Investigations on processing of mammografic images to aid diagnosis of dense breasts

Esquemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD, do inglês \"computer aided diagnosis\") têm sido desenvolvidos com o objetivo de fornecer subsídios para a detecção precoce do câncer de mama. Nesses esquemas, técnicas de processamento de imagens são utilizadas para indicar a existência de estruturas suspeitas em imagens mamográficas. Entre essas estruturas estão os agrupamentos de microcalcificações (clusters), cuja existência é indicativo da necessidade de uma inspeção mais minuciosa no local. As imagens de mamas densas, características principalmente de mulheres jovens, constituem, no entanto, um desafio para esses esquemas devido ao baixo contraste entre as estruturas de interesse e os demais tecidos representados na imagem mamográfica. Nesta pesquisa, portanto, foram feitas investigações sobre as características das imagens radiográficas de mamas densas, a partir das quais foram desenvolvidas técnicas de realce de contraste que, somadas a outras técnicas de processamento digital, proporcionaram um desempenho mais apropriado de um esquema de processamento para detecção de c1usters. Foram ainda elaboradas técnicas que permitam o trabalho com uma resolução de contraste mais adequada, além de outras que consideram alguns dos parâmetros físicos envolvidos na obtenção das imagens e procedimentos para reduzir diagnósticos falsos-positivos. Os resultados registrados nos testes com diferentes conjuntos de imagens de uma base de dados montada para esse projeto indicam que a combinação das técnicas desenvolvidas permite incrementar o desempenho de um esquema de processamento para detectar agrupamentos de microcalcificações, possibilitando a identificação de estruturas em imagens de baixo contraste, não detectadas em processamento convencional antes do realce de contrate. Como efeito, essa investigação mostra a possibilidade de esquemas CAD em mamografia atingir agora desempenho satisfatório na detecção de microcalcificações em imagens de mamas densas.Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have been developed intended to provide information for early detection of breast cancer. Image processing techniques are used in these schemes in order to indicate suspicious structures in mammographic images. Among these structures there are clustered microcalcifications, which usually drive to a more detailed examination in the location where they are. Images corresponding to dense breasts, which are characteristic mainly of young women, are however a challenge to CAD schemes due to the low contrast between the structures of c1inical interest and the other tissues registered on the film. Therefore, investigations were performed in this work on the characteristics of dense breasts radiographic images, from which contrast enhancement techniques were developed. These procedures were joined to other digital processing techniques to provide a better performance for a processing scheme intended to clusters detection. In addition, techniques which allow to work with a more suitable contrast resolution and others which take into account some of the physical parameters involved in the image acquisition process were developed together with a procedure designed to reduce false positive diagnoses. The results obtained during tests with different images sets from a data base developed for this research indicate that combining all the techniques developed here allow to improve the performance of a processing scheme designed to detect microcalcifications clusters, and it also allows to distinguish some of these structures in low contrast images, which were not detected in conventional processing before the contrast enhancement. As consequence, this investigation shows the possibility now for CAD schemes in mammography reaches a better performance in microcalcifications detection in dense breasts images

Layout computer aided diagnosis for detection of microcalcifications clusters for processing mammography images

O câncer de mama é hoje uma das principais causas de mortalidade de mulheres em todo o mundo. Porém, a sua detecção no estágio inicial de desenvolvimento aumenta consideravelmente as chances de cura. Exatamente por isso estão sendo desenvolvidos vários tipos de sistemas computacionais baseados em processamento de imagens em centros de pesquisas no mundo todo, a fim de auxiliar o radiologista na precisão do seu diagnóstico. A pesquisa aqui apresentada se insere nesse contexto e consistiu no desenvolvimento de um sistema computacional para detectar uma das estruturas que podem ser indício da presença do câncer de mama: os agrupamentos (\"clusters\") de microcalcificações. O sistema aqui apresentado tem como fonte de dados mamogramas digitalizados, nos quais são aplicadas técnicas de processamento para extrair as regiões de interesse e detectar os possíveis \"clusters\" existentes. Os resultados dos testes realizados mostraram que o sistema desenvolvido apresentou uma eficiência de 94% na identificação correta de \"clusters\".Breast cancer is one of the main causes of women death all over the world. However, early detection of the disease increases greatly the possibility of cure. Therefore, several types of computer systems based on image processing are being developed by many research groups in order to aid the radiologist in the accuracy of the diagnosis. The work presented here is inserted in this context corresponding to the development of a computer system designed to detect microcalcifications clusters - structures which can be a strong indicative of breast cancer. This system database is digitized mammograms, to which image processing techniques are applied in order to detect regions of interest and the possible clusters. The results from the tests have shown an efficacy of 94% of the system in clusters correct identification

