RCIPL
Repositório Institucional do Politécnico de Lisboa
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Progressão dos defeitos glaucomatosos em doentes com apneia obstrutiva do sono em tratamento
Publication . Ferreira, Ana Rita Batista; Pinto, Iola Maria Silvério; Ferreira-Santos, Daniela
Introdução: O glaucoma é uma neuropatia ótica e uma das principais causas de cegueira a nível global. Por ser uma doença silenciosa é importante conhecer os fatores de risco. Segundo a literatura, patologias como a Síndrome da Apneia Obstrutiva do Sono (SAOS) contribuem para o seu aparecimento.
Objetivos: Clarificar a associação da SAOS com o glaucoma e compreender a relação entre a terapêutica com pressão positiva na via aérea (PAP) e as alterações glaucomatosas através do estudo da progressão dos defeitos glaucomatosos, de modo a criar um encaminhamento eficaz para estes doentes.
Métodos: O presente estudo de coorte e observacional permitiu avaliar a influência da severidada da SAOS nos indicadores oftalmológicos. Numa abordagem prospetiva e longitudinal permitiu avaliar a progressão dos defeitos glaucomatosos, segundo a adesão à PAP, através da avaliação da pressão intra-ocular (PIO), acuidade visual (AV) campos visuais (CV) e tomografia de coerência óptica (OCT). Os doentes foram avaliados antes do início da terapêutica com PAP, quatro, oito e doze meses após o início da mesma.
Resultados: A amostra incluiu 88 pacientes diagnosticados com SAOS. Após o diagnóstico não se observaram alterações significativas entre os grupos de severidade da SAOS, embora se tenha observado um aumento da PIO e diminuição de camada de fibras nervosas (RNFL) e anel neuroretiniano (MRW) no grupo com SAOS grave. Após doze meses, observou-se um aumento da PIO, para todos os grupos de adesão (p <0,001), e uma melhoria do campo visual para o grupo com boa adesão.
Conclusões: A severidade da SAOS não mostrou ter impacto significativo para as variáveis associadas ao glaucoma. Após um ano de utilização de terapêutica PAP, os resultados sugerem um aumento da PIO, independentemente da adesão, mas também uma preservação funcional e estrutural da visão para o grupo de boa adesão.
Determinação das características radiómicas informativas e o seu impacto em modelos de apoio à decisão clínica aplicada à ressonância magnética da próstata
Publication . Costa, Andreia Pinto; Santinha, João António Alves; Vieira, Lina da Conceição Capela de Oliveira
Descritores de propriedades são parâmetros quantitativos extraídos de imagens médicas, os quais têm-se demonstrado promissores no desenvolvimento de modelos preditivos de machine learning (ML) aplicados ao apoio à decisão clínica. Contudo, a reprodutibilidade dos descritores, a elevada dimensionalidade dos dados, a seleção de recursos robustos e a generalização dos modelos constituem desafios metodológicos relevantes. Este estudo avaliou o impacto de diferentes metodologias de seleção de descritores radiómicos na construção de modelos de ML para a classificação de lesões prostáticas. Para tal, foi utilizado o dataset PROSTATEx, disponibilizado pela base de dados The Cancer Imaging Archive, composto por exames retrospetivos de multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI), em sequência T2, constituído por 204 sujeitos e 299 lesões segmentadas. Foram extraídos descritores de primeira-ordem, textura e forma, obtidos a partir da imagem original e de imagens derivadas de filtros. Consideraram-se dois conjuntos de dados: original e randomizado (obtido pela randomização da intensidade dos píxeis). As análises estatísticas incluíram: correlação Spearman e coeficiente de correlação intraclasse (ICC). Combinação dos resultados obtidos, através de operações de interseção e união, e análise univariada, para identificar descritores com maior significância com a variável a prever. Posteriormente, foram desenvolvidos quatro modelos de ML, cada um baseado numa das metodologias de seleção de descritores, comparados através de métricas de desempenho. Os resultados mostraram que a correlação Spearman identificou 1009 descritores não redundantes tendo sido eliminados 386, enquanto o ICC considerou 789 descritores informativos, com eliminação de 620. A união dos conjuntos resultou em 1154 descritores, enquanto a interseção obteve 650. Relativamente à análise univariada, nenhum descritor foi estatisticamente significativo. Este estudo demonstra que a aplicação de métodos de seleção de descritores informativos pode contribuir para melhorar o desempenho dos modelos de ML no contexto da classificação de lesões prostáticas.
