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Dissertações |
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ANA CLARA GOMES DA SILVA
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Modelagem e simulação da transmissão de doenças baseada em aprendizado de máquina para a predição de dengue, zika, chikungunya e Covid-19
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Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
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MEMBROS DA BANCA :
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CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
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SIDNEY MARLON LOPES DE LIMA
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WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
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Data: 11/02/2022
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A prevenção e o controle das arboviroses, especialmente da dengue, da febre chikungunya e da zika, no caso do Brasil, têm sido um grande desafio de saúde pública para muitos países, especialmente a partir de 2015, uma vez que outras arboviroses passaram a interagir com o vírus da dengue. A situação se agravou a partir de 2016, com o surgimento do zika vírus e de sua ação sobre a gravidez, estando relacionado em um certo grau com casos de microcefalia mas, principalmente, com a síndrome de Guillain-Barret, uma doença autoimune que afeta o sistema nervoso, provocando desde fraqueza muscular até a paralisia. Em dezembro de 2019 começou, na cidade de Wuhan, na China, a epidemia de Covid-19, provocada pelo coronavírus SARS-CoV-2. Rapidamente o vírus se espalhou pelo mundo, dando origem à pandemia de Covid-19, o maior problema de saúde do século XXI até o momento. No seu começo considerada como uma doença do trato respiratório, como as penumonias virais, a Covid-19 se mostrou uma doença do sistema cardiovascular que afeta não somente os pulmões, mas também os rins e o sistema nervoso, podendo causar sequelas que podem ser permanentes. A letalidade da doença é relativamente baixa, mas como o contágio é rápido, principalmente por conta das variantes, o baixo percentual de casos graves acaba resultando em milhões de mortes. O avanço da Epidemiologia Digital e das tecnologias de geoprocessamento, aliados ao desenvolvimento das técnicas de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina, têm proporcionado o rápido acompanhamento, controle e simulação da disseminação de doenças, auxiliando os sistemas públicos de saúde no controle de epidemias e dos fatores ambientais e comportamentais que favorecem os vetores dessas doenças. Neste trabalho temos como objetivo investigar modelos baseados em aprendizado de máquina para predição da distribuição espacial e temporal de casos de arboviroses e de Covid-19, buscando lançar as bases para a construção de sistemas de predição espaço-temporal para fins epidemiológicos. Neste trabalho, utilizamos a base de dados de casos e locais de arboviroses LIRAa, do Sistema Único de Saúde da Cidade do Recife, de 2016 a 2019, para a predição de arborivores; para a predição de Covid-19, utilizamos as bases de dados do Sistema Nacional de Notificações fornecidas pelas secretarias estaduais de saúde.
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A prevenção e o controle das arboviroses, especialmente da dengue, da febre chikungunya e da zika, no caso do Brasil, têm sido um grande desafio de saúde pública para muitos países, especialmente a partir de 2015, uma vez que outras arboviroses passaram a interagir com o vírus da dengue. A situação se agravou a partir de 2016, com o surgimento do zika vírus e de sua ação sobre a gravidez, estando relacionado em um certo grau com casos de microcefalia mas, principalmente, com a síndrome de Guillain-Barret, uma doença autoimune que afeta o sistema nervoso, provocando desde fraqueza muscular até a paralisia. Em dezembro de 2019 começou, na cidade de Wuhan, na China, a epidemia de Covid-19, provocada pelo coronavírus SARS-CoV-2. Rapidamente o vírus se espalhou pelo mundo, dando origem à pandemia de Covid-19, o maior problema de saúde do século XXI até o momento. No seu começo considerada como uma doença do trato respiratório, como as penumonias virais, a Covid-19 se mostrou uma doença do sistema cardiovascular que afeta não somente os pulmões, mas também os rins e o sistema nervoso, podendo causar sequelas que podem ser permanentes. A letalidade da doença é relativamente baixa, mas como o contágio é rápido, principalmente por conta das variantes, o baixo percentual de casos graves acaba resultando em milhões de mortes. O avanço da Epidemiologia Digital e das tecnologias de geoprocessamento, aliados ao desenvolvimento das técnicas de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina, têm proporcionado o rápido acompanhamento, controle e simulação da disseminação de doenças, auxiliando os sistemas públicos de saúde no controle de epidemias e dos fatores ambientais e comportamentais que favorecem os vetores dessas doenças. Neste trabalho temos como objetivo investigar modelos baseados em aprendizado de máquina para predição da distribuição espacial e temporal de casos de arboviroses e de Covid-19, buscando lançar as bases para a construção de sistemas de predição espaço-temporal para fins epidemiológicos. Neste trabalho, utilizamos a base de dados de casos e locais de arboviroses LIRAa, do Sistema Único de Saúde da Cidade do Recife, de 2016 a 2019, para a predição de arborivores; para a predição de Covid-19, utilizamos as bases de dados do Sistema Nacional de Notificações fornecidas pelas secretarias estaduais de saúde.
