X-ray magnetic circular dichroism using x-ray phase retarders in the hard x-ray region

En este libro se estudia el magnetismo de la banda de conducción y de átomos no magnéticos en sistemas intermetálicos tierra-rara – metal de transición, mediante la técnica de dicroísmo magnético circular de rayos-X (XMCD) en la región de los rayos-X duros. Adicionalmente, se detalla el diseño y montaje experimental de una lámina retardadora de fase para la realización de medidas XMCD en la línea BM25-A del European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) dedicada a espectroscopia de absorción de rayos-X (XAS)

Automatic analysis of retinal images to aid in the diagnosis and grading of diabetic retinopathy

Diabetic retinopathy (DR) is the most common complication of diabetes mellitus and one of the leading causes of preventable blindness in the adult working population. Visual loss can be prevented from the early stages of DR, when the treatments are effective. Therefore, early diagnosis is paramount. However, DR may be clinically asymptomatic until the advanced stage, when vision is already affected and treatment may become difficult. For this reason, diabetic patients should undergo regular eye examinations through screening programs. Traditionally, DR screening programs are run by trained specialists through visual inspection of the retinal images. However, this manual analysis is time consuming and expensive. With the increasing incidence of diabetes and the limited number of clinicians and sanitary resources, the early detection of DR becomes non-viable. For this reason, computed-aided diagnosis (CAD) systems are required to assist specialists for a fast, reliable diagnosis, allowing to reduce the workload and the associated costs. We hypothesize that the application of novel, automatic algorithms for fundus image analysis could contribute to the early diagnosis of DR. Consequently, the main objective of the present Doctoral Thesis is to study, design and develop novel methods based on the automatic analysis of fundus images to aid in the screening, diagnosis, and treatment of DR. In order to achieve the main goal, we built a private database and used five retinal public databases: DRIMDB, DIARETDB1, DRIVE, Messidor and Kaggle. The stages of fundus image processing covered in this Thesis are: retinal image quality assessment (RIQA), the location of the optic disc (OD) and the fovea, the segmentation of RLs and EXs, and the DR severity grading. RIQA was studied with two different approaches. The first approach was based on the combination of novel, global features. Results achieved 91.46% accuracy, 92.04% sensitivity, and 87.92% specificity using the private database. We developed a second approach aimed at RIQA based on deep learning. We achieved 95.29% accuracy with the private database and 99.48% accuracy with the DRIMDB database. The location of the OD and the fovea was performed using a combination of saliency maps. The proposed methods were evaluated over the private database and the public databases DRIVE, DIARETDB1 and Messidor. For the OD, we achieved 100% accuracy for all databases except Messidor (99.50%). As for the fovea location, we also reached 100% accuracy for all databases except Messidor (99.67%). The joint segmentation of RLs and EXs was accomplished by decomposing the fundus image into layers. Results were computed per pixel and per image. Using the private database, 88.34% per-image accuracy (ACCi) was reached for the RL detection and 95.41% ACCi for EX detection. An additional method was proposed for the segmentation of RLs based on superpixels. Evaluating this method with the private database, we obtained 84.45% ACCi. Results were validated using the DIARETDB1 database. Finally, we proposed a deep learning framework for the automatic DR severity grading. The method was based on a novel attention mechanism which performs a separate attention of the dark and the bright structures of the retina. The Kaggle DR detection dataset was used for development and validation. The International Clinical DR Scale was considered, which is made up of 5 DR severity levels. Classification results for all classes achieved 83.70% accuracy and a Quadratic Weighted Kappa of 0.78. The methods proposed in this Doctoral Thesis form a complete, automatic DR screening system, contributing to aid in the early detection of DR. In this way, diabetic patients could receive better attention for their ocular health avoiding vision loss. In addition, the workload of specialists could be relieved while healthcare costs are reduced.La