Analysis of interpretability methods applied to DCE-MRI of Breasts Images

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Biomédicas), 2022, Universidade de Lisboa; Faculdade de CiênciasO cancro da mama é uma doença que afeta um elevado número de mulheres a uma escala mundial [1]. Os exames físicos e a mamografia são as formas mais eficazes de detetar lesões e nódulos na mama. Contudo, estes métodos podem revelar-se inconclusivos. Uma maneira de solidificar o diagnóstico de cancro da mama é a realização de testes suplementares, tal como a ressonância magnética. O exame de ressonância magnética mais comum para detetar cancro da mama é DCE-MRI, um exame que obtém imagens através da injeção de um agente de contraste [2]. A consolidação do diagnóstico pode também ser realizada via meios de machine learning. Vários métodos de machine learning têm vindo a ajudar técnicos a realizar tarefas como deteção e segmentação de tumores. Apesar destes métodos serem eficazes, as tarefas que este realizam são caracterizadas por um elevado grau de responsabilidade visto que estão diretamente relacionadas com o bem-estar de um ser humano. Isto leva à necessidade de justificar os resultados destes métodos de maneira a aumentar a confiança nos mesmos. As técnicas que tentam explicar os resultados de métodos de machine learning pertencem à área de Explainable Artificial Intelligence [3]. Esta dissertação foca-se em aplicar e analisar métodos state-of-the-art de Explainable Artificial Intelligence a modelos de machine learning. Como estes modelos foram construídos tendo como base imagens de DCE-MR de mamas, os métodos aplicados a estes modelos visam explicar os seus resultados visualmente. Um dos métodos aplicados foi SHAP, SHapley Addictive exPlanations. Este método pode ser aplicado a uma variedade de modelos e baseia-se nos Shapley Values da teoria de jogos para explicar a importância das características da imagem de acordo com os resultados do modelo [4]. Outro método aplicado foi Local Interpretable Model-agnostic Explanations, ou LIME. Este método cria imagens alteradas e testa-as nos modelos criados. Estas imagens perturbadas têm um peso de acordo com o grau das perturbações. Quando testadas nos modelos, LIME calcula quais as perturbações que influenciam a mudança do resultado do modelo e, consequentemente, encontra as áreas da imagem que são mais importantes para a classificação da imagem de acordo com o modelo [5]. O último método aplicado foi o Gradient-weighted Class Activation Mapping, ou Grad-CAM. Este método pode ser aplicado em diversos modelos, sendo uma generalização do método CAM [6], mas apenas pode ser aplicado em tarefas de classificação. O método de Grad-CAM utiliza os valores dos gradientes específicos de classes e as feature maps extraídas de convolutional layers para realçar áreas discriminativas de uma certa classe na imagem. Estas layers são componentes importantes que constituem o corpo dos modelos. Para lá destes métodos, extraiu-se e analisou-se matrizes convolucionais, chamadas de filtros, usadas pelas convolutional layers para obter o output destas layers. Esta tarefa foi realizada para observar os padrões que estão a ser filtrados nestas camadas. Para aplicar estes métodos, foi necessário construir e treinar vários modelos. Nesse sentido, três modelos com a mesma estrutura foram criados para realizar tarefas de regressão. Estes modelos têm uma arquitetura constituída por três convolutional layers seguidas de uma linear layer, uma dropout layer e outra linear layer. Um dos modelos tem como objetivo medir a área do tumor em maximum intensity projections dos volumes. Os outros dois modelos têm como objetivo medir a percentagem de redução do tumor quando introduzido dois maximum intensity projections. A diferença entre estes dois modelos está nas labels criadas para os inputs. Um dos modelos usa valores