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ANDERSON FELIX DA SILVA
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Sistema inteligente para o apoio ao diagnóstico do câncer de mama usando imagens termográficas e redes neurais artificiais profundas
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Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
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MEMBROS DA BANCA :
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RICARDO EMMANUEL DE SOUZA
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WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
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RITA DE CASSIA FERNANDES DE LIMA
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Data: 24/02/2022
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O câncer de mama é a forma mais mortal de câncer entre mulheres, tanto em países desenvolvidos quanto em países subdesenvolvidos e em desenvolvimento. A mortalidade do câncer de mama está ligada diretamente a estratégias de prevenção da doença, como campanhas educativas e tecnologias de apoio ao diagnóstico precoce do câncer. A técnica mais utilizada no apoio ao diagnóstico do câncer de mama por imagem é a mamografia por Raios-X. No entanto, a mamografia tem suas desvantagens, como o custo, o uso de raios ionizantes (que podem estar relacionados a fatores causadores de câncer), além do desconforto na obtenção da imagem por meio da compressão da mama. Uma técnica complementar à mamografia é a termografia de mama, ela baseia-se nas mudanças metabólicas resultantes do surgimento de células alteradas no tecido mamário, que resultam em modificações da distribuição de calor. A termografia, vem sendo proposta como técnica complementar à mamografia, sendo mais eficiente comparada ao toque da mama e servindo como sistema de triagem, permitindo a detecção precoce de lesões da mama e diminuindo a mortalidade. Dito isso, este trabalho tem como objetivo analisar o uso de redes neurais profundas juntamente com diferentes técnicas de classificação, para o reconhecimento de lesões em imagens termográficas utilizando o software de aprendizado de máquina Weka. Como também, fundamentar um modelo que possa ser explorado em aplicações de apoio ao diagnóstico do câncer de mama para classificação de lesões em termografias. Inicialmente, na etapa de extração de atributos, foram utilizadas diferentes redes profundas da biblioteca DeepLearning4j do Weka: LeNet, ResNet50, NASNetMobile, SqueezeNet e Inception v3. Logo após, foi realizada a seleção dos melhores atributos utilizando PSO. Em seguida, na etapa de classificação e treinamento, foram gerados 30 experimentos para os seguintes classificadores: Naive Bayes, Bayes Net, Random Tree, Árvore de decisão J48, Random Forest, Máquina de Vetor de Suporte SVM e Rede Perceptron Multicamadas MLP. Os resultados foram comparados utilizando gráficos boxplots e tabelas para as métricas de Acurácia, Índice Kappa, Sensibilidade, Especificidade, Área Sob a Curva ROC e Tempo de Treinamento (ms). Por fim, foi analisado os melhores desempenhos entre as redes neurais profundas e os classificadores utilizados. Além disso, também foi analisado o desempenho antes e após a seleção de atributos, com o objetivo de determinar o modelo mais eficiente a ser utilizado. Como resultados, a rede profunda Inception V3 combinada com o classificador SVM com kernel polinomial de 3 teve a maior taxa de acurácia para a abordagem sem a seleção de atributos, obtendo 79,92%. Porém, utilizando a seleção de atributos, a CNN Inception V3 combinada com o classificador SVM com kernel polinomial de 4, obteve uma acurácia de 78,55% com um tempo de treinamento duas vezes menor.
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Breast cancer is the deadliest form of cancer among women in both developed and underdeveloped and developing countries. Breast cancer mortality is directly linked to disease prevention strategies, such as educational campaigns and technologies to support early cancer diagnosis. The most used technique to support the diagnosis of breast cancer by imaging is X-ray mammography. However, mammography has its disadvantages, such as the cost, the use of ionizing rays (which may be related to cancer-causing factors), in addition to the discomfort in obtaining the image through breast compression. A complementary technique to mammography is breast thermography, which is based on the metabolic changes resulting from the appearance of altered cells in the breast tissue, which result in changes in heat distribution. Thermography has been proposed as a complementary technique to mammography, being more efficient compared to breast examination and serving as a screening system, allowing early detection of breast lesions and reducing mortality. That said, this work aims to analyze the use of deep neural networks together with different classification techniques, for the recognition of lesions in thermographic images using the Weka machine learning software. As well as substantiate a model that can be explored in applications to support the diagnosis of breast cancer for classification of lesions in thermography. Initially, in the attribute extraction step, different deep networks from Weka's DeepLearning4j library were used: LeNet, ResNet50, NASNetMobile, SqueezeNet and Inception v3. Soon after, the selection of the best attributes was performed using PSO. Then, in the classification and training stage, 30 experiments were generated for the following classifiers: Naive Bayes, Bayes Net, Random Tree, J48 Decision Tree, Random Forest, SVM Support Vector Machine and MLP Multilayer Perceptron Network. The results were compared using boxplots and tables for the metrics of Accuracy, Kappa Index, Sensitivity, Specificity, Area Under the ROC Curve and Training Time (ms). Finally, the best performances between the deep neural networks and the classifiers used were analyzed. In addition, the performance before and after the selection of attributes was also analyzed, in order to determine the most efficient model to be used. As a result, the Inception V3 deep network combined with the SVM classifier with a polynomial kernel of 3 had the highest accuracy rate for the approach without feature selection, obtaining 79.92%. However, using the selection of attributes, the CNN Inception V3 combined with the SVM classifier with a polynomial kernel of 4, obtained an accuracy of 78.55% with a training time twice as short.
