Introdução: A fluidoterapia é o tratamento de primeira linha para pacientes em choque hemorrágico ou choque séptico para restauração do volume circulante e da perfusão tecidual, mas diversas questões relacionadas a este tópico permanecem em debate, particularmente em relação às metas de ressuscitação representadas por variáveis fisiológicas a serem atingidas. A variação de pressão de pulso (VPP) já foi proposta como índice confiável para predição de fluido-responsividade em pacientes sob ventilação mecânica, mas requer avaliação complementar em variadas condições fisiopatológicas. Objetivo: O propósito do presente estudo foi comparar, em um modelo experimental de choque hemorrágico agudo com endotoxemia, uma estratégia de ressuscitação volêmica aguda guiada por VPP e pressão arterial média (PAM) a outra baseada em metas de ressuscitação convencionalmente empregadas envolvendo pressão venosa central (PVC), PAM e saturação venosa mista de oxigênio (SvO2). O modelo experimental foi desenvolvido para esta finalidade e cada variável empregada como meta foi adicionalmente avaliada quanto à capacidade de predição de fluido-responsividade. Métodos: Cinquenta e um porcos foram anestesiados, mecanicamente ventilados e, após preparo, aleatoriamente divididos em seis grupos: controle (Sham, n=8); infusão intravenosa de endotoxina em doses decrescentes (LPS, n=8); choque hemorrágico obtido por meio da retirada de 50% da volemia estimada em 20 minutos (Hemo, n=8); choque hemorrágico com endotoxemia conforme protocolos dos grupos LPS e Hemo (Hemo+LPS, n=9); choque hemorrágico com endotoxemia e, após 60 minutos, ressuscitação com cristalóides para atingir metas: PVC 12-15 mmHg, PAM ≥ 65 mmHg e SvO2 ≥ 65% (Conv, n=9); choque hemorrágico com endotoxemia e, após 60 minutos, ressuscitação com cristalóides para atingir as metas VPP ≤ 13% e PAM ≥ 65 mmHg (dPP, n=9). Tratamentos foram realizados por três horas. Além da avaliação hemodinâmica incluindo termodiluição e ecocardiografia transesofágica, foram realizadas gasometria arterial com mensuração de eletrólitos e lactato, gasometria venosa mista e tonometria intestinal. Ventilação regional foi avaliada por tomografia por impedância elétrica. Mensuração de citocinas séricas e exames histopatológicos pulmonares também foram efetuados. Resultados: Todos os animais dos quatro grupos que receberam a endotoxina desenvolveram hipertensão pulmonar e lesão pulmonar aguda ao longo do experimento. O grupo Hemo+LPS apresentou alta mortalidade (56%), com alterações hemodinâmicas mais acentuadas do que as observadas nos grupos Hemo e LPS. Os grupos Conv e dPP apresentaram o mesmo grau de comprometimento hemodinâmico observado inicialmente no grupo Hemo+LPS, mas houve rápida recuperação em reposta ao tratamento e todos sobreviveram. Entre os grupos tratados não houve diferenças significantes em relação ao volume de cristalóides administrado (volume total, P=0,066) ou ao débito urinário, mas a PVC no grupo Conv foi significantemente superior à dos grupos dPP (P=0,031) e Sham (P=0,048) ao final do protocolo. Entre as variáveis utilizadas como metas, áreas sob as curvas de características operacionais para predição de fluido-responsividade foram maiores para PVC (0,77; IC95%, 0,68-0,86) e VPP (0,74; IC95%, 0,65-0,83), sendo ambas estas variáveis selecionadas por regressão logística múltipla como variáveis independentes para predição de não-responsividade ao desafio volêmico (PVC: P=0,001, razão de chances, 1,7; IC95%, 1,25-2,32 e VPP: P=0,01, razão de chances, 0,91; IC95%, 0,84-0,98). O melhor valor de corte para VPP para maximização de sua função preditiva foi 15%, com sensibilidade 0,75 (IC95%, 0,63-0,85) e especificidade 0,64 (IC95% 0,49-0,77%). Resultados falso-positivos para VPP foram observados em condições de pressão arterial pulmonar média ≥ 27 mmHg e gradiente transpulmonar ≥ 14 mmHg, acompanhados de índice de resistência vascular pulmonar médio > 3 unidades Wood. Resultados falso-negativos também foram constatados. Conclusões: O presente modelo experimental de choque hemorrágico agudo com endotoxemia produziu intenso comprometimento hemodinâmico, hipertensão pulmonar, lesão pulmonar aguda e, na ausência de tratamento, alta mortalidade. Nestas condições, a ressuscitação aguda com cristalóides guiada por VPP e PAM não produziu resultados inferiores à estratégia guiada por metas de ressuscitação convencionalmente estabelecidas, com base em PVC, PAM e SvO2. A principal diferença em desfecho entre as estratégias de ressuscitação foi indução de uma PVC significantemente maior no segundo grupo, ao final do protocolo. Apesar de seus desempenhos individuais terem sido considerados limitados em relação à predição de fluido-responsividade, PVC e VPP foram preditoras independentes de não-responsividade ao desafio volêmico, de modo que sua