calculados através da diferença entre a área dos tumores dos duas maximum intensity projections, enquanto o outro modelo usa valores da regressão da área do tumor fornecidos por técnicos. A performance destes modelos foi avaliada através da computação dos coeficientes de correlação de Pearson e de Spearman. Estes coeficientes são calculados usando a covariância e o produto do desvio-padrão de duas variáveis, e diferem no facto de o coeficiente de Pearson apenas captar relações lineares enquanto o coeficiente de Spearman capta qualquer tipo de relação. Do modelo que teve como objetivo medir a área do tumor calculou-se os coeficientes de Pearson e de Spearman de 0.53 e 0.69, respetivamente. O modelo que teve como objetivo calcular a percentagem de redução do tumor e que usou valores calculados como labels teve a melhor performance dos três modelos, com coeficientes de Pearson e de Spearman com valores de 0.82 e 0.87, respetivamente. O último modelo utilizado não conseguiu prever corretamente os valores fornecidos pelos técnicos e, consequentemente, este modelo foi descartado. De seguida, os métodos de visualização de filtros e SHAP foram aplicados aos dois restantes modelos. A técnica de visualização de filtros permitiu demonstrar as partes da imagem que estão a ser filtradas nas convolutional layers, sendo possível observar certos padrões nestes filtros. O método SHAP realçou áreas da mama que contribuíram para as previsões dos modelos. Como ambas as tarefas se focam em calcular algo através da área dos tumores, consideramos imagens SHAP bem-sucedidas aquelas que realçam áreas do tumor. Com isto em mente, as imagens obtidas através do método SHAP tiveram um sucesso de 57% e de 69% para o modelo que mede a área do tumor e para o modelo que mede a percentagem de redução do tumor, respetivamente. Outro modelo foi construído com o objetivo de classificar pares de maximum intensity projections de acordo com percentagem de redução de área do tumor. Cada par foi previamente classificado numa de quatro classes, sendo que cada classe corresponde a uma redução incremental de 25%, ou seja, a primeira classe corresponde a uma redução do tumor de 0% a 25%, enquanto a última classe corresponde a uma redução do tumor de 75% a 100%. Este modelo tem uma arquitetura semelhante à de um modelo de Resnet18 [7]. A performance deste modelo foi avaliada através de uma matriz de confusão. Através desta matriz podemos observar um sucesso de 70% no que toca a previsões corretas feitas pelo modelo. De seguida, os três métodos, SHAP, LIME e Grad-CAM, foram aplicados neste modelo. Como o objetivo deste modelo baseia-se em classificar as imagens de acordo com a percentagem de redução de tumor, também se considerou imagens de SHAP com sucesso aquelas que realçam áreas do tumor. Tendo isto em conta, observou-se uma taxa de sucesso de 82% em realçar a zona do tumor nas maximum intensity projections. As perturbações criadas para serem aplicadas no método LIME correspondem a áreas quadradas na imagem. O método LIME cria imagens atribuindo valores nulos a estas áreas aleatoriamente. O método LIME atribui um peso às imagens perturbadas de acordo com o nível de perturbação que estas sofrem. Neste trabalho, duas diferentes perturbações foram criadas, sendo a primeira perturbação áreas quadradas de 10 por 10 pixéis e a segunda áreas quadradas de 25 por 25 pixéis. Após a perturbação das imagens, estas foram inseridas novamente no modelo e as diferenças na previsão do modelo foram aprendidas pelo algoritmo do LIME. Imagens criadas com as perturbações mais pequenas tiveram uma maior taxa de sucesso que as perturbações maiores, realçando perturbações na área do tumor com uma certidão de 48%. Apesar deste facto, as imagens criadas com as perturbações de 25 por 25 pixéis tiveram os resultados mais claros no que toca a localizar o tumor visto que o tamanho das