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ANA CECILIA CRUZ DE BARROS
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SÍNTESE E CARACTERIZAÇÃO DE SUPERFÍCIE ELETROCATALÍCA PARA APLICAÇÃO EM BIOSSENSORES
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Orientador : ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
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MEMBROS DA BANCA :
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PATRICIA LOPES BARROS DE ARAUJO
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RICARDO ATAIDE DE LIMA
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ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
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Data: 10/03/2022
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A presente dissertação descreve um filme eletrocatalítico constituído por monocamadas auto-organizadas funcionalizadas com ferroceno (Fc). A síntese foi realizada pela quimiossorção de 2-aminoetanotiol (CYS – do inglês cisteamine) em meio etanólico, seguido por ligação do o-Fenilenodiamina (OPD) via presença de um dicarboxílico (AOX). A funcionalização do filme com Fc procedeu-se por dropcasting após OPD. A atividade eletrocatalítica do filme de Fc foi confirmada à interface eletrodo-eletrólito, em presença de eletrólito suporte (0,1 M KCl), com a eletro-oxidação do Fc a um potencial redox de 0,15 V e 0,33 V para os picos de redução e oxidação, respectivamente. Como prova de conceito, o filme eletrocatalítico foi montado sob a configuração de um Transistor de Efeito de Campo (FET), e foi possível detectar a presença de albumina bovina com alteração da corrente de Dreno. As etapas de montagem do filme foram caracterizadas eletroquimicamente, por técnica de voltametria cíclica; e estruturalmente, por análise de Infravermelho por transformada de Fourier no modo ATR. Os potenciais de oxido-redução do filme ferroceno funcionalizado mostram viabilidade para aplicação em biossensores, visto que os potenciais de eletrooxidação encontram-se em faixa que não prejudica a atividade biológica. O desenvolvimento desse filme eletrocatalítico tem potencial aplicação em imunossensores, coma vantagem de dispensar a utilização de sondas redox ou de anticorpos marcados, permitindo uma rápida e simples detecção de interações biomoleculares.
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A presente dissertação descreve um filme eletrocatalítico constituído por monocamadas auto-organizadas funcionalizadas com ferroceno (Fc). A síntese foi realizada pela quimiossorção de 2-aminoetanotiol (CYS – do inglês cisteamine) em meio etanólico, seguido por ligação do o-Fenilenodiamina (OPD) via presença de um dicarboxílico (AOX). A funcionalização do filme com Fc procedeu-se por dropcasting após OPD. A atividade eletrocatalítica do filme de Fc foi confirmada à interface eletrodo-eletrólito, em presença de eletrólito suporte (0,1 M KCl), com a eletro-oxidação do Fc a um potencial redox de 0,15 V e 0,33 V para os picos de redução e oxidação, respectivamente. Como prova de conceito, o filme eletrocatalítico foi montado sob a configuração de um Transistor de Efeito de Campo (FET), e foi possível detectar a presença de albumina bovina com alteração da corrente de Dreno. As etapas de montagem do filme foram caracterizadas eletroquimicamente, por técnica de voltametria cíclica; e estruturalmente, por análise de Infravermelho por transformada de Fourier no modo ATR. Os potenciais de oxido-redução do filme ferroceno funcionalizado mostram viabilidade para aplicação em biossensores, visto que os potenciais de eletrooxidação encontram-se em faixa que não prejudica a atividade biológica. O desenvolvimento desse filme eletrocatalítico tem potencial aplicação em imunossensores, coma vantagem de dispensar a utilização de sondas redox ou de anticorpos marcados, permitindo uma rápida e simples detecção de interações biomoleculares.
