As cataratas são um dos diagnósticos mais frequentes em oftalmologia veterinária, constituindo a principal causa de cegueira em canídeos. A abordagem cirúrgica é a única resolução eficaz, sendo a facoemulsificação a técnica de eleição. O presente estudo teve por objectivo a análise das possíveis complicações decorrentes da correcção cirúrgica de cataratas em canídeos pela técnica de facoemulsificação bimanual (coaxial). A amostra compreendeu 21 bulbos oculares de 13 cães submetidos a cirurgia de facoemulsificação no Hospital Escolar da Faculdade de Medicina Veterinária, entre Maio de 2011 e Maio de 2012. Todos os animais foram sujeitos a rigorosos critérios de selecção que incluíram a realização prévia de análises sanguíneas, electrorretinografia e ecografia ocular. Todos os animais foram submetidos a cirurgia de cataratas pela técnica de facoemulsificação bimanual. Em 85,7% dos casos procedeu-se ao implante de LIO. Os animais foram acompanhados em consultas de seguimento periódicas para observação e registo de complicações. Após a cirurgia, todos os animais recuperaram a visão. A taxa de complicações intra-operatórias foi de 47,6%. A complicação intra-cirúrgica mais frequente foi a ruptura da cápsula posterior (19%) que, apesar de não comprometer a capacidade visual do olho, inviabilizou por vezes a implantação da LIO. A taxa de complicações no pós-operatóro imediato foi de 95,2%. Este valor tão elevado deve-se ao desenvolvimento de uveíte na quase totalidade dos pacientes, o que é expectável após uma cirurgia intra-ocular. A taxa de complicações no pós-operatório a médio/longo prazo foi de 76,2%. A presença de opacidades nas cápsulas anterior (33,3%) e posterior (55,6%) foi a complicação pós-cirúrgica mais prevalente. Contudo, estas opacidades não inviabilizaram completamente a visão dos pacientes. No final deste estudo, 18 dos olhos operados estavam visuais, o que corresponde a 86% dos casos. A correcção cirúrgica de cataratas por facoemulsificação é uma cirurgia tecnicamente exigente e que possui uma taxa de complicações elevada em canídeos. Uma selecção criteriosa dos pacientes e uma boa técnica cirúrgica são factores que condicionam o sucesso da cirurgia.

An increasing incidence of eye diseases has been registered in the last decades in developed countries due to the ageing of population, changes in lifestyle, environmental factors, and the presence of concomitant medical conditions. The increase of public awareness on ocular conditions leads to an early diagnosis and treatment, as well as an increased demand for more effective and minimally invasive solutions for the treatment of both the anterior and posterior segments of the eye. Despite being the most common route of ophthalmic drug administration, eye drops are associated with compliance issues, drug wastage by lacrimation, and low bioavailability due to the ocular barriers. In order to overcome these problems, the design of drug-eluting ophthalmic lenses constitutes a non-invasive and patient-friendly approach for the sustained drug delivery to the eye. Several examples of therapeutic contact lenses and intraocular lenses have been developed, by means of different strategies of drug loading, leading to promising results. This review aims to report the recent advances in the development of therapeutic ophthalmic lenses for the treatment and/or prophylaxis of eye pathologies (i.e., glaucoma, cataract, corneal diseases, or posterior segment diseases) and it gives an overview of the future perspectives and challenges in the field.