perturbações permitiu englobar todo o tumor. Por último, o método Grad-CAM foi aplicado a todas as importantes convolutional layers do modelo. Este método foi bastante eficaz a localizar as áreas discriminativas de uma certa classe, visto que conseguiu localizar o tumor bastante facilmente quando aplicado na última convolutional layer. Para lá deste facto, foi possível observar as áreas discriminativas de uma certa classe nas imagens quando se aplica este método a convolutional layers intermédias. Concluindo, a aplicação destas técnicas permitiu explicar parte das decisões feitas pelos modelos de machine learning no âmbito da análise de imagens de DCE-MRI de cancro da mama.Computer aided diagnosis has had an exponential growth in medical imaging. Machine learning has helped technicians in tasks such as tumor segmentation and tumor detection. Despite the growth in this area, there is still a need to justify and fully understand the computer results, in order to increase the trust of medical professionals in these computer tasks. By applying explainable methods to the machine learning algorithms, we can extract information from techniques that are often considered black boxes. This dissertation focuses on applying and analyzing state-of-the-art XAI (eXplainable Artificial Intelligence) methods to machine learning models that handle DCE-MR (Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance) breast images. The methods used to justify the model’s decisions were SHAP (SHapley Additive exPlanations) [4], LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) [5] and Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) [8], which correspond to three visual explanation methods. SHAP uses Shapley Values from game theory to explain the importance of features in the image to the model’s prediction. LIME is a method that uses weighted perturbed images and tests then using the existing models. From the model’s response to these perturbed images, the algorithm can find which perturbations cause the model to change its prediction and, consequently, can find the important areas in the image that lead to the model’s prediction. Grad-CAM is a visual explanation method that can be applied to a variety of neural network architectures. It uses gradient scores from a specific class and feature maps extracted from convolutional layers to highlight classdiscriminative regions in the images. Two neural network models were built to perform regression tasks such as measuring tumor area and measuring tumor shrinkage. To justify the network’s results, filters were extracted from the network’s convolutional layers and the SHAP method was applied. The filter visualization technique was able to demonstrate which parts of the image are being convoluted by the layer’s filters while the SHAP method highlighted the areas of the tumor that contributed most to the model’s predictions. The SHAP method had a success rate of 57% at highlighting the correct area of the breast when applied to the neural network which measured the tumor area, and a success rate of 69% when applied to the neural network which measured the tumor shrinkage. Another model was created using a Resnet18’s architecture. This network had the task of classifying the breast images according to the shrinkage of the tumor and the SHAP, LIME and Grad-CAM methods were applied to it. The SHAP method had a success rate of 82%. The LIME method was applied two times by using perturbations of different sizes. The smaller sized perturbations performed better, having a success rate of 48% at highlighting the tumor area, but the larger sized perturbations had better results in terms of locating the entire tumor, because the area covered was larger. Lastly, the Grad-CAM method excelled at locating the tumor in the breast when applied to the last important convolutional layer in the network