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PEDRO GAMALIEL SOARES BISPO PAULINO
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Nanoplataforma Multimodal Óptico-Magnética Baseada na Lectina Ligadora de Manose
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Orientador : ADRIANA FONTES
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MEMBROS DA BANCA :
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ADRIANA FONTES
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CARINNA NUNES DE LIMA
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EMERY CLEITON CABRAL CORREIA LINS
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Data: 16/05/2022
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Os pontos quânticos (PQs) são nanocristais de semicondutores que possuem propriedades ópticas e físico-químicas únicas, como fluorescência com alta resistência à fotodegradação e superfície altamente ativa para conjugações com (bio)moléculas. Por outro lado, as nanopartículas magnéticas (MNPs) apresentam potencialidades para: (i) separação e detecção de células e (bio)moléculas; (ii) atuação como agentes de contraste para imageamento por ressonância magnética e (iii) aplicação para terapia por hipertermia, dentre outras. Assim, a união de PQs e MNPs, configurando uma única nanopartícula bimodal (BNP) com propriedades óptico-magnéticas, pode permitir novos avanços no campo biomédico, especialmente se combinada a (bio)moléculas. A lectina ligadora de manose (MBL) é uma proteína sérica importante do sistema imune humano que exerce funções na defesa do hospedeiro, participando de processos como: (i) reconhecimento de estruturas próprias do organismo que estão alteradas, (ii) ativação do sistema complemento, sinalizando a presença de patógenos para o organismo, (iii) modulação da inflamação e (iv) depuração de células apoptóticas. A MBL tem a capacidade de reconhecer resíduos de carboidratos que possuem hidroxilas nos carbonos 3 e 4 de hexoses, como a D-manose, N-acetil-D-glicosamina e L-fucose presentes nas superfícies celulares, pelo seu domínio de reconhecimento de carboidrato (DRC), na presença de íons Ca2+. Nesse contexto, esta dissertação objetivou preparar uma nanossonda multimodal constituída por PQs de CdTe, MNPs de óxido de ferro e MBL. Para tanto, após as sínteses, os PQs carboxilados foram conjugados de forma covalente a MNPs funcionalizadas por grupos aminas, formando BNPs. Os sistemas bimodais foram então conjugados a uma MBL recombinante (rhMBL) em diferentes concentrações, formando as nanossondas BNPs-rhMBL-50 e BNPs-rhMBL-100. Todos os sistemas foram caracterizados por análise de potencial zeta. Os PQs, as BNPs e as nanossondas multimodais também foram caracterizadas opticamente por espectroscopias de absorção e emissão. Por fim, o potencial para aplicação biológica das BNPs-rhMBL foi avaliado por citometria de fluxo utilizando leveduras de Candida albicans como modelo biológico. As análises de potencial zeta indicaram que as MNPs foram eficientemente revestidas com grupos amina e que houve associação de PQs às MNPs, bem como da rhMBL às BNPs. A avaliação óptica confirmou a formação das BNPs. A espectroscopia de absorção indicou que ca. 80% dos PQs foram conjugados às MNPs e também foi observado um redshift de cerca de 20 nm no máximo de emissão de fluorescência após a conjugação entre as nanopartículas. Frente à marcação celular de C. albicans em solução salina enriquecida com Ca2+, as BNPs-rhMBL-100 apresentaram melhor desempenho (ca. 86,0% de marcação com mediana de fluorescência de 14.382,3). Ademais, as BNPs-rhMBL-100 marcaram ca. 25,9% das leveduras em salina sem Ca2+ e somente ca. 0,3% das células em salina suplementada com Ca2+ e EDTA (um quelante de Ca2+). Essa diminuição na marcação celular, observada em ambos os ensaios, indicou que o sistema BNPs-rhMBL-100 apresentou especificidade, interagindo com as leveduras pelo DRC. Portanto, conclui-se que foi preparada uma nanossonda multifuncional (BNPs-rhMBL) efetiva e específica que apresenta grande potencial para estudos glicobiológicos.
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Os pontos quânticos (PQs) são nanocristais de semicondutores que possuem propriedades ópticas e físico-químicas únicas, como fluorescência com alta resistência à fotodegradação e superfície altamente ativa para conjugações com (bio)moléculas. Por outro lado, as nanopartículas magnéticas (MNPs) apresentam potencialidades para: (i) separação e detecção de células e (bio)moléculas; (ii) atuação como agentes de contraste para imageamento por ressonância magnética e (iii) aplicação para terapia por hipertermia, dentre outras. Assim, a união de PQs e MNPs, configurando uma única nanopartícula bimodal (BNP) com propriedades óptico-magnéticas, pode permitir novos avanços no campo biomédico, especialmente se combinada a (bio)moléculas. A lectina ligadora de manose (MBL) é uma proteína sérica importante do sistema imune humano que exerce funções na defesa do hospedeiro, participando de processos como: (i) reconhecimento de estruturas próprias do organismo que estão alteradas, (ii) ativação do sistema complemento, sinalizando a presença de patógenos para o organismo, (iii) modulação da inflamação e (iv) depuração de células apoptóticas. A MBL tem a capacidade de reconhecer resíduos de carboidratos que possuem hidroxilas nos