Artificial intelligence applied to brain tumor classification in MRI scans
Publication . Ribeiro, Ana Filipa Ferreira; Ribeiro, Maria Margarida do Carmo Pinto; Carreira, Fernando Paulo Neves da Fonseca Cardoso
Abstract
Gliomas are heterogeneous, difficult to delineate, and consume significant clinical time. This work prioritizes MRI preprocessing and a simple 2D U-Net, comparing pipelines that improve image quality instead of optimizing a full segmentation system under GPU/time constraints. We used multimodal BraTS 2023 data (FLAIR, T1Gd, and T2), excluding native T1 due to practical redundancy. Three methods were compared. Method 1 applied per-volume min–max normalization and geometric-center cropping. Method 2 replaced this with z-score normalization (computed only on intracranial/non-zero voxels) and centering guided by T1Gd intensity. Method 3 added bias-field correction (N4) and label-free localization based on FLAIR (Otsu + largest connected component), avoiding label leakage in testing/validation. In all cases, a simple 2D U-Net (MONAI) with three input channels and four classes was trained using Dice + cross-entropy loss and early stopping. Evaluation followed the BraTS subregions (ET, TC, WT) and standard metrics (Dice, IoU, sensitivity, precision, and specificity). Results show consistent gains for Method 3 over the others. On the test set, Method 3 achieved mean Dice of 0.626 (ET), 0.682 (TC), and 0.844 (WT), surpassing Method 2 by +0.073, +0.153, and +0.072, respectively. Improvements are most pronounced in the TC, the most challenging region. In conclusion, the intracranial normalization, bias-field correction, and FLAIR-guided centering increase input reliability and the stability of the 2D model, providing a solid foundation for future 3D extensions and external validation.
Biofunctionalization of electrospun meshes to promote skin regeneration
Publication . Gonçalves, Daniela Alexandra Chainho; Dias, Juliana; Araújo, Marco; Calado, Cecília Ribeiro da Cruz
Abstract
Electrospun poly(ε-caprolactone) (ePCL) meshes offer promising wound-healing properties but suffer from limited hydrophilicity and bioactivity. This work explores whether covalent biofunctionalization with chitosan (CS), gelatin (Gel), or arginine (Arg) can enhance their physicochemical performance and cell response. Poly(ε-caprolactone) (PCL) was electrospun, hydrolyzed to expose –COOH groups, and functionalized using carbodiimide chemistry with increasing concentrations of each biomolecule. Physicochemical characterization (SEM/EDX, FTIR-ATR, porosity/density, water vapor transmission rate, water contact angle) and mechanical properties (Young’s modulus, elongation and tensile strength at break) were performed. Biocompatibility was assessed with L929 fibroblasts via indirect/direct contact and 14-day proliferation, as well as cell morphology and fibronectin deposition were examined by SEM/confocal microscopy. All coatings were successfully immobilized without compromising mesh porosity, which remained within the tissue-engineering range (~60–90%). Water vapor transmission rates were preserved at clinically relevant levels. Surface wettability improved markedly, with Arg producing highly hydrophilic surfaces across all concentrations, while CS at 0.5 wt% also reduced hydrophobicity substantially; in contrast, Gel displayed a concentration-dependent effect, becoming hydrophobic at 1 wt%. Mechanical testing revealed moderate stiffening at intermediate Gel and Arg concentrations, although extensibility and tensile strength decreased relative to unmodified meshes. No formulation exhibited cytotoxicity. Fibroblast metabolic activity increased for all coatings compared with ePCL, with Gel (0.5 wt%) and Arg (1 wt%) promoting early gains at day 3, whereas CS (0.1 wt%) sustained proliferation through day 14. Overall, biofunctionalization of CS, Gel, and Arg onto ePCL yielded scaffolds combining high porosity, favourable vapour permeability, and improved cell interactions. CS at 0.1 wt%, Gel at 0.5 wt% and Arg at 1 wt% offered the most balanced profiles, suggesting these coatings as promising candidates for advanced wound dressings.
The impact of different types of respiratory failure on death in the ICU, in a Portuguese population with COVID-19
Publication . Cabral, Susana Isabel de Lousa; Pinto, Iola Maria Silvério; Bento, Luís
Abstract
Background: The COVID-19 pandemic, caused by SARS-CoV-2, was one of the major challenges of the 21st century. It rapidly spread worldwide, ranging from mild to critical forms. Early identification of high-risk patients was essential to optimize treatment and resources. Arterial blood gas (ABG) analysis provided information on oxygenation, ventilation, and acid-base balance, for early disease severity assessment at intensive care unit (ICU) admission.
Purpose: To assess the predictive value of ABG parameters (PaO2, PaCO2, pH, and lactate) for adverse clinical outcomes (ICU death, need for invasive mechanical ventilation (IMV), and extracorporeal membrane oxygenation (ECMO)) and their association with the duration of ICU stay and invasive supports.
Methods: Observational and retrospective study including 794 COVID-19 patients admitted to the ICU of Unidade Local de Saúde de São José between October 2020 and January 2022. ABG parameters from admission day, along with demographic and clinical variables, were analyzed using parametric and non-parametric tests. Generalized linear models (GLM) with a negative binomial distribution identified factors influencing the duration of ICU stay and invasive supports.
Results: Non-survivors had lower pH and PaO2 and higher lactate levels, indicating more severe respiratory and metabolic impairment. IMV and ECMO needs were associated with lower pH and higher PaCO2. Patients with comorbidities had higher ICU mortality, and significant difference was found across pandemic waves. The GLMs showed that maximum PaCO2, being male, not having chronic lung disease and being unvaccinated prolonged ICU stay and support duration, while maximum lactate and non-obese were associated with shorter durations.
Conclusion: Early ABG assessment demonstrated the utility of these parameters as a predictive tool for risk stratification in critically ill COVID-19 patients, supporting their integration into prognostic models and personalized approaches to ICU management.