Layout computer aided diagnosis for detection of microcalcifications clusters for processing mammography images

O câncer de mama é hoje uma das principais causas de mortalidade de mulheres em todo o mundo. Porém, a sua detecção no estágio inicial de desenvolvimento aumenta consideravelmente as chances de cura. Exatamente por isso estão sendo desenvolvidos vários tipos de sistemas computacionais baseados em processamento de imagens em centros de pesquisas no mundo todo, a fim de auxiliar o radiologista na precisão do seu diagnóstico. A pesquisa aqui apresentada se insere nesse contexto e consistiu no desenvolvimento de um sistema computacional para detectar uma das estruturas que podem ser indício da presença do câncer de mama: os agrupamentos (\"clusters\") de microcalcificações. O sistema aqui apresentado tem como fonte de dados mamogramas digitalizados, nos quais são aplicadas técnicas de processamento para extrair as regiões de interesse e detectar os possíveis \"clusters\" existentes. Os resultados dos testes realizados mostraram que o sistema desenvolvido apresentou uma eficiência de 94% na identificação correta de \"clusters\".Breast cancer is one of the main causes of women death all over the world. However, early detection of the disease increases greatly the possibility of cure. Therefore, several types of computer systems based on image processing are being developed by many research groups in order to aid the radiologist in the accuracy of the diagnosis. The work presented here is inserted in this context corresponding to the development of a computer system designed to detect microcalcifications clusters - structures which can be a strong indicative of breast cancer. This system database is digitized mammograms, to which image processing techniques are applied in order to detect regions of interest and the possible clusters. The results from the tests have shown an efficacy of 94% of the system in clusters correct identification

Investigations on processing of mammografic images to aid diagnosis of dense breasts

Esquemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD, do inglês \"computer aided diagnosis\") têm sido desenvolvidos com o objetivo de fornecer subsídios para a detecção precoce do câncer de mama. Nesses esquemas, técnicas de processamento de imagens são utilizadas para indicar a existência de estruturas suspeitas em imagens mamográficas. Entre essas estruturas estão os agrupamentos de microcalcificações (clusters), cuja existência é indicativo da necessidade de uma inspeção mais minuciosa no local. As imagens de mamas densas, características principalmente de mulheres jovens, constituem, no entanto, um desafio para esses esquemas devido ao baixo contraste entre as estruturas de interesse e os demais tecidos representados na imagem mamográfica. Nesta pesquisa, portanto, foram feitas investigações sobre as características das imagens radiográficas de mamas densas, a partir das quais foram desenvolvidas técnicas de realce de contraste que, somadas a outras técnicas de processamento digital, proporcionaram um desempenho mais apropriado de um esquema de processamento para detecção de c1usters. Foram ainda elaboradas técnicas que permitam o trabalho com uma resolução de contraste mais adequada, além de outras que consideram alguns dos parâmetros físicos envolvidos na obtenção das imagens e procedimentos para reduzir diagnósticos falsos-positivos. Os resultados registrados nos testes com diferentes conjuntos de imagens de uma base de dados montada para esse projeto indicam que a combinação das técnicas desenvolvidas permite incrementar o desempenho de um esquema de processamento para detectar agrupamentos de microcalcificações, possibilitando a identificação de estruturas em imagens de baixo contraste, não detectadas em processamento convencional antes do realce de contrate. Como efeito, essa investigação mostra a possibilidade de esquemas CAD em mamografia atingir agora desempenho satisfatório na detecção de microcalcificações em imagens de mamas densas.Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have been developed intended to provide information for early detection of breast cancer. Image processing techniques are used in these schemes in order to indicate suspicious structures in mammographic images. Among these structures there are clustered microcalcifications, which usually drive to a more detailed examination in the location where they are. Images corresponding to dense breasts, which are characteristic mainly of young women, are however a challenge to CAD schemes due to the low contrast between the structures of c1inical interest and the other tissues registered on the film. Therefore, investigations were performed in this work on the characteristics of dense breasts radiographic images, from which contrast enhancement techniques were developed. These procedures were joined to other digital processing techniques to provide a better performance for a processing scheme intended to clusters detection. In addition, techniques which allow to work with a more suitable contrast resolution and others which take into account some of the physical parameters involved in the image acquisition process were developed together with a procedure designed to reduce false positive diagnoses. The results obtained during tests with different images sets from a data base developed for this research indicate that combining all the techniques developed here allow to improve the performance of a processing scheme designed to detect microcalcifications clusters, and it also allows to distinguish some of these structures in low contrast images, which were not detected in conventional processing before the contrast enhancement. As consequence, this investigation shows the possibility now for CAD schemes in mammography reaches a better performance in microcalcifications detection in dense breasts images