carbonos 3 e 4 de hexoses, como a D-manose, N-acetil-D-glicosamina e L-fucose presentes nas superfícies celulares, pelo seu domínio de reconhecimento de carboidrato (DRC), na presença de íons Ca2+. Nesse contexto, esta dissertação objetivou preparar uma nanossonda multimodal constituída por PQs de CdTe, MNPs de óxido de ferro e MBL. Para tanto, após as sínteses, os PQs carboxilados foram conjugados de forma covalente a MNPs funcionalizadas por grupos aminas, formando BNPs. Os sistemas bimodais foram então conjugados a uma MBL recombinante (rhMBL) em diferentes concentrações, formando as nanossondas BNPs-rhMBL-50 e BNPs-rhMBL-100. Todos os sistemas foram caracterizados por análise de potencial zeta. Os PQs, as BNPs e as nanossondas multimodais também foram caracterizadas opticamente por espectroscopias de absorção e emissão. Por fim, o potencial para aplicação biológica das BNPs-rhMBL foi avaliado por citometria de fluxo utilizando leveduras de Candida albicans como modelo biológico. As análises de potencial zeta indicaram que as MNPs foram eficientemente revestidas com grupos amina e que houve associação de PQs às MNPs, bem como da rhMBL às BNPs. A avaliação óptica confirmou a formação das BNPs. A espectroscopia de absorção indicou que ca. 80% dos PQs foram conjugados às MNPs e também foi observado um redshift de cerca de 20 nm no máximo de emissão de fluorescência após a conjugação entre as nanopartículas. Frente à marcação celular de C. albicans em solução salina enriquecida com Ca2+, as BNPs-rhMBL-100 apresentaram melhor desempenho (ca. 86,0% de marcação com mediana de fluorescência de 14.382,3). Ademais, as BNPs-rhMBL-100 marcaram ca. 25,9% das leveduras em salina sem Ca2+ e somente ca. 0,3% das células em salina suplementada com Ca2+ e EDTA (um quelante de Ca2+). Essa diminuição na marcação celular, observada em ambos os ensaios, indicou que o sistema BNPs-rhMBL-100 apresentou especificidade, interagindo com as leveduras pelo DRC. Portanto, conclui-se que foi preparada uma nanossonda multifuncional (BNPs-rhMBL) efetiva e específica que apresenta grande potencial para estudos glicobiológicos.
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BRUNA CORINA SILVA DE LIMA
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CARACTERIZAÇÃO DE MICRO-ORGANISMOS POR ESPECTROSCOPIA VIBRACIONAL NO INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FT-IR)
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Orientador : RICARDO YARA
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MEMBROS DA BANCA :
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RICARDO YARA
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ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
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WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
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CLAUDIA SAMPAIO DE ANDRADE LIMA
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CARLOS ANDRÉ DOS SANTOS SILVA
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Data: 28/06/2022
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Diversos micro-organismos são responsáveis por doenças infecciosas que acometem seres humanos ou outros animais, as quais podem ser graves e levar a óbitos. Sendo assim, a correta identificação destes patógenos é necessária para o diagnóstico adequado, bem como para definição do tratamento correto. Usualmente, os métodos tradicionais para identificação de micro-organismos envolvem testes fenotípicos, uma série de ensaios de bioquímicos ou sequenciamento genético, os quais são efetivos porém demandam tempo e suprimentos. Nos esforços para desenvolver técnicas diagnósticas físico-químicas sensíveis, eficazes e com menores custos, a espectroscopia vibracional no infravermelho vem mostrando-se como ferramenta ideal para análises de células microbianas, pois é capaz de reconhecer padrões vibracionais específicos e fornecer informações moleculares sobre amostras biológicas. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo promover a caracterização de micro-organismos utilizando espectroscopia vibracional no infravermelho com transforma de Fouerier (FT- IR) a partir da inativação térmica por calor seco a 105°C. Para tal, foi utilizado o micro-organismo padrão Saccharomyces cerevisiae extraído e cultivado a partir do fermento comercial Fleischmann ®. As colônias cultivadas foram coletadas e transferidas para placas de Petri (60x15mm), tiveram sua biomassa aferida e direcionadas a uma estufa de secagem, onde permaneceram a 105°C por intervalos de tempo e, por fim, foram novamente pesadas. Seguinte ao processo de secagem, foi realizada a análise da inativação a fim de averiguar se os micro-organismos foram devidamente inativados. As amostras secas foram trituradas e levadas para leitura em um espectrofotômetro Cary 630 Agilent FTIR com módulo ATR acoplado para obtenção do perfil espectral. Tal perfil foi comparado com o obtido a partir da inativação utilizando paraformaldeído 4% por meio de Análises de Componentes Principais (PCA), Análise Hierárquica de Cluster (HCA) e Freeviz. Deste modo, concluiu-se que os tratamentos de inativação e secagem aumentam a biossegurança do operador e melhoram a sensibilidade da análise por FTIR. A técnica também contribuiu para a distinção de diferentes métodos de processamento de amostras.
