Metodologia do teste de imunofluorescência indireta para o diagnóstico da tripanosomose eqüina.

A tripanosomose causada pelo Trypanosoma evansi tem uma distribuição geográfica extremamente ampla. Ela ocorre no norte da África, Índia, Malásia, Indonésia, China, Rússia, Filipinas, América Central e América do Sul. O T. evansi causa a tripanosomose equina também conhecida no nordeste da Argentina e Pantanal como "mal de cadeiras". O T. evansi infecta uma ampla variedade de mamíferos e no Pantanal ele tem sido encontrado em cavalos, quoatis (Nasua nasua), cães, capivaras (Hydrochaeris hydrochaeris) e pequenos roedores (Oryzomys sp.). No Pantanal tripanosomose eqüina causa centenas de mortes todo ano. Esta publicação tem como objetivo descrever a metodologia do TIFI utilizada no Laboratório de Sanidade Animal da Embrapa Pantanal.bitstream/item/37539/1/CT39.pd

Métodos de diagnósticos parasitológicos das tripanosomoses bovinas e eqüinas.

As hemoparasitoses constituem enfermidades amplamente distribuídas em toda a América Latina e Caribe causando efeitos negativos na saúde dos rebanhos animais e principalmente sobre a produção e rentabilidade dos sistemas de produção animal estabelecidos nas diferentes regiões do continente (Tamasaukas, 2000). Dentre os hemopar·sitos que causam importantes enfermidades nos animais domésticos e silvestres na América do Sul, destacam-se os Trypanosoma evansi e T. vivax. No Pantanal o T. evansi causa tripanosomose eqüina também conhecida como "mal de cadeira". É uma das doenças causadas por protozoários mais importantes do Pantanal. O objetivo deste trabalho foi descrever os métodos parasitológicos utilizados no Laboratório de Sanidade Animal da Embrapa Pantanal.bitstream/item/37534/1/CT41.pd

Metodologia da criopreservação dos Trypanosomas evansi e Trypanosoma vivax.

Várias espécies do gênero Trypanosoma causam doenças parasitárias de considerável importância médica e veterinária em todas as partes da África, Ásia e as Américas. Estes parasitas exibem considerável diversidade genética intraespecífica, variação que tem complicado sua classificação taxonômica. Esta diversidade e variação podem ser definidas em ambos níveis: do genoma e genes individuais. Em razão desta diversidade genética tem se discutido muito sobre a representatividade das cepas mantidas em laboratório quando comparadas com os isolados de campo (Deane et al., 1984). Aparentemente existe uma adaptação do parasita na troca de hospedeiro. Sabe-se que um isolado de campo pode estar constituído por uma população heterogênea de tripanosomas. Nos estudos realizados pelo Laboratório de Sanidade Animal da Embrapa Pantanal foram encontradas variações na infectividade das cepas de T. evansi. Estas foram pouco infectivas em animais de laboratório quando recém isoladas do hospedeiro natural, apresentando um período prepatente de 12 a 43 dias e baixa parasitemia. Após algumas passagens, elas se mostraram mais infectivas com um período prepatente de 2 a 4 dias e uma parasitemia mais alta. Também foram observadas variações biométricas deste parasita nas passagens. Verificou-se que este parasita sofreu alterações morfométricas durante as passagens como provável conseqüência da adaptação ao novo hospedeiro ou seleção de algumas subpopulações. As características biométricas das passagens foram sempre maiores que as do isolado primário (Dávila et al., 1998). As amostras de campo diferiram significativamente dos isolados após várias passagens em animais de laboratório, sendo que quanto maior o número de passagens mais acentuação das diferenças morfológicas. A criopreservação pode contribuir para que sejam mantidas amostras com variabilidade genética original da cepa. Esse trabalho tem por objetivo descrever o método de criopreservação utilizado no Laboratório de Sanidade Animal da Embrapa Pantanal.bitstream/item/37530/1/CT40.pd

Dronecaps : recognition of human actions in drone videos using capsule networks with binary volume comparisons

Understanding human actions from videos captured by drones is a challenging task in computer vision due to the unfamiliar viewpoints of individuals and changes in their size due to the camera’s location and motion. This work proposes DroneCaps, a capsule network architecture for multi-label human action recognition (HAR) in videos captured by drones. DroneCaps uses features computed by 3D convolution neural networks plus a new set of features computed by a novel Binary Volume Comparison layer. All these features, in conjunction with the learning power of CapsNets, allow understanding and abstracting the different viewpoints and poses of the depicted individuals very efficiently, thus improving multi-label HAR. The evaluation of the DroneCaps architecture’s performance for multi-label classification shows that it outperforms state-of-the-art methods on the Okutama-Action dataset