Alterações no processamento central e na função dos sistemas inibitórios descendentes em utentes com Dor Lombar Crónica

Relatório do Projeto de Investigação apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Fisioterapia, área de especialização em Fisioterapia em Condições Músculo-EsqueléticasIntrodução: A Dor Lombar Crónica (DLC) é a condição músculo-esquelética mais prevalente da população portuguesa. Tendo em conta a sua natureza multidimensional, a evidência sugere que o critério tempo (mais de 12 semanas de duração) não caracteriza adequadamente os utentes com DLC, sendo importante avaliar os mecanismos de produção de dor subjacentes. Objetivo: Investigar a presença de alterações no funcionamento do Sistema Nervoso Central compatíveis com um estado de sensitização central (alterações no processamento central e na função dos sistemas inibitórios descendentes) em utentes com DLC. Metodologia: Realizou-se um estudo observacional analítico do tipo caso-controlo, com base numa amostra constituída por 13 utentes com DLC e 13 indivíduos assintomáticos com características semelhantes de idade e género, que cumpriram os critérios de inclusão estabelecidos. Foram avaliados os limiares de dor à pressão (LDP) na coluna lombar, dorso do pé homolateral e região tenar da mão contralateral no sentido de avaliar a presença de sinais de alterações no processamento central. Com o intuito de avaliar a função dos sistemas inibitórios descendentes foram utilizados os testes Modulação Condicionada da Dor (MCD) e Adaptabilidade à dor. Resultados: Não se verificaram diferenças estatisticamente significativas entre grupos no LDP, no limiar de tolerância à dor à pressão (estímulo de teste do protocolo MCD) e na adaptabilidade à dor (p>0,05). Contudo, os resultados demonstram uma tendência para pontuações médias inferiores no LDP na coluna lombar nos indivíduos com DLC. Os resultados revelam também uma tendência para pontuações médias inferiores no limiar de tolerância à dor à pressão (LTDP – estímulo de teste no protocolo de MCD) imediatamente após o término da aplicação do estímulo de condicionamento e na adaptabilidade à dor nos indivíduos com DLC. Indivíduos com DLC de origem predominantemente neuropática demonstraram uma tendência para pontuações médias inferiores no LDP em todos os locais de aplicação, bem como no LTDP em todos os momentos de avaliação definidos no protocolo de MCD e na adaptabilidade à dor. Conclusões: Embora sem diferenças estatisticamente significativas entre os grupos, os resultados demonstram uma tendência para alterações no processamento central e função dos sistemas inibitórios descendentes nos indivíduos com DLC de características predominantemente neuropáticas, sugestivas de sensitização central e com elevado impacto funcional e psicossocial. Estes resultados sugerem a necessidade de investigar diferenças entre sub-grupos de utentes com DLC (dor nociceptiva/ neuropática) e as suas implicações em contexto clínico e de investigação.Introduction: Chronic Low Back Pain (CLBP) is the most prevalent musculoskeletal condition in the Portuguese population. Given its multidimensional nature, the evidence suggests that the time criterion (over 12 weeks duration) does not adequately characterize CLBP patients, and it is important to evaluate the mechanisms underlying pain production. Objetive: To investigate the presence of alterations in the functioning of the Central Nervous System compatible with a central sensitization state (changes in central processing and the function of the descending inhibitory systems) in patients with CLBP. Methodology: An observational, case-control, observational study was performed based on a sample of 13 patients with CLBP and 13 asymptomatic individuals with similar characteristics of age and gender, who met the established inclusion criteria. Pressure pain thresholds (PPT) were evaluated in the lumbar spine, back of the homolateral foot and the tenar region of the contralateral hand in order to evaluate the presence of signs of changes in central processing. In order to evaluate the function of the descending inhibitory systems, the Conditioned Pain Modulation (CPM) and Pain Adaptability tests were used. Results: There were no statistically significant differences between groups in PPT, in pressure pain tolerance threshold to pressure (PPTT - test stimulus in the CPM protocol) and pain adaptability (p> 0.05). However, the results demonstrate a tendency for lower mean scores in PPT in the lumbar spine in subjects with CLBP. The results also reveal a tendency for lower mean scores in PPTT immediately after the end of the application of the conditioning stimulus and in pain adaptability in individuals with DLC. Individuals with predominantly neuropathic CLBP demonstrated a tendency for lower mean scores in PPT at all sites of application as well as in PPTT at all time points defined in the CPM protocol and in pain adaptability. Conclusions: Although there were no statistically significant differences between groups, the results showed a tendency for alterations in central processing and function of the descending inhibitory systems in individuals with CLBP of predominantly neuropathic characteristics, suggestive of central sensitization and with high functional and psychosocial impact. These results suggest the need to investigate differences between subgroups of patients with CLBP (nociceptive / neuropathic pain) and their implications in clinical and research context

Disjunctive sums of quasi-nimbers

Funding Information: Carlos Santos' work is funded by national funds through the FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P., under the scope of the projects UIDB/00297/2020 and UIDP/00297/2020 (Center for Mathematics and Applications). Funding Information: João Pedro Neto' work was supported by FCT through the LASIGE Research Unit, ref. UIDB/00408/2020 . Publisher Copyright: © 2022 The Author(s)PAINT CAN is an example of a game whose positions are disjunctive sums, and a move in any component reduces that component to a nimber. Conway, in On Numbers and Games, partially analyzed the related game SUPERNIM, and called these components “superstars”, mentioning “There does not appear to be a complete theory”. The book contains one result about these games, and, until now, there has been no advance in finding good strategies. Here, we show that, for a human, the use of canonical forms is not a good approach. We present an algorithmic, recursive approach to the general case, based on a fundamental reduction of these positions, as well as on a Nimber Avoidance Theorem. An analysis of the computational time of the algorithm is presented.publishersversionpublishe