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Diversos micro-organismos são responsáveis por doenças infecciosas que acometem seres humanos ou outros animais, as quais podem ser graves e levar a óbitos. Sendo assim, a correta identificação destes patógenos é necessária para o diagnóstico adequado, bem como para definição do tratamento correto. Usualmente, os métodos tradicionais para identificação de micro-organismos envolvem testes fenotípicos, uma série de ensaios de bioquímicos ou sequenciamento genético, os quais são efetivos porém demandam tempo e suprimentos. Nos esforços para desenvolver técnicas diagnósticas físico-químicas sensíveis, eficazes e com menores custos, a espectroscopia vibracional no infravermelho vem mostrando-se como ferramenta ideal para análises de células microbianas, pois é capaz de reconhecer padrões vibracionais específicos e fornecer informações moleculares sobre amostras biológicas. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo promover a caracterização de micro-organismos utilizando espectroscopia vibracional no infravermelho com transforma de Fouerier (FT- IR) a partir da inativação térmica por calor seco a 105°C. Para tal, foi utilizado o micro-organismo padrão Saccharomyces cerevisiae extraído e cultivado a partir do fermento comercial Fleischmann ®. As colônias cultivadas foram coletadas e transferidas para placas de Petri (60x15mm), tiveram sua biomassa aferida e direcionadas a uma estufa de secagem, onde permaneceram a 105°C por intervalos de tempo e, por fim, foram novamente pesadas. Seguinte ao processo de secagem, foi realizada a análise da inativação a fim de averiguar se os micro-organismos foram devidamente inativados. As amostras secas foram trituradas e levadas para leitura em um espectrofotômetro Cary 630 Agilent FTIR com módulo ATR acoplado para obtenção do perfil espectral. Tal perfil foi comparado com o obtido a partir da inativação utilizando paraformaldeído 4% por meio de Análises de Componentes Principais (PCA), Análise Hierárquica de Cluster (HCA) e Freeviz. Deste modo, concluiu-se que os tratamentos de inativação e secagem aumentam a biossegurança do operador e melhoram a sensibilidade da análise por FTIR. A técnica também contribuiu para a distinção de diferentes métodos de processamento de amostras.
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LEILIANE PATRICIA GOMES DE MACÊDO
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USO DA REALIDADE VIRTUAL NA REABILITAÇÃO DE MEMBRO SUPERIOR EM PACIENTES PÓS-AVC
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Orientador : MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
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MEMBROS DA BANCA :
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CRISTIANA MARIA MACEDO DE BRITO
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MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
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PATRICIA SILVA LESSA
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Data: 29/07/2022
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O acidente vascular cerebral (AVC) é uma patologia que compromete o sistema nervoso central (SNC) levando a limitações funcionais. Sendo classificado como AVC isquêmico quando decorrente da obstrução de um vaso sanguíneo por um trombo ou um êmbolo ou hemorrágico quando ocorre o extravasamento de sangue nas estruturas encefálicas. A Realidade Virtual (RV) tem se tornado uma proposta tecnológica que contribui tanto no tratamento, quanto na motivação dos pacientes durante o processo de reabilitação. Os sinais biomédicos tornam possível a obtenção de dados importantes para avaliação, acompanhamento e reabilitação do paciente em tempo real, sendo ferramentas de grande importância no processo de reabilitação de indivíduos pós-AVC. A presente pesquisa tem como objetivo desenvolver um protótipo de uma interface homem-máquina, utilizando recursos de realidade virtual imersiva (RVI) e eletromiografia (EMG) como proposta para auxiliar na reabilitação do membro superior de pacientes pós-AVC. Trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico seguido de testes de funcionamento. O teste de funcionamento apresenta um desenho transversal com amostra por conveniência. A pesquisa foi dividida em quatro etapas, sendo a primeira voltada para a montagem do instrumento, composto por um jogo de RVI, óculos de RV e EMG, realizada no laboratório de Interface Homem-máquina da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). A segunda etapa foi composta pela seleção da amostra, com aplicação de testes e escalas para avaliar se o paciente estava apto a participar do estudo, a terceira etapa foi dedicada ao teste do instrumento, seguindo o protocolo de flexão e extensão do cotovelo para a interação com o jogo, com o objetivo de verificar a viabilidade de aplicação do equipamento proposto. Participaram do estudo indivíduos de ambos os sexos, com idade entre 55 e 72 anos e com cognitivo preservado. A quarta etapa e final foi dedicada à análise e interpretação dos resultados. A pesquisa resultou em um instrumento composto por um hardware, um software e firmware específico que se comunicam com um smartphone via protocolo bluetooth. Após os testes do instrumento com os participantes voluntários, analisou-se os questionários aplicados e concluiu-se que o instrumento teve grau de satisfação positivo, indicando boa usabilidade. Sugerindo que pode ser utilizado por profissionais de saúde em processos de reabilitação.