Using concepts of content-based image retrieval to implement graphical testing oracles

Automation of testing is an essential requirement to render it viable for software development. Although there are several testing techniques and criteria in many different domains, developing methods to test programs with complex outputs remains an unsolved challenge. This setting includes programs with graphical output, which produce images or interface windows. One possible approach towards automating\ud the testing activity is the use of automatic oracles in which a reference image, taken as correct, can be used to establish a correctness measure in the tested program execution. A method that uses concepts of content-based image retrieval to facilitate oracle automation in the domain of programs with graphics output is presented. Two case studies, one using a computer-aided diagnostic system and one using a Web\ud application, are presented, including some reflections and discussions that demonstrate the feasibility of the proposed approachCNPq 551002/2007-7FAPESP 2008/07605-

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2013: volume 2: metodologias de ensino e a apropriação de conhecimento pelos alunos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2013: volume 2: metodologias de ensino e a apropriação de conhecimento pelos alunos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

Field and classroom initiatives for portable sequence-based monitoring of dengue virus in Brazil

This work was supported by Decit, SCTIE, Brazilian Ministry of Health, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico - CNPq (440685/ 2016-8, 440856/2016-7 and 421598/2018-2), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES - (88887.130716/2016-00), European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme under ZIKAlliance Grant Agreement (734548), STARBIOS (709517), Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro – FAPERJ (E-26/2002.930/2016), International Development Research Centre (IDRC) Canada (108411-001), European Union’s Horizon 2020 under grant agreements ZIKACTION (734857) and ZIKAPLAN (734548).Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil / Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil / Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Laboratório de Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. Manaus, AM, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Mato Grosso do Sul. Laboratório Central de Saúde Pública. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado da Bahia. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Milton Bezerra Sobral. Recife, PE, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso. Cuiabá, MT, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Brasília, DF, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Universidade Federal da Bahia. Vitória da Conquista, BA, Brazil.Laboratorio Central de Salud Pública. Asunción, Paraguay.Fundação Oswaldo Cruz. Bio-Manguinhos. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, BrazilFundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, BrazilMinistério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. San Lorenzo, Paraguay.Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Milton Bezerra Sobral. Recife, PE, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Brasília, DF, Brazil.Secretaria de Saúde de Feira de Santana. Feira de Santana, Ba, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Hospital das Forças Armadas. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Universidade Nova de Lisboa. Instituto de Higiene e Medicina Tropical. Lisboa, Portugal.University of Sydney. School of Life and Environmental Sciences and School of Medical Sciences. Marie Bashir Institute for Infectious Diseases and Biosecurity. Sydney, NSW, Australia.University of KwaZulu-Natal. College of Health Sciences. KwaZulu-Natal Research Innovation and Sequencing Platform. Durban, South Africa.University of Oxford. Peter Medawar Building. Department of Zoology. Oxford, UK.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Estadual de Feira de Santana. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Universidade de Brasília. Brasília, DF, Brazil.Universidade Salvador. Salvador, BA, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Hantaviroses e Rickettsioses. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Laboratório de Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. Manaus, AM, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Medicina Veterinária. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Medicina Veterinária. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Paraná. Curitiba, PR, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Rondônia. Porto Velho, RO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Amazonas. Manaus, AM, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Rio Grande do Norte. Natal, RN, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso. Cuiabá, MT, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Noel Nutels. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Instituto Adolfo Lutz. São Paulo, SP, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.University of Oxford. Peter Medawar Building. Department of Zoology. Oxford, UK.Instituto Nacional de Enfermedades Virales Humanas Dr. Julio Maiztegui. Pergamino, Argentina.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Instituto de Salud Pública de Chile. Santiago, Chile.Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos Dr. Manuel Martínez Báez. Ciudad de México, México.Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas Dr Carlos G Malbrán. Buenos Aires, Argentina.Ministerio de Salud Pública de Uruguay. Montevideo, Uruguay.Instituto Costarricense de Investigación y Enseñanza em Nutrición y Salud. Tres Ríos, Costa Rica.Instituto Nacional de Investigacion en Salud Publica Dr Leopoldo Izquieta Pérez. Guayaquil, Ecuador.Instituto Nacional de Investigacion en Salud Publica Dr Leopoldo Izquieta Pérez. Guayaquil, Ecuador.Universidade Federal de Pernambuco. Recife, PE, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte. MG, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Secretaria de Saúde de Feira de Santana. Feira de Santana, BA, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Brazil experienced a large dengue virus (DENV) epidemic in 2019, highlighting a continuous struggle with effective control and public health preparedness. Using Oxford Nanopore sequencing, we led field and classroom initiatives for the monitoring of DENV in Brazil, generating 227 novel genome sequences of DENV1-2 from 85 municipalities (2015–2019). This equated to an over 50% increase in the number of DENV genomes from Brazil available in public databases. Using both phylogenetic and epidemiological models we retrospectively reconstructed the recent transmission history of DENV1-2. Phylogenetic analysis revealed complex patterns of transmission, with both lineage co-circulation and replacement. We identified two lineages within the DENV2 BR-4 clade, for which we estimated the effective reproduction number and pattern of seasonality. Overall, the surveillance outputs and training initiative described here serve as a proof-of-concept for the utility of real-time portable sequencing for research and local capacity building in the genomic surveillance of emerging viruses