As cataratas são uma das causas mais comuns de perda de visão em cães, originando frequentemente cegueira. O único método eficaz de tratamento é a remoção cirúrgica do conteúdo da lente, o que tem como resultado olhos afáquicos com défice refrativo grave, que pode ser corrigido com recurso a lentes intraoculares (LIO). Atualmente, existe um número limitado de LIO’s disponíveis em oftalmologia veterinária, ficando ao critério do cirurgião a seleção da LIO mais adequada a implantar em cada paciente. No entanto, ainda não estão bem definidos os critérios a utilizar nessa seleção. O presente estudo teve como objetivo contribuir para o conhecimento dos critérios de seleção das LIO’s na correção cirúrgica das cataratas por facoemulsificação em cães, com foco na seleção do tamanho da LIO a implantar (12 mm, 13 mm e 14 mm) considerando o porte do animal (pequeno, médio e grande) e os valores de biometria ocular obtidos após ecografia ocular (ECO). A população em estudo consistiu numa amostra de 38 cães diagnosticados com cataratas no Serviço de Oftalmologia do Hospital Escolar Veterinário – Faculdade de Medicina Veterinária no período compreendido entre janeiro de 2018 e janeiro de 2020. Da amostra inicial, 78,9% (30/38) foram submetidos a cirurgia de catarata por facoemulsificação, com implantação de LIO no olho esquerdo (OE) em 96,0% (24/25) dos casos e no olho direito (OD) em 91,7% (22/24) dos casos. Verificou-se a presença de uma correlação positiva entre o tamanho da LIO e o comprimento axial do globo ocular (GO), (0,5≤ |ρ| <0,75), tanto no OE como no OD (p<0,05; |ρ|= 0,561 e |ρ|=0,567, respetivamente). A relação entre o porte do animal e o tamanho da LIO apresentou uma correlação positiva e estatisticamente significativa, de intensidade muito forte (|ρ| ≥ 0,75), tanto para o OE como para o OD (p<0,05; |ρ|= 0,811 e |ρ|=0,778, respetivamente). Não se verificou a presença duma correlação entre o tamanho da LIO e o comprimento longitudinal da lente bilateralmente (p>0,05). Neste estudo o porte do animal foi a variável que demonstrou maior influência na seleção do tamanho da LIO a implantar na cirurgia de cataratas por facoemulsificação em cães. Deverão realizar-se estudos adicionais com o intuito de estabelecer a importância dos valores de biometria ocular aferidos na ECO como critérios de seleção na escolha do tamanho da LIO.

The use of artificial intelligence in diverse diagnosis areas has significantly increased in the past few years because of the advantages it represents in clinical routine. Among the diverse diagnostic techniques, the use of ultrasounds is often preferred because of their simplicity, low cost, non-invasiveness, and non-ionizing characteristic. However, obtaining an adequate number of patients and data for training and testing machine learning models is challenging. To overcome this limitation, a novel approach is proposed for simulating data produced by ultrasonic diagnostic devices. The implemented method was based on a clinical prototype for eye cataract diagnosis, although the method can be extended to other applications as well. The proposed model encompasses the electric-to-acoustic signal conversion in the ultrasonic transducer, the wave propagation through the biological medium, and the subsequent acoustic-to-electric signal conversion in the transducer. Electrical modelling of the transducer was performed using a two-port network approach, while the acoustic wave propagation was modelled by using the k-Wave MATLAB toolbox. It was verified that the holistic modelling approach enabled the generation of synthetic data augmentation, presenting high similarity with real data.