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O acidente vascular cerebral (AVC) é uma patologia que compromete o sistema nervoso central (SNC) levando a limitações funcionais. Sendo classificado como AVC isquêmico quando decorrente da obstrução de um vaso sanguíneo por um trombo ou um êmbolo ou hemorrágico quando ocorre o extravasamento de sangue nas estruturas encefálicas. A Realidade Virtual (RV) tem se tornado uma proposta tecnológica que contribui tanto no tratamento, quanto na motivação dos pacientes durante o processo de reabilitação. Os sinais biomédicos tornam possível a obtenção de dados importantes para avaliação, acompanhamento e reabilitação do paciente em tempo real, sendo ferramentas de grande importância no processo de reabilitação de indivíduos pós-AVC. A presente pesquisa tem como objetivo desenvolver um protótipo de uma interface homem-máquina, utilizando recursos de realidade virtual imersiva (RVI) e eletromiografia (EMG) como proposta para auxiliar na reabilitação do membro superior de pacientes pós-AVC. Trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico seguido de testes de funcionamento. O teste de funcionamento apresenta um desenho transversal com amostra por conveniência. A pesquisa foi dividida em quatro etapas, sendo a primeira voltada para a montagem do instrumento, composto por um jogo de RVI, óculos de RV e EMG, realizada no laboratório de Interface Homem-máquina da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). A segunda etapa foi composta pela seleção da amostra, com aplicação de testes e escalas para avaliar se o paciente estava apto a participar do estudo, a terceira etapa foi dedicada ao teste do instrumento, seguindo o protocolo de flexão e extensão do cotovelo para a interação com o jogo, com o objetivo de verificar a viabilidade de aplicação do equipamento proposto. Participaram do estudo indivíduos de ambos os sexos, com idade entre 55 e 72 anos e com cognitivo preservado. A quarta etapa e final foi dedicada à análise e interpretação dos resultados. A pesquisa resultou em um instrumento composto por um hardware, um software e firmware específico que se comunicam com um smartphone via protocolo bluetooth. Após os testes do instrumento com os participantes voluntários, analisou-se os questionários aplicados e concluiu-se que o instrumento teve grau de satisfação positivo, indicando boa usabilidade. Sugerindo que pode ser utilizado por profissionais de saúde em processos de reabilitação.
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THIAGO BUARQUE DE GUSMÃO LAFAYETTE
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VALIDAÇÃO DE ESTIMATIVA ANGULAR BASEADA EM DADOS DE RASTREIO CORPORAL DE CÂMERAS RGB-D E RGB PARA AVALIAÇÃO BIOMECÂNICA
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Orientador : ALANA ELZA FONTES DA GAMA
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MEMBROS DA BANCA :
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FABIANA FRATA FURLAN PERES
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SIDNEY MARLON LOPES DE LIMA
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WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
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Data: 23/09/2022
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Análise de movimento é uma área com diversas aplicações para saúde, esporte e entretenimento. No campo da saúde, a análise de movimento é um parâmetro básico e essencial para o acompanhamento e evolução de pacientes em reabilitação, entretanto, o alto custo dos equipamentos de ponta inviabiliza a aplicação dessa técnica na rotina das clínicas. Nesse viés, equipamentos RGB-D e RGB, os quais apresentam ferramentas de rastreamento de articulações, estão sendo testados com soluções portáteis e de baixo custo com o intuito de viabilizar a análise de movimento computacional. O recente lançamento do Google MediaPipe, uma técnica de rastreamento de inferência de articulações com câmeras RGB convencionais, pode ser considerado um marco devido à capacidade de estimar coordenadas de profundidade em imagens planares. Diante disso, este trabalho visa avaliar a medição de variação angular mensurada a partir de dados de sensores RGB-D e RGB em frente ao padrão ouro Qualisys Tracking Manager. Um total de 60 gravações foram realizadas para cada movimento de membros superiores e inferiores a partir de 6 voluntários realizando movimentos biomecânicos puros em duas configurações de posição diferentes em relação aos sensores resultando em 600 movimentos angulares das articulações. A utilização do Google MediaPipe obteve resultados próximos em comparação ao sensor Kinect V2 nos aspectos inerentes ao erro absoluto, RMS e correlação ao padrão ouro, apresentando valores de dispersão e métricas de erro menores, ou seja, mais positivo, apresentando apenas a correlação mais baixa que o Kinect V2. No comparativo com equipamentos comumente utilizados em avaliações físicas, o MediaPipe teve um erro dentro da escala de erro de goniômetros de braços curtos e longos. Por se tratar de uma técnica que usa apenas uma câmera RGB convencional, os resultados apontam uma possível alternativa mais acessível para avaliação biomecânica. Nessa visão foi desenvolvida uma aplicação que utilizava o MediaPipe para simular a captura de dados do Kinect V2 em aplicações já desenvolvidas.
