Conforto térmico de búfalas em sistema silvipastoril na Amazônia Oriental

O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de um sistema silvipastoril no conforto térmico de 20 búfalas Murrah, das quais 10 criadas em piquetes sem sombra (SS) e 10 com sombreamento (CS) de Racosperma mangium, em Belém, PA. Os animais foram alimentados em pasto, com Urochloa humidicola, com acesso livre à água para beber e sal mineral. A cada três dias, foram mensuradas: temperatura do ar (TA), umidade relativa do ar (UR), temperatura de globo negro (TGN), temperatura retal (TR), frequências respiratória (FR) e cardíaca (FC), e a temperatura da superfície corporal (TSC), pela manhã (7h) e à tarde (13h). Os valores de TR, TSC, FR e FC foram maiores à tarde, especialmente no grupo SS. Mais altas no período menos chuvoso, a TR, TSC e FR apresentaram correlação linear positiva com a TA e o índice de temperatura e umidade (ITGU) e negativa com a UR. Tanto na estação mais chuvosa quanto na menos chuvosa, a FC apresentou correlações significativas positivas com a TA e ITGU e negativas com a UR, apenas no período mais chuvoso. A arborização da pastagem é eficiente para melhorar o conforto térmico das búfalas Murrah, principalmente à tarde

Automatic multi-anatomical skull structure segmentation of cone-beam computed tomography scans using 3D UNETR

The segmentation of medical and dental images is a fundamental step in automated clinical decision support systems. It supports the entire clinical workflow from diagnosis, therapy planning, intervention, and follow-up. In this paper, we propose a novel tool to accurately process a full-face segmentation in about 5 minutes that would otherwise require an average of 7h of manual work by experienced clinicians. This work focuses on the integration of the state-of-the-art UNEt TRansformers (UNETR) of the Medical Open Network for Artificial Intelligence (MONAI) framework. We trained and tested our models using 618 de-identified Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) volumetric images of the head acquired with several parameters from different centers for a generalized clinical application. Our results on a 5-fold cross-validation showed high accuracy and robustness with a Dice score up to 0.962±0.02. Our code is available on our public GitHub repository