retinopatía diabética (RD) es la complicación más común de la diabetes mellitus y una de las principales causas de ceguera prevenible en la población activa adulta. El diagnóstico precoz es primordial para prevenir la pérdida visual. Sin embargo, la RD es clínicamente asintomática hasta etapas avanzadas, cuando la visión ya está afectada. Por eso, los pacientes diabéticos deben someterse a exámenes oftalmológicos periódicos a través de programas de cribado. Tradicionalmente, estos programas están a cargo de especialistas y se basan de la inspección visual de retinografías. Sin embargo, este análisis manual requiere mucho tiempo y es costoso. Con la creciente incidencia de la diabetes y la escasez de recursos sanitarios, la detección precoz de la RD se hace inviable. Por esta razón, se necesitan sistemas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) que ayuden a los especialistas a realizar un diagnóstico rápido y fiable, que permita reducir la carga de trabajo y los costes asociados. El objetivo principal de la presente Tesis Doctoral es estudiar, diseñar y desarrollar nuevos métodos basados en el análisis automático de retinografías para ayudar en el cribado, diagnóstico y tratamiento de la RD. Las etapas estudiadas fueron: la evaluación de la calidad de la imagen retiniana (RIQA), la localización del disco óptico (OD) y la fóvea, la segmentación de RL y EX y la graduación de la severidad de la RD. RIQA se estudió con dos enfoques diferentes. El primer enfoque se basó en la combinación de características globales. Los resultados lograron una precisión del 91,46% utilizando la base de datos privada. El segundo enfoque se basó en aprendizaje profundo. Logramos un 95,29% de precisión con la base de datos privada y un 99,48% con la base de datos DRIMDB. La localización del OD y la fóvea se realizó mediante una combinación de mapas de saliencia. Los métodos propuestos fueron evaluados sobre la base de datos privada y las bases de datos públicas DRIVE, DIARETDB1 y Messidor. Para el OD, logramos una precisión del 100% para todas las bases de datos excepto Messidor (99,50%). En cuanto a la ubicación de la fóvea, también alcanzamos un 100% de precisión para todas las bases de datos excepto Messidor (99,67%). La segmentación conjunta de RL y EX se logró descomponiendo la imagen del fondo de ojo en capas. Utilizando la base de datos privada, se alcanzó un 88,34% de precisión por imagen (ACCi) para la detección de RL y un 95,41% de ACCi para la detección de EX. Se propuso un método adicional para la segmentación de RL basado en superpíxeles. Evaluando este método con la base de datos privada, obtuvimos 84.45% ACCi. Los resultados se validaron utilizando la base de datos DIARETDB1. Finalmente, propusimos un método de aprendizaje profundo para la graduación automática de la gravedad de la DR. El método se basó en un mecanismo de atención. Se utilizó la base de datos Kaggle y la Escala Clínica Internacional de RD (5 niveles de severidad). Los resultados de clasificación para todas las clases alcanzaron una precisión del 83,70% y un Kappa ponderado cuadrático de 0,78. Los métodos propuestos en esta Tesis Doctoral forman un sistema completo y automático de cribado de RD, contribuyendo a ayudar en la detección precoz de la RD. De esta forma, los pacientes diabéticos podrían recibir una mejor atención para su salud ocular evitando la pérdida de visión. Además, se podría aliviar la carga de trabajo de los especialistas al mismo tiempo que se reducen los costes sanitarios.Escuela de DoctoradoDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacione

Successful medical management of an epidural abscess in a dog

A seven-month-old entire male dobermann presented with acute onset neck pain and left thoracic limb lameness. The dog had a similar episode eight weeks before presentation that responded to meloxicam. A cervical spinal epidural abscess secondary to Staphylococcus pseudintermedius bacteraemia was diagnosed following investigations, including MRI of the cervical vertebral column and blood cultures. Treatment with cephalexin, gabapentin and meloxicam was started. The dog was doing clinically well one month later. A control MRI and radiographs of the cervical vertebral column showed evidence of discospondylitis and resolution of the primary lesion, therefore the treatment course with cephalexin was continued. Three months after initial presentation the clinical signs had resolved, radiographs showed improvement of the discospondylitis and antibiotics were stopped. Seven months later the dog continued doing well with no relapse