A catarata é uma condição associada à perda da normal transparência do cristalino. A sua progressão pode resultar na perda parcial ou total da visão. O processo de formação da catarata resulta no aumento do número de dispersores de luz no cristalino, na sua opacificação e no aumento da sua dureza. Atualmente, a catarata não tem prevenção ou tratamento farmacológico, pelo que a única terapêutica eficaz para recuperação da visão é a remoção cirúrgica da catarata com substituição do cristalino por uma lente intraocular. A facoemulsificação é a técnica cirúrgica mais usada. A detecção precoce da catarata, a classificação da sua severidade, bem como a estimação da sua dureza, constituem aspetos clínicos relevantes. A estimação da dureza da catarata é importante para a seleção adequada dos níveis de energia de facoemulsificação e consequente diminuição das complicações cirúrgicas. Este trabalho tinha por objetivo a deteção precoce e caraterização da catarata, nomeadamente a estimação da sua dureza, recorrendo a métodos por ultrassons, bem como a sua classificação automática usando técnicas de “machine learning”. De modo a demonstrar a aplicabilidade e utilidade dos ultrassons na caracterização não invasiva da catarata, foi realizado, inicialmente, um estudo ex vivo de prova de conceito em olhos de suíno, induzindo nestes catarata por imersão dos cristalinos numa solução de etanol:2.propanol:formalina. A aquisição dos sinais acústicos foi realizada com um transdutor ultrassónico de 25 MHz, funcionando em modo pulso-eco, tendo sido extraídos os parâmetros velocidade e atenuação. De modo a visualizar e caracterizar a catarata, foram construídas imagens B-scan e paramétricas de Nakagami, com base nos sinais de backscattering. Foram extraídas 97 features, para a classificação automática dos graus de severidade da catarata, usando os classificadores de Bayes, K-Nearest-Neighbours, Fisher Linear Discriminant e Support Vector Machine (SVM). A distribuição espacial dos agregados proteicos e a compactação de fibras para os diferentes graus de severidade da catarata foram analisadas com base em imagens histológicas dos cristalinos obtidas nas regiões do córtex e do núcleo. O estudo ex vivo demonstrou que a dureza da catarata pode ser estimada de forma não invasiva e o grau de severidade da catarata pode ser classificado automaticamente com técnicas de machine learning. Verificou-se que os parâmetros acústicos, velocidade e atenuação, aumentam significativamente com a progressão da catarata. Constatou-se, também, que a intensidade média do brilho das imagens de B-scan e o valor médio do parâmetro m das imagens de Nakagami, aumentam significativamente com a progressão da catarata, como resultado do aumento das regiões de alta concentração de dispersores (scatterers). As abordagens de machine learning usadas, obtiveram um bom desempenho na classificação da catarata, confirmando a existência de uma associação entre os parâmetros acústicos e o grau de severidade da catarata. No estudo realizado in vivo, foi desenvolvido um modelo animal para catarata nuclear do qual resultaram doze ratos Wistar com catarata incipiente, treze com catarata moderada e onze com catarata severa. Os sinais acústicos foram adquiridos com uma sonda oftalmológica de ultrassons de 20 MHz. A identificação dos sinais referentes às interfaces do globo ocular, requereu o desenvolvimento de um algoritmo que foi capaz de localizar o eco da cápsula posterior, de difícil detecção. Foram extraídas 27 features para detecção e classificação automática da catarata, usando os classificadores SVM, Bayes, Multilayer Perceptron e Random Forest. As durezas do núcleo e do córtex do cristalino foram medidas e a respectiva elasticidade estimada em cristalinos de 12 ratos, por técnicas de nanoindentação. Demonstrou-se que a velocidade, atenuação e o desvio de frequência (downshift) aumentam significativamente com a progressão da catarata (p < 0,001). O classificador SVM apresentou o melhor desempenho na classificação automática do grau de severidade da catarata, com uma precisão, sensibilidade e especificidade de 0,997, e um erro absoluto relativo de 0,4%. Foi observada uma diferença estatisticamente significativa para os valores da dureza entre os diferentes graus de severidade da catarata (p = 0,016). O núcleo apresentou o maior aumento da dureza com a progressão da catarata (p = 0,049). Foi obtida uma correlação moderada a boa entre a dureza do núcleo e 23 das 27 features analisadas. Foi encontrada uma forte correlação entre o módulo de Young e a dureza do cristalino (r = 0,953, para o núcleo e r = 0,701 para o córtex, p <0,001). A metodologia desenvolvida permitiu detectar a catarata nuclear in vivo em estadios iniciais, classificar automaticamente o seu grau de severidade e estimar a sua dureza de modo não invasivo. Com base nos estudos realizados, foi desenvolvido um protótipo (ESUS - Eye Scan Ultrasound System), para a deteção precoce e classificação automática da catarata, bem como para a estimação da sua dureza em tempo real. Este protótipo está protegido por um Pedido Provisório de Patente PPP108836 (2015). Cataract is a condition associated with the loss of the normal transparency of the crystalline lens. Its progression may result in partial or total vision loss. The cataract formation process is a result of fibrosis and protein aggregation within the lens. Fiber compaction and proteins aggregation