Simultaneous cell detection and classification in bone marrow histology images

Recently, deep learning frameworks have been shown to be successful and efficient in processing digital histology images for various detection and classification tasks. Among these tasks, cell detection and classification are key steps in many computer-assisted diagnosis systems. Traditionally, cell detection and classification is performed as a sequence of two consecutive steps by using two separate deep learning networks, one for detection and the other for classification. This strategy inevitably increases the computational complexity of the training stage. In this paper, we propose a synchronized deep autoencoder network for simultaneous detection and classification of cells in bone marrow histology images. The proposed network uses a single architecture to detect the positions of cells and classify the detected cells, in parallel. It uses a curve-support Gaussian model to compute probability maps that allow detecting irregularly-shape cells precisely. Moreover, the network includes a novel neighborhood selection mechanism to boost the classification accuracy. We show that the performance of the proposed network is superior than traditional deep learning detection methods and very competitive compared to traditional deep learning classification networks. Runtime comparison also shows that our network requires less time to be trained

Dual-channel active contour model for megakaryocytic cell segmentation in bone marrow trephine histology images

Assessment of morphological features of megakaryocytes (special kind of cells) in bone marrow trephine biopsies play an important role in the classification of different subtypes of Philadelphia-chromosome-negative myeloproliferative neoplasms (Ph-negative MPNs). In order to aid hematopathologists in the study of megakaryocytes, we propose a novel framework that can efficiently delineate the nuclei and cytoplasm of these cells in digitized images of bone marrow trephine biopsies. The framework first employs a supervised machine learning approach that utilizes color and texture features to delineate megakaryocytic nuclei. It then employs a novel dual-channel active contour model to delineate the boundary of megakaryocytic cytoplasm by using different deconvolved stain channels. Compared to other recent models, the proposed framework achieves accurate results for both megakaryocytic nuclear and cytoplasmic delineation

An Integrated Approach to Flood Risk Management: A Case Study of Navaluenga (Central Spain)

Flood risk management decisions require the rational assessment of mitigation strategies. This is a complex decision-making process involving many uncertainties. This paper presents a case study where a cost-benefit based methodology is used to define the best intervention measures for flood-risk mitigation in central Spain. Based on different flood hazard scenarios, several structural measures considered by the local Basin Water Authority and others defined by engineering criteria were checked for operability. Non-systematic data derived from dendrogeomorphological analysis of riparian trees were included in the flood frequency analysis. Flood damage was assessed by means of depth-damage functions, and flooded urban areas were obtained by applying a hydraulic model. The best defense strategies were obtained by a cost-benefit procedure, where uncertainties derived from each analytical process were incorporated based on a stochastic approach to estimate expected economic losses. The results showed that large structural solutions are not economically viable when compared with other smaller structural measures, presumably because of the pre-established location of dams in the upper part of the basin which do not laminate the flow generated by the surrounding catchment to Navalueng

Estudos preliminares sobre os valores hematológicos do lobinho (Cerdocyon thous) do Pantanal, MS.

A determinação dos parâmetros hematológicos de espécies silvestres é importante para a correta avaliação do estado fisiológico em estudos sobre o metabolismo ou para aqueles que trabalham em centros de reabilitação de animais selvagens. Os dados hematológicos podem ser utilizados como uma ferramenta no diagnóstico de enfermidades e contribuir para o bem-estar das espécies. Os valores hematológicos são úteis na detecção dos efeitos ambientais, intoxicações, doenças infecciosas e parasitárias e (Fairbrother e O'loughlin, 1990). O conhecimento dos valores hematológicos dos animais é essencial para avaliação de seu status sanitário. A contagem de glóbulos brancos pode fornecer informações sobre resposta imune a um agente infeccioso ou parasitário ou ainda, indicar uma imunosupressão ocasionada por agentes químicos (Fairbrother e O'loughlin, 1190. Este trabalho teve por objetivo fornecer informações sobre os valores hematológicos do Cerdocyon thous na natureza. O estudo foi realizado na Fazenda Nhumirim de propriedade da Embrapa Pantanal (18°59'S; 56°39'W).bitstream/item/37480/1/CT56.pd