Estudio de la Prevalencia y Análisis de Resistencia Antimicrobiana de Microorganismos Aislados e identificados en el Laboratorio Clínico del Centro Oncológico Estatal del ISSEMYM durante el periodo de enero del 2010 a diciembre del 2012

Las infecciones constituyen hoy en día, una de las principales causas de morbilidad y mortalidad a nivel mundial, aunado esto a la poca susceptibilidad de los microorganismos a los antimicrobianos, se incrementa considerablemente el riesgo de mortalidad en los pacientes que presentan enfermedades como el cáncer y/o enfermedades debilitantes que cursan con inmunodeficiencia. Uno de los grandes retos que enfrenta el clínico en el diagnostico y tratamiento oportuno de enfermedades infecciosas, es la aparición y diseminación de bacterias capaces de resistir el efecto de los antimicrobiano a los cuales, estos agentes eran previamente susceptibles, dificultando con ello su erradicación y disminuyendo las opciones de antimicrobianos en la prescripción del tratamiento correspondiente. Por este motivo se realizo un estudio retrospectivo en los archivos del Área de Bacteriología en el Laboratorio Clínico del Centro Oncológico Estatal del ISSEMYM, del periodo Enero de 2010 a Diciembre de 2012. Teniendo como objetivo principal determinar la prevalencia y su susceptibilidad a los antimicrobianos en los microorganismos aislados e identificados en los cultivos de las muestras obtenidas de los pacientes en las diferentes áreas de servicio de esta institución. En este periodo se realizaron un total de 4 652 cultivos, provenientes de pacientes de las áreas de Atención Medica Continua, Consulta Externa, Hospitalización y Unidad de Cuidados Intensivos, de los cuales se documentaron 1313 cultivos positivos (28.22%). A través de estos resultados, se reconocieron los microorganismos más frecuentemente aislados, los cuales son: Escherichia coli 43.4% (n=571), Staphylococcus epidermidis 11.2% (n=147), Staphylococcus aureus 8.3% (n=109), Candida albicans 4.9% (n=65), Enterococcus faecalis 4.8% (n=64) y Pseudomonas aeruginosa 3%(n=40). Igualmente se analizaron los resultados de las pruebas de susceptibilidad antimicrobiana realizados a los aislamientos bacterianos con la finalidad de determinar su nivel de resistencia antimicrobiana, para lo cual, Escherichia coli mostro una elevada resistencia a Ampicilina (86.7%), Ciprofloxacino (86.1%) y Levofloxacino (85.3%), Staphylococcus epidermidis se mostro resistente a Bencilpenicilina (100%), Oxacilina (91.4%), Ciprofloxacino (92.9%), Staphylococcus aureus también mostro resistencia a Bencilpenicilina (92.4%) y Oxacilina (58.8%), Candida albicans no mostro resistencia ante Fluconazol, Anfotericina B, Flucitocina y Variconazol (los cuatro antimicóticos estudiados), Enterococcus faecalis mostro una resistencia elevada a Eritromicina (71.4%), Quinupristina/Dalfopristina (92.5%), Tetraciclina (81.3%), cabe resaltar que solo se encontraron 2 cepas resistentes a Vancomicina, en el caso de Pseudomonas aeruginosa no se identificaron porcentajes altos de resistencia para los antibióticos de elección para su tratamiento, no así para los antibióticos que en la literatura ya se ha comprobado su resistencia como Ampicilina, Ampicilina/A. Clavulanico, Cefalotina, Cefuroxima, Ceftriaxona, Nitrofurantoina, Tigeciclina, Tetraciclina y Trimetoprim/Sulfametoxazol