have the effect of increasing the light scattering, lens opacity and hardness, leading to visual acuity loss. Currently, cataract has no pharmacological treatment or prevention and the only effective therapy to restore vision is the cataract surgical removal, replacing the natural lens by an artificial intraocular lens. The phacoemulsification is the most widely used surgical technique for cataract removal. For diagnosis and therapeutic purposes it is of major importance to identify the cataract in its early stage, and accurately determine its type and severity. The early cataract detection, the correct classification, and its hardness estimation are key factors for clinical cataract management. In particular, the cataract hardness estimation plays an important role in the optimal phacoemulsification energy level selection, which results in less surgical complications and higher safety levels. This work aims to in vivo characterize the cataract based on ultrasound techniques, namely, to early detect cataract formation, estimate its hardness, and automatically classify its severity level using machine learning. A prototype, to be validated in the future in clinical studies, was developed and tested in this work in small animals (Wistar rats). Before conducting in vivo experiments in an animal model for nuclear cataract, a proof-of-concept study was conducted ex vivo in porcine lenses. The proof-of-concept study was conducted to validate the experimental setup and to demonstrate the feasibility of the ultrasound technique for the cataract characterization noninvasively (without lens destruction). In that study the cataract was induced by lens immersion in a ethanol:2-propanol:formalin solution. A 25 MHz ultrasound transducer with a 25 mm focus and 5 mm active diameter was used to collect the acoustical parameters (velocity and attenuation), and backscattering signals. In order to visualize and characterize cataract B-scan and parametric Nakagami images were constructed. Ninety-seven features were extracted and subjected to a Principal Component Analysis. Bayes, K-Nearest-Neighbours, Fisher Linear Discriminant and Support Vector Machine (SVM) classifiers were used to automatically classify the cataract severity. The spatial distribution of protein aggregates and the fiber compaction for the different cataract degrees was also analysed based on histological slices’ images obtained in the nucleus and cortex regions. This study showed that the cataract hardness can be noninvasively estimated and the cataract severity automatically classified with machine learning techniques, using the acoustical parameters, B-scan and Nakagami parametric images, and the backscattering signals. It was observed that the acoustical parameters (velocity and attenuation) increased significantly with the cataract progression. Also, the mean brightness of the B-scan images and the mean m parameter value of the Nakagami images showed an increase over the cataract progression, as a result of the increased region of high scatterers concentration. Finally, the used machine learning techniques presented a good performance for cataract classification confirming the existence of an association between the ultrasound parameters and cataract severity. For the in vivo study, fifty rats were used: fourteen as control and thirty-six as study group. First, an animal model for nuclear cataract was developed, which provided 12 rats with incipient, 13 with moderate, and 11 with severe cataract. Then, a 20 MHz ophthalmic ultrasound probe with a focal length of 8.9 mm, and active diameter of 3 mm was used for signals collection. An algorithm was developed to identify all pulses associated to the eye boundaries, in particular the posterior capsule echo, which in general has small amplitude. Next, twenty-seven features in time and frequency domain were extracted for cataract detection and automatic classification by using SVM, Bayes, Multilayer Perceptron and Random Forest classifiers. The hardness of the nucleus and the cortex regions of the lens were also objectively measured in 12 rats using the NanoTestTM, and the respective elasticity estimated. It was shown that the velocity, attenuation and frequency downshift significantly increased with cataract progression (P<0.001). The SVM classifier showed the higher performance for the automatic classification of cataract severity, with a precision, sensitivity and specificity of 0.997, with a relative absolute error of 0.4%. A statistically significant difference was found for the hardness of the different cataract degrees (p = 0.016). The nucleus showed a higher hardness increase with cataract progression (p = 0.049). A moderate to good correlation between the features and the nucleus hardness was found in 23 out of the 27 features. A strong correlation was found between the Young’s modulus and the lens hardness (r = 0.953, for the nucleus and r = 0.701 for the cortex, p < 0.001). The methodology developed in this study allows detecting the nuclear cataract in vivo in early stages, classifying automatically its severity degree and estimating its hardness noninvasively. Following the obtained results a prototype called Eye Scan Ultrasound System (ESUS) was developed for early and automatic cataract detection and classification in real time. This prototype is currently protected under provisional patent application PPP108836 (Santos et al. 2015).