Analisando as pesquisas em educação especial no Brasil Analysing research in special education in Brazil

Nosso objetivo foi examinar a articulação lógica entre o problema e a proposição teórico-metodológica das produções na área da Educação Especial, focando os seus pressupostos epistemológicos. Nos fundamentamos nos pressupostos das tendências empírico-analítica, fenomenológica-hermenêutica, crítico-dialética e do paradigma da complexidade. O procedimento adotado foi interpretar todas as dissertações/teses produzidas nos Programas de Pós-Graduação em Educação e Educação Especial do Brasil, que versam sobre Educação Especial, produzidas nos anos de 2001, 2002 e 2003, disponíveis no banco de teses da CAPES. Encontramos as tendências empírica, fenomenológica e dialética. Os equívocos encontrados foram a não inserção da pesquisa entre as produções na área; ausência de criticidade; não posicionamento numa determinada concepção de educação; construção teórica fundamentada em concepções diferentes; falta de coerência nos pressupostos teórico-metodológicos; não explicitação metodológica; não descrição dos procedimentos éticos; e má elaboração dos resumos. Concluímos pela necessidade da melhoria das dissertações/teses para que possamos avançar na produção de conhecimento na área da Educação Especial.<br>Our objective was to analyze the logical articulation between the problem and the theoretical-methodological proposal of studies in the field of Special Education, focusing on the epistemological issues. We based our study on the empiric-analytical tendencies, phenomenology-hermeneutic, critical-dialectical and the complexity paradigm. The procedure that was adopted was interpreting all dissertations/thesis produced in Post-Graduate programs in Education and Special Education in Brazil, which focus on Special Education, produced in 2001, 2002 and 2003, available online at CAPES' thesis database. We found empirical, phenomenological and dialectic tendencies. The errors encountered included the failure to include the research among the productions in the field; lack of critical approach; lack of making explicit what educational conception the study was based on; theoretical construction based on different conceptions; lack of coherence in the theoretical-methodological proposals; lack of methodological specification; absence of ethical procedural descriptions; and poorly written abstracts. We came to the conclusion that improvements in theses /dissertations are necessary so as to continually move forward in the production of knowledge in the field of Special Education