aplicação em conjunto deva ser investigada. VPP é proposta como uma variável adicional para auxiliar no monitoramento de pacientes, sendo o conhecimento de suas limitações indispensável. / Introduction: Fluid therapy is first-line treatment for patients in hemorrhagic or septic shock for the restoration of circulating volume and tissue perfusion, but several issues remain under debate, particularly regarding resuscitation goals represented by physiological variables to be achieved. Pulse pressure variation (PPV) has been proposed as a reliable index for the prediction of fluid responsiveness in mechanically ventilated patients, but further evaluation for its use in diverse conditions is required. Objective: To compare acute fluid resuscitation guided by PPV and mean arterial pressure (MAP) to another strategy consisting of conventionally-established goals, based on central venous pressure (CVP), MAP and mixed-venous oxygen saturation (SvO2), during experimental acute hemorrhagic shock with endotoxemia. An experimental model was developed to this end and each variable used as resuscitation goal was evaluated additionally for its ability to predict fluid-responsiveness. Methods: Fifty-one pigs were anesthetized, mechanically ventilated and, after preparation, randomized into six groups: control (Sham, n=8); intravenous infusion of endotoxin in decreasing doses (LPS, n=8); hemorrhagic shock of 50% the estimated blood volume in 20 minutes (Hemo, n=8); hemorrhagic shock with endotoxemia in accordance with protocols in groups LPS and Hemo (Hemo+LPS, n=9); hemorrhagic shock with endotoxemia followed by resuscitation with crystalloids, after 60 minutes, to achieve and maintain CVP 12-15 mmHg, MAP ≥ 65 mmHg and SvO2 ≥ 65% (Conv, n=9); hemorrhagic shock with endotoxemia followed by resuscitation with crystalloids, after 60 minutes, to achieve and maintain PPV ≤ 13% and MAP ≥ 65 mmHg (dPP, n=9). Treatments lasted for three hours. In addition to hemodynamic assessment including thermodilution and transesophageal echocardiography, arterial blood-gases with measurement of electrolytes and lactate, mixed-venous blood-gases and intestinal tonometry were performed. Regional ventilation was evaluated by electrical impedance tomography. Lung histopathology and measurement of serum cytokines were performed as well. Results: All animals from the four groups submitted to endotoxemia developed pulmonary hypertension and acute lung injury over the experimental period. Group Hemo+LPS presented with a high mortality rate (56%) and hemodynamic impairment which was more intense than that observed in groups Hemo or LPS. Groups Conv and dPP developed the same degree of hemodynamic compromise observed in group Hemo+LPS initially, but there was quick recovery in response to treatment and all pigs survived. Between treated groups there were no significant differences in amounts of crystalloids infused (total volume, P=0.066) or in urinary output, but CVP in group Conv was significantly higher than in groups dPP (P=0.031) and Sham (P=0.048) at the end of the study period. Among variables used as goals, areas under the receiver-operator characteristic curves regarding prediction of fluid-responsiveness were larger for CVP (0.77; 95%CI, 0.68-0.86) and PPV (0.74; 95%CI, 0.65-0.83), and both these variables were selected by multiple logistic regression as independent predictors of non-responsiveness to fluid challenge (CVP: P=0.001, odds ratio, 1.7; 95%CI, 1.25-2.32 and PPV: P=0.010, odds ratio, 0.91; 95%CI, 0.84-0.98). Best cutoff value to maximize the predictive function of PPV was 15%, with sensitivity 0.75 (95%CI, 0.63-0.85) and specificity 0.64 (95%CI 0.49-0.77). False positive results for PPV were observed at mean arterial pressure ≥ 27 mmHg and transpulmonary gradient ≥ 14 mmHg, with mean pulmonary vascular resistance index > 3 Wood units. False negative results were also detected. Conclusions: This model of acute hemorrhagic shock with endotoxemia produced severe hemodynamic compromise, pulmonary hypertension, acute lung injury and, in the absence of treatment, a high mortality rate. In this setting, acute resuscitation with crystalloids guided by PPV and MAP was not inferior to the strategy guided by conventionally-established goals, based on CVP, MAP and SvO2. The main difference in outcome between resuscitation strategies was the induction of a significantly higher CVP in the second group, at the end of protocol. Although their individual performances were considered limited for the prediction of fluid-responsiveness, CVP and PPV were independent predictors of non-responsiveness to fluid challenge, so that their combined use should be investigated further. PPV is proposed as an additional variable to aid in patient monitoring, but awareness of its limitations is indispensable.