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Análise de movimento é uma área com diversas aplicações para saúde, esporte e entretenimento. No campo da saúde, a análise de movimento é um parâmetro básico e essencial para o acompanhamento e evolução de pacientes em reabilitação, entretanto, o alto custo dos equipamentos de ponta inviabiliza a aplicação dessa técnica na rotina das clínicas. Nesse viés, equipamentos RGB-D e RGB, os quais apresentam ferramentas de rastreamento de articulações, estão sendo testados com soluções portáteis e de baixo custo com o intuito de viabilizar a análise de movimento computacional. O recente lançamento do Google MediaPipe, uma técnica de rastreamento de inferência de articulações com câmeras RGB convencionais, pode ser considerado um marco devido à capacidade de estimar coordenadas de profundidade em imagens planares. Diante disso, este trabalho visa avaliar a medição de variação angular mensurada a partir de dados de sensores RGB-D e RGB em frente ao padrão ouro Qualisys Tracking Manager. Um total de 60 gravações foram realizadas para cada movimento de membros superiores e inferiores a partir de 6 voluntários realizando movimentos biomecânicos puros em duas configurações de posição diferentes em relação aos sensores resultando em 600 movimentos angulares das articulações. A utilização do Google MediaPipe obteve resultados próximos em comparação ao sensor Kinect V2 nos aspectos inerentes ao erro absoluto, RMS e correlação ao padrão ouro, apresentando valores de dispersão e métricas de erro menores, ou seja, mais positivo, apresentando apenas a correlação mais baixa que o Kinect V2. No comparativo com equipamentos comumente utilizados em avaliações físicas, o MediaPipe teve um erro dentro da escala de erro de goniômetros de braços curtos e longos. Por se tratar de uma técnica que usa apenas uma câmera RGB convencional, os resultados apontam uma possível alternativa mais acessível para avaliação biomecânica. Nessa visão foi desenvolvida uma aplicação que utilizava o MediaPipe para simular a captura de dados do Kinect V2 em aplicações já desenvolvidas.
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ANTÔNIO RAVELY TAVARES DE LIMA
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DESENVOLVIMENTO E VALIDAÇÃO DE UM PROTÓTIPO SISTEMA DE MONITORAMENTO REMOTO DE ECG COM COMUNICAÇÃO PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS
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Orientador : PATRICIA SILVA LESSA
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MEMBROS DA BANCA :
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ANNA MYRNA JAGUARIBE DE LIMA
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EMERY CLEITON CABRAL CORREIA LINS
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PATRICIA SILVA LESSA
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Data: 12/12/2022
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O sinal da atividade elétrica do coração é captado pelo tradicional exame diagnóstico o eletrocardiograma (ECG), que consiste na medição da atividade elétrica cardíaca. A captação do ECG permite observar a atividade elétrica cardíaca, o ritmo cardíaco, e possibilita verificar as alterações sugestivas de cardiopatias Objetivo: O objetivo do presente estudo é a validação de um protótipo de um instrumento que faz a captação remota do sinal de ECG. Métodos: Trata-se de um estudo transversal, do tipo piloto, para testar o equipamento em desenvolvimento pelo Laboratório de Interface Homem Máquina da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Em indivíduos saudáveis com idade entre 20 e 79 anos. Referencial Teórico: Monitoramento dos pacientes através dos sinais vitais busca proporcionar segurança ao tratamento voltado a reabilitação cardíaca com programas estruturados e supervisionados. O monitoramento do paciente após eventos cardíacos e durante a reabilitação cardíaca principalmente no ambiente hospitalar necessita de conexões e fios condutores, que impedem parcialmente a livre movimentação, gerando desconforto e retardo desenvolvimento de atividades. Por esse motivo a necessidade de desenvolvimento de uma forma de monitoramento contínuo durante a reabilitação, com qualidade do sinal e transporte das informações sem fios. Resultados: Foi construído e validado um dispositivo de monitoramento do sinal biológico do ECG com transmissão sem fio.
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O sinal da atividade elétrica do coração é captado pelo tradicional exame diagnóstico o eletrocardiograma (ECG), que consiste na medição da atividade elétrica cardíaca. A captação do ECG permite observar a atividade elétrica cardíaca, o ritmo cardíaco, e possibilita verificar as alterações sugestivas de cardiopatias Objetivo: O objetivo do presente estudo é a validação de um protótipo de um instrumento que faz a captação remota do sinal de ECG. Métodos: Trata-se de um estudo transversal, do tipo piloto, para testar o equipamento em desenvolvimento pelo Laboratório de Interface Homem Máquina da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Em indivíduos saudáveis com idade entre 20 e 79 anos. Referencial Teórico: Monitoramento dos pacientes através dos sinais vitais busca proporcionar segurança ao tratamento voltado a reabilitação cardíaca com programas estruturados e supervisionados. O monitoramento do paciente após eventos cardíacos e durante a reabilitação cardíaca principalmente no ambiente hospitalar necessita de conexões e fios condutores, que impedem parcialmente a livre movimentação, gerando desconforto e retardo desenvolvimento de atividades. Por esse motivo a necessidade de desenvolvimento de uma forma de monitoramento contínuo durante a reabilitação, com qualidade do sinal e transporte das informações sem fios. Resultados: Foi construído e validado um dispositivo de monitoramento do sinal biológico do ECG com transmissão sem fio.
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