O número de reprodutibilidade basal, R_0, é definido como o número esperado de casos secundários de uma doença produzidos por um indivíduo infectado em uma população suscetível durante seu período de infecciosidade. Tem-se que, para R_0 < 1 a doença não consegue se manter na população, e para R_0 >1 a doença irá se estabelecer. O cálculo do valor de R_0 pode ser feito de diversas maneiras, como por exemplo: a partir da análise de estabilidade de um modelo compartimental, através da matriz de próxima geração, da fase final de uma epidemia, entre outros. Neste trabalho foi estudado o cálculo de R_0 a partir da fase inicial de crescimento de um surto, em que ao fazer este cálculo não é suposto crescimento exponencial da doença, o que é proposto implicitamente na maior parte dos estudos. Foram estudadas as técnicas propostas por Nishiura, Ross-Macdonald e White e Pagano. O objetivo deste estudo foi comparar essas técnicas e avaliar como cada técnica estima o valor do número de reprodutibilidade basal, aplicando-as a doenças causadas por vetores, neste caso em particular foram utilizados dados de dengue. Foram utilizados dados da cidade de Ribeirão Preto nos períodos de 2009-2010 e 2010-2011, em ambos os casos a cidade apresentou um surto epidêmico. Os resultados apresentados pelos três métodos são numericamente diferentes. Pode-se concluir que todos os métodos acertam na previsão de que a dengue irá se propagar na cidade estudada, o que é verdade para os casos estudados, e que apesar de serem numericamente diferentes a análise semanal dos dados mostra que os valores calculados apresentam um mesmo padrão ao longo do tempo / The basic reproduction number,R_0, is defined as the expected number of secondary cases of a disease produced by a single infection in a susceptible population. If R_0 < 1 the disease cannot establish in the population, and if R_0 > 1 we expect the disease spread in the population. The value of R_0 can be estimated in several ways, for example, with the stability analysis of a compartmental model, through the matrix of next generation, using the final phase of an epidemic, etc. In this work we studied methods for estimating R_0 from the initial growth phase of the outbreak, without assuming exponential growth of cases, which is suggested in most studies. We used the methods proposed by Nishiura, Ross-Macdonald and White and Pagano. The objective of this work was to compare these techniques and to evaluate how these technique estimate the value of the basic reproduction number, applying them to diseases caused by vectors. In this particular case we used data of dengue. We used data from the city of Ribeirão Preto in the periods of 2009-2010 and 2010-2011, in both cases the city had an outbreak. The results obtained by the three methods are numerically different. We can conclude that all methods are correct in the sense that dengue will spread in the city studied, what is true for the cases studied, although they are numerically different. Weekly analysis of the data show that the estimated values have a same pattern over time

Edges are important visual features, providing many cues to the three-dimensional structure of the world. One of these cues is edge blur. Sharp edges tend to be caused by object boundaries, while blurred edges indicate shadows, surface curvature, or defocus due to relative depth. Edge blur also drives accommodation and may be implicated in the correct development of the eye's optical power. Here we use classification image techniques to reveal the mechanisms underlying blur detection in human vision. Observers were shown a sharp and a blurred edge in white noise and had to identify the blurred edge. The resultant smoothed classification image derived from these experiments was similar to a derivative of a Gaussian filter. We also fitted a number of edge detection models (MIRAGE, N(1), and N(3)(+)) and the ideal observer to observer responses, but none performed as well as the classification image. However, observer responses were well fitted by a recently developed optimal edge detector model, coupled with a Bayesian prior on the expected blurs in the stimulus. This model outperformed the classification image when performance was measured by the Akaike Information Criterion. This result strongly suggests that humans use optimal edge detection filters to detect edges and encode their blur.