A- and B-modes ultrasonographic changes in the thickness of various structures of the eyeball in male and female English Cocker Spaniel dogs with and without nondiabetic cataracts were evaluated. Sixteen dogs with cataracts (32 eyes) and seven normal dogs (14 eyes) older than eight years were selected. A- and B-modes ultrasonography was performed with a 10MHz transducer. Data was statistically evaluated by one way ANOVA. Mean and standard deviations of various ocular structures for dogs with and without cataracts were, respectively, anterior chamber: 3.041±0.828mm, 3.373±1.040mm; lens: 6.817±1.117mm, 7.062±0.477mm; vitreous: 10.056±0.754mm, 9.523±0.705mm; and axial length: 19.909±1.103mm, 19.958±1.050mm. Ocular measurements between right and left eyes, males and females, as well as in eyes with and without cataract were not different (P>0.05).

This study aimed to evaluate the effectiveness of a computer-assisted ultrasound analysis of senile dogs cataractous lens and identify its correlation to phacoemulsification surgical parameters. Simultaneous A- and B- mode ultrasonic evaluation of the lens was performed on 15 dogs with cataract. A computer-assisted image analysis was used to objectively calculate the lens echogenicity. Following ultrasonographic examination the cataracts were removed by phacoemulsification and the ultrasonographic and phacoemulsification findings were compared to identify possible correlations. Lens echogenicity obtained by the computer-assisted ultrasonographic analysis correlated to the phacoemulsification time, such that the whiter the ultrasound image, the longer was the phacoemulsification time. The B-mode ultrasonography was helpful for the prediction of lens opacity location, but not predictive of lens hardness.

Abstract To evaluate the use of tenecteplase in transoperative phacoemulsification in healthy rabbits, the study was carried out with fifteen New Zealand rabbits, divided into three groups: control group (CG), untreated group (UG) and treated group (TG). UG and TG were operated by phacoemulsification and TG received 50 µg / 0.3 mL of intracameral tenecteplase. The postoperative evaluations were 24 h, 72 h, 7 days, 15 days and 21 days. In TP21 the animals were submitted to euthanasia and aqueous humor samples were collected. No significant differences were observed in the clinical evaluations between CG and TG in relation to incidence rates of intraocular pressure (IOP), corneal edema, fibrin deposits, hyphema, aqueous flare and synechia. In the physicochemical evaluation of the aqueous humor, there were no significant differences between the three groups in relation to pH values and concentrations of chloride ions. The aqueous humor density values were statistically different between CG and the other groups. In the histological evaluation, there were no significant differences between the groups. The use of tenecteplase in transoperative phacoemulsification in rabbits did not present significant differences in terms of clinical, physicochemical and histological parameters.

The evaluation of lens by ultrasonography, previously to phacoemulsification, can offer relevant information, markedly such as aspects and dimensions, allowing design safer surgical strategies with enhanced outcomes. Within the contents of this research, the biometry was performed in lens of dogs with senile immature, mature, and diabetic cataracts, previously to phacoemulsification, using mode A and mode B ultrasonography, simultaneously. The values obtained for axial diameter of the eyes, anterior chamber, lens, and vitreous chamber were, respectively, 19.22mm, 2.35mm, 7.94mm, and 8.94mm. Diabetic cataractous lens were larger (8.90mm), compared to mature cataract (8.12mm). Lens with immature cataract were smaller in dimension than those with mature and diabetic cataracts.

It was studied the nuclear fragmentation technique for lens extraction in six adult horses using adapted surgical instruments. Postoperative assessment revealed a reduction of intraocular pressure in all animals during the first postoperative days, as well as varying degrees of photophobia, blepharospasm, corneal edema, and iridocyclitis. Fibrin formation mainly located in the axial portion of the pupilla was noted in most cases, affecting or impairing vision.