Fabrice Hadjadj, leitor de autores italianos

O presente artigo pretende mostrar como o filósofo e ensaísta de sobrenome árabe, origem judia e religião católica Fabrice Hadjadj se utiliza de dois autores italianos, a saber, Dante Alighieri e Lorenzo da Ponte, para aprofundar as suas reflexões sobre a noção de Paraíso. No primeiro caso, Hadjadj elabora um encontro entre Dante e Nietzsche, articulando uma compreensão de Paraíso que, na perspectiva hadjadjiana, ultrapassaria as críticas de Friedrich Nietzsche. No segundo, o autor explora o conceito de “redenção”, presente na ópera “Don Giovanni”. Após a exposição da interpretação do filósofo em cada caso, constatamos que a leitura de Dante promove, para Hadjadj, um deslocamento do paraíso do exterior para o interior e que Don Giovanni explicita, segundo Hadjadj, a dinâmica redentora do Paraíso, à medida em que o convite à máxima felicidade não é fruto de uma conquista pessoal ou do cumprimento de um preceito moral, mas um dom que vem do Alto. Finalmente, constatamos o caráter transdisciplinar da leitura que Hadjadj faz de Da Ponte e Dante, considerando-os como autores cujas obras exprimem realidades profundas que precisam ser desveladas e que podem envolver e auxiliar àqueles que leem o texto contemporaneamente

Explorando os diferenciais de disclosure de subvenção e assistência governamentais nas empresas brasileiras listadas na B3

The study aims to explore the differences in the disclosure of Government Grants and Assistance (SAG) in publicly traded Brazilian companies. The sample consists of 353 publicly traded companies listed on Brasil, Bolsa and Balcão (B3) between 2017 and 2019. The data were obtained by analyzing the content of the explanatory notes referring to the Standardized Financial Statements (DFP) available on the company's website. B3 S/A, verifying the information related to SAG, as stated in the Accounting Pronouncements Committees (CPC), CPC 07 (2008) and CPC 07 R1 (2010). To achieve the objectives of the study, an independent t-mean comparison test and analysis of variance were performed. The results showed that the SAG are mostly of State (39.8%) and Federal (38.6%) origin and the most representative SAG is granted to companies through tax incentives (54.1%). The results of the statistical tests show that the level of SAG disclosure does not differ according to corporate governance and the period. On the other hand, the results show that unregulated companies present higher levels of SAG disclosure and that the oil, gas and biofuels and health sectors presented, respectively, the highest and lowest levels of SAG disclosure. The study seeks to contribute to the literature by evidencing the existence of differences, or not, in the level of disclosure of SAG based on company characteristics, such as the level of corporate governance, regulation, the sample period and the sector of activity.O estudo tem como objetivo explorar as diferenças do disclosure de Subvenção e Assistência Governamentais (SAG) nas empresas brasileiras de capital aberto. A amostra é composta por 353 empresas de capital aberto listadas na Brasil, Bolsa e Balcão (B3) entre 2017 e 2019. Os dados foram obtidos por meio da análise do conteúdo das notas explicativas referentes às Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) disponíveis no site da B3 S/A, verificando as informações relativas às SAG, conforme enunciado nos Comitês de Pronunciamentos Contábeis (CPC), CPC 07 (2008) e CPC 07 R1 (2010). Para a realização dos objetivos do estudo, procedeu-se ao teste de comparação de médias t independente e análise de variância. Os resultados evidenciaram que as SAG têm, em sua maioria, origem Estadual (39,8%) e Federal (38,6%) e a SAG mais representativa é concedida para as empresas através de incentivos fiscais (54,1%). Os resultados dos testes estatísticos mostram que o nível de disclosure de SAG não difere a partir da governança corporativa e do período. Por outro lado, os resultados mostram que as empresas não reguladas apresentam maiores níveis de disclosure de SAG e que os setores de petróleo, gás e biocombustíveis e de saúde apresentaram, respectivamente, o maior e o menor nível de disclosure de SAG. O estudo busca contribuir para a literatura por evidenciar a existência de diferenças, ou não, do nível de disclosure de SAG a partir de características das empresas, como o nível de governança corporativa, a regulação, o período amostral e o setor de atuação