En los ultimos años el número de casos de ceguera se ha reducido significativamente. A pesar de este hecho, la Organización Mundial de la Salud estima que un 80% de los casos de pérdida de visión (285 millones en 2010) pueden ser evitados si se diagnostican en sus estadios más tempranos y son tratados de forma efectiva. Para cumplir esta propuesta se pretende que los servicios de atención primaria incluyan un seguimiento oftalmológico de sus pacientes así como fomentar campañas de cribado en centros proclives a reunir personas de alto riesgo. Sin embargo, estas soluciones exigen una alta carga de trabajo de personal experto entrenado en el análisis de los patrones anómalos propios de cada enfermedad. Por lo tanto, el desarrollo de algoritmos para la creación de sistemas de cribado automáticos juga un papel vital en este campo. La presente tesis persigue la identificacion automática del daño retiniano provocado por dos de las patologías más comunes en la sociedad actual: la retinopatía diabética (RD) y la degenaración macular asociada a la edad (DMAE). Concretamente, el objetivo final de este trabajo es el desarrollo de métodos novedosos basados en la extracción de características de la imagen de fondo de ojo y clasificación para discernir entre tejido sano y patológico. Además, en este documento se proponen algoritmos de pre-procesado con el objetivo de normalizar la alta variabilidad existente en las bases de datos publicas de imagen de fondo de ojo y eliminar la contribución de ciertas estructuras retinianas que afectan negativamente en la detección del daño retiniano. A diferencia de la mayoría de los trabajos existentes en el estado del arte sobre detección de patologías en imagen de fondo de ojo, los métodos propuestos a lo largo de este manuscrito evitan la necesidad de segmentación de las lesiones o la generación de un mapa de candidatos antes de la fase de clasificación. En este trabajo, Local binary patterns, perfiles granulométricos y la dimensión fractal se aplican de manera local para extraer información de textura, morfología y tortuosidad de la imagen de fondo de ojo. Posteriormente, esta información se combina de diversos modos formando vectores de características con los que se entrenan avanzados métodos de clasificación formulados para discriminar de manera óptima entre exudados, microaneurismas, hemorragias y tejido sano. Mediante diversos experimentos, se valida la habilidad del sistema propuesto para identificar los signos más comunes de la RD y DMAE. Para ello se emplean bases de datos públicas con un alto grado de variabilidad sin exlcuir ninguna imagen. Además, la presente tesis también cubre aspectos básicos del paradigma de deep learning. Concretamente, se presenta un novedoso método basado en redes neuronales convolucionales (CNNs). La técnica de transferencia de conocimiento se aplica mediante el fine-tuning de las arquitecturas de CNNs más importantes en el estado del arte. La detección y localización de exudados mediante redes neuronales se lleva a cabo en los dos últimos experimentos de esta tesis doctoral. Cabe destacar que los resultados obtenidos mediante la extracción de características "manual" y posterior clasificación se comparan de forma objetiva con las predicciones obtenidas por el mejor modelo basado en CNNs. Los prometedores resultados obtenidos en esta tesis y el bajo coste y portabilidad de las cámaras de adquisión de imagen de retina podrían facilitar la incorporación de los algoritmos desarrollados en este trabajo en un sistema de cribado automático que ayude a los especialistas en la detección de patrones anomálos característicos de las dos enfermedades bajo estudio: RD y DMAE. / In last years, the number of blindness cases has been significantly reduced. Despite this promising news, the World Health Organisation estimates that 80% of visual impairment (285 million cases in 2010) could be avoided if diagnosed and treated early. To accomplish this purpose, eye care services need to be established in primary health and screening campaigns should be a common task in centres with people at risk. However, these solutions entail a high workload for trained experts in the analysis of the anomalous patterns of each eye disease. Therefore, the development of algorithms for automatic screening system plays a vital role in this field. This thesis focuses on the automatic identification of the retinal damage provoked by two of the most common pathologies in the current society: diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD). Specifically, the final goal of this work is to develop novel methods, based on fundus image description and classification, to characterise the healthy and abnormal tissue in the retina background. In addition, pre-processing algorithms are proposed with the aim of normalising the high variability of fundus images and removing the contribution of some retinal structures that could hinder in the retinal damage detection. In contrast to the most of the state-of-the-art works in damage detection using fundus images, the methods proposed throughout this manuscript avoid the necessity of lesion segmentation or the candidate map