Introdução: A trilha da glenoide é determinada pelo contato que a cartilagem da cavidade glenoidal promove na superfície articular da cabeça do úmero em abdução e rotação lateral. É considerada importante parâmetro na tomada de decisão do tipo de tratamento cirúrgico da instabilidade glenoumeral anterior. Os limites da trilha da glenoide foram definidos por meio de estudos em cadáveres ou por exames de imagem, que não contemplam as forças articulares fisiológicas envolvidas no contato articular. Modelos numéricos de elementos finitos têm a capacidade de simular essas forças articulares e seus efeitos no contato entre as superfícies articulares. Objetivo: Avaliar a trilha da glenoide em modelo numérico de elementos finitos do ombro. Métodos: Será construído um modelo numérico de elementos finitos do ombro baseado em exames de imagem de um voluntário. O modelo contemplará o úmero, a escápula, suas respectivas cartilagens articulares e os músculos do manguito rotador e deltóide. O modelo será validado quanto a sua anatomia e fisiologia e terá liberdade de translação em três eixos. A trilha da glenoide será avaliada nas seguintes posições: 0º, 60º, 90º e 120º de abdução, todas a 90º de rotação lateral. Para cada posição serão avaliadas as características de contato articular e medida a trilha da glenoide conforme referências da literatura. Resultados: O valor da trilha da glenoide em 90º de abdução, segundo parâmetros de Yamamoto, foi de 86% do comprimento máximo anteroposterior da cavidade glenoidal antes do carregamento das forças, e de 79% após. A trilha da glenoide em 60º, 90º e 120º de abdução, segundo parâmetros de Omori, correspondeu respectivamente a 71%, 88% e 104% do comprimento anteroposterior de Omori antes do carregamento das forças, e, após, de 76%, 84% e 103%. Conclusão: Foi construído um modelo numérico validado de elementos finitos do ombro adequado para estudo do contato articular. A análise do contato articular desse modelo ratifica o conceito da trilha da glenoide e contribui para sua evolução / Introduction: The glenoid track is determined by the contact of the glenoid on the articular surface of the humeral head in abduction and external rotation. It is considered an important parameter in decision-making on the type of surgical treatment for anterior glenohumeral instability. The limits of the glenoid track were defined through cadaver studies, or by imaging exams, which do not take into account the physiological articular forces involved in the articular contact. Finite elements numerical models are able to simulate these articular forces and their effects on the contact between the articular surfaces. Objective: To evaluate the glenoid track in a finite elements numerical model of the shoulder. Methods: A finite elements numerical model of the shoulder will be made, based on imaging exams of a volunteer. The model will include the humerus, scapula, their respective articular cartilages, and the rotator cuff and deltoid muscles. The model will have its anatomy and physiology validated, and will have freedom of translation in three axes. The glenoid track will be evaluated in the following positions: 0º, 60º, 90º and 120º of abduction, all at 90º external rotation. For each position, characteristics of articular contact will be evaluated, and the glenoid track measured according to the literature references. Results: The value of the glenoid track at 90º abduction, according to the parameters of Yamamoto, was 86% maximum anteroposterior length of the glenoid before loading of forces, and 79% afterwards. The glenoid track at 60º, 90º and 120º of abduction, according to Omori\'s parameters, corresponded, respectively, to 71%, 88% and 104% of Omori\'s anteroposterior length before loading of forces, and 76%, 84% and 103% afterwards. Conclusion: A validated finite elements numerical model of the shoulder suitable for the articular contact evaluation was made. The articular contact analysis ratifies the glenoid track concept and contributes to its evolution

Switches play an important regulatory role at all levels of biology, from molecular switches triggering signaling cascades to cellular switches regulating cell maturation and apoptosis. Medical therapies are often designed to toggle a system from one state to another, achieving a specified health outcome. For instance, small doses of subpathologic viruses activate the immune system’s production of antibodies. Electrical stimulation revert cardiac arrhythmias back to normal sinus rhythm. In all of these examples, a major challenge is finding the optimal stimulus waveform necessary to cause the switch to flip. This thesis develops, validates, and applies a novel model-independent stochastic algorithm, the Extrema Distortion Algorithm (EDA), towards finding the optimal stimulus. We validate the EDA’s performance for the Hodgkin-Huxley model (an empirically validated ionic model of neuronal excitability), the FitzHugh-Nagumo model (an abstract model applied to a wide range of biological systems that that exhibit an oscillatory state and a quiescent state), and the genetic toggle switch (a model of bistable gene expression). We show that the EDA is able to not only find the optimal solution, but also in some cases excel beyond the traditional analytic approaches. Finally, we have computed novel optimal stimulus waveforms for aborting epileptic seizures using the EDA in cellular and network models of epilepsy. This work represents a first step in developing a new class of adaptive algorithms and devices that flip biological switches, revealing basic mechanistic insights and therapeutic applications for a broad range of disorders.