Potential biosurfactant producing endophytic and epiphytic fungi, isolated from macrophytes in the Negro River in Manaus, Amazonas, Brazil

Endophytic and epiphytic fungi isolated from Eichhornia crassipes (Mart.) Solms and Cyperus ligularis L., macrophytes collected from oil-contaminated waters, were studied to assess their potential for producing biosurfactants; the most promising ones were identified by means of the rDNA region sequencing. In the selection, in the hydrocarbonate biodegradation activity, 2.6-indophenol (DCPIP) in oil-added Bushnell-Haas (BH) medium was the indicator used. The following tests were performed to ascertain the biosurfactant, bioemulsifier activity: emulsification measurement, drop-collapse, surface tension and production slope. Of the twenty fungi isolated, six promoted DCPIP discoloration. The isolate (S31) Phoma sp. showed emulsification of diesel (1.5 cm or 52%) and reduction of the surface tension of 51.03 mN/m water identified as Phoma sp. The other five fungi were identified as Rhizopus oryzae (S24), Fusarium sp. (S32, S33, S42, S46), presenting potential for biodegradation of hydrocarbons, as well. New studies on Phoma sp. (S31), including its cultivation in different carbon sources will be necessary to improve the production of secondary compounds involved in surface tension bioemulsification and reduction.Keywords: Bioremediation, bioemulsifiers, Eichhornia, Cyperus, oil, diese

Frequency and predictors of symptomatic intracranial hemorrhage after intravenous thrombolysis for acute ischemic stroke in a Brazilian public hospital

OBJECTIVE: Scarce data are available on the occurrence of symptomatic intracranial hemorrhage related to intravenous thrombolysis for acute stroke in South America. We aimed to address the frequency and clinical predictors of symptomatic intracranial hemorrhage after stroke thrombolysis at our tertiary emergency unit in Brazil. METHOD: We reviewed the clinical and radiological data of 117 consecutive acute ischemic stroke patients treated with intravenous thrombolysis in our hospital between May 2001 and April 2010. We compared our results with those of the Safe Implementation of Thrombolysis in Stroke registry. Univariate and multiple regression analyses were performed to identify factors associated with symptomatic intracranial transformation. RESULTS: In total, 113 cases from the initial sample were analyzed. The median National Institutes of Health Stroke Scale score was 16 (interquartile range: 10-20). The median onset-to-treatment time was 188 minutes (interquartile range: 155-227). There were seven symptomatic intracranial hemorrhages (6.2%; Safe Implementation of Thrombolysis in Stroke registry: 4.9%; p = 0.505). In the univariate analysis, current statin treatment and elevated National Institute of Health Stroke Scale scores were related to symptomatic intracranial hemorrhage. After the multivariate analysis, current statin treatment was the only factor independently associated with symptomatic intracranial hemorrhage. CONCLUSIONS: In this series of Brazilian patients with severe strokes treated with intravenous thrombolysis in a public university hospital at a late treatment window, we found no increase in the rate of symptomatic intracranial hemorrhage. Additional studies are necessary to clarify the possible association between statins and the risk of symptomatic intracranial hemorrhage after stroke thrombolysis