generation before the classification stage. Local binary patterns, granulometric profiles and fractal dimension are locally computed to extract texture, morphological and roughness information from retinal images. Different combinations of this information feed advanced classification algorithms formulated to optimally discriminate exudates, microaneurysms, haemorrhages and healthy tissues. Through several experiments, the ability of the proposed system to identify DR and AMD signs is validated using different public databases with a large degree of variability and without image exclusion. Moreover, this thesis covers the basics of the deep learning paradigm. In particular, a novel approach based on convolutional neural networks is explored. The transfer learning technique is applied to fine-tune the most important state-of-the-art CNN architectures. Exudate detection and localisation tasks using neural networks are carried out in the last two experiments of this thesis. An objective comparison between the hand-crafted feature extraction and classification process and the prediction models based on CNNs is established. The promising results of this PhD thesis and the affordable cost and portability of retinal cameras could facilitate the further incorporation of the developed algorithms in a computer-aided diagnosis (CAD) system to help specialists in the accurate detection of anomalous patterns characteristic of the two diseases under study: DR and AMD. / En els últims anys el nombre de casos de ceguera s'ha reduït significativament. A pesar d'este fet, l'Organització Mundial de la Salut estima que un 80% dels casos de pèrdua de visió (285 milions en 2010) poden ser evitats si es diagnostiquen en els seus estadis més primerencs i són tractats de forma efectiva. Per a complir esta proposta es pretén que els servicis d'atenció primària incloguen un seguiment oftalmològic dels seus pacients així com fomentar campanyes de garbellament en centres regentats per persones d'alt risc. No obstant això, estes solucions exigixen una alta càrrega de treball de personal expert entrenat en l'anàlisi dels patrons anòmals propis de cada malaltia. Per tant, el desenrotllament d'algoritmes per a la creació de sistemes de garbellament automàtics juga un paper vital en este camp. La present tesi perseguix la identificació automàtica del dany retiniano provocat per dos de les patologies més comunes en la societat actual: la retinopatia diabètica (RD) i la degenaración macular associada a l'edat (DMAE) . Concretament, l'objectiu final d'este treball és el desenrotllament de mètodes novedodos basats en l'extracció de característiques de la imatge de fons d'ull i classificació per a discernir entre teixit sa i patològic. A més, en este document es proposen algoritmes de pre- processat amb l'objectiu de normalitzar l'alta variabilitat existent en les bases de dades publiques d'imatge de fons d'ull i eliminar la contribució de certes estructures retinianas que afecten negativament en la detecció del dany retiniano. A diferència de la majoria dels treballs existents en l'estat de l'art sobre detecció de patologies en imatge de fons d'ull, els mètodes proposats al llarg d'este manuscrit eviten la necessitat de segmentació de les lesions o la generació d'un mapa de candidats abans de la fase de classificació. En este treball, Local binary patterns, perfils granulometrics i la dimensió fractal s'apliquen de manera local per a extraure informació de textura, morfologia i tortuositat de la imatge de fons d'ull. Posteriorment, esta informació es combina de diversos modes formant vectors de característiques amb els que s'entrenen avançats mètodes de classificació formulats per a discriminar de manera òptima entre exsudats, microaneurismes, hemorràgies i teixit sa. Per mitjà de diversos experiments, es valida l'habilitat del sistema proposat per a identificar els signes més comuns de la RD i DMAE. Per a això s'empren bases de dades públiques amb un alt grau de variabilitat sense exlcuir cap imatge. A més, la present tesi també cobrix aspectes bàsics del paradigma de deep learning. Concretament, es presenta un nou mètode basat en xarxes neuronals convolucionales (CNNs) . La tècnica de transferencia de coneixement s'aplica per mitjà del fine-tuning de les arquitectures de CNNs més importants en l'estat de l'art. La detecció i localització d'exudats per mitjà de xarxes neuronals es du a terme en els dos últims experiments d'esta tesi doctoral. Cal destacar que els resultats obtinguts per mitjà de l'extracció de característiques "manual" i posterior classificació es comparen de forma objectiva amb les prediccions obtingudes pel millor model basat en CNNs. Els prometedors resultats obtinguts en esta tesi i el baix cost i portabilitat de les cambres d'adquisión d'imatge de retina podrien facilitar la incorporació dels algoritmes desenrotllats en este treball en un sistema de garbellament automàtic que ajude als especialistes en la detecció de patrons anomálos característics de les dos malalties baix estudi: RD i DMAE. / Colomer Granero, A. (2018). Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/99745 / TESIS

No description available.