Uso de tecnologias para gestão e conhecimento do território: recuperação e georreferenciamento de um acervo aerofotográfico da cidade de Maceió: Use of technologies for territory management and knowledge: recovery and georeferencing of an aerophotographic collection of the city of Maceió

Recurso de extrema relevância para estudos relativos a sociedade em diversos momentos históricos, as fotografias registram cidades e sua evolução, sendo uma importante fonte de pesquisa e estudo. Devido à ação do tempo, muitas fotografias se deterioram, perdendo-se informações essenciais para a compreensão do fenômeno urbano. Era o que estava prestes a ocorrer com o acervo físico recuperado a partir deste estudo, que vinha se deteriorando e prejudicando a qualidade e resolução das suas informações. O acervo refere-se a um conjunto de aerofotografias realizadas pela SUDENE entre as décadas de 1950-1970, e apresenta registros de grandes áreas da cidade de Maceió, capital de Alagoas. O processo resultou na recuperação do acervo, para posterior publicização a partir da criação de um geoportal, o que poderá viabilizar seu uso para fomentar pesquisas e estudos, gerando dados e informações sobre desenvolvimento, evolução e gestão urbana ocorridos em todo o território de Maceió

Uso da acupuntura no tratamento da dor na odontologia: uma revisão de literatura / Use of acupuncture in the treatment of pain in dentistry: a literature review

Introdução: A acupuntura possui a finalidade de restaurar, promover e equilibrar as funções energéticas dos tecidos e órgãos, melhorando a circulação sanguínea, aumentando a imunidade, e trazendo bem-estar físico e mental (RIZZI et al.; 2010). Em Odontologia, a acupuntura vem sendo utilizada com sucesso para indução da anestesia em diversos procedimentos, controle de complicações pós-cirúrgicas, desordens temporomandibulares, bruxismo e até mesmo para xerostomia e hipofluxo salivar. Metodologia: O trabalho refere-se de uma pesquisa de revisão integrativa de literatura, para relacionar o uso da acupuntura no tratamento de dor na área da odontologia, a partir de coleta de dados realizados em fontes secundárias, por meio de levantamento bibliográfico, tendo características, descritivas, retrospectiva, com abordagem qualitativa. Conclusão: O foco deste trabalho é demonstrar a importância da acupuntura no tratamento da dor na área odontológica. Portanto, o uso da acupuntura como método de manejo da dor é importante para o bem-estar do indivíduo, melhorando assim a qualidade de vida

Colopexia e deferentopexia em canino com Hérnia perineal recidivante: Colopexy and deferentopexy in a canine with recurrent perineal Hernia

O enfraquecimento seguido da descontinuidade da musculatura do diafragma pélvico é denominado hérnia perineal, podendo ocorrer de forma unilateral ou bilateral. O tratamento preconizado para essa alteração é cirúrgico e envolve a herniorrafia e pexias dos principais órgãos envolvidos. O objetivo do presente trabalho é relatar o caso de um canino com hérnia perineal bilateral recidivante, com ênfase as organopexias. Foi atendido um canino, sem raça definida, castrado, 9 anos e 9,2 Kg, com queixa de aumento de volume perineal bilateral e histórico de dois procedimentos cirúrgicos anteriores para correção do mesmo defeito. A partir do diagnóstico por ultrassonografia e exame físico constatou-se que o animal apresentava novamente defeito herniário na região perineal bilateral. O paciente foi encaminhado para procedimento cirúrgico de herniorrafia, e após 37 dias de pós-operatório apresentou prolapso retal, sendo encaminhado para deferentopexia e colopexia. Após a segunda intervenção cirúrgica apresentou melhora clínica e recebeu alta médica. A eficácia do uso da organopexia na herniorrafia perineal é amplamente discutida na literatura e apresenta resultados divergentes entre autores quanto à redução da taxa de recidiva. Conclui-se com o presente relato que a abordagem cirúrgica utilizada teve resultado satisfatório até o momento, sendo necessário o acompanhamento do paciente para uma conclusão definitiva sobre a técnica proposta