Dissertações/Teses

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2024
Dissertações
1
  • ANDRESSA LAYSA QUEIROZ RIBEIRO
  • Explorando o Potencial do Reconhecimento de Emoções via EEG e Redes Neurais Profundas: Uma Investigação Computacional na Promoção do Bem-Estar Emocional em Idosos

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • GISELLE MACHADO MAGALHAES MORENO
  • JULIANA CARNEIRO GOMES
  • Data: 26/02/2024

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  • A distribuição demográfica do Brasil passou por grandes mudanças nas últimas décadas, devido ao aumento da expectativa de vida que resultou em um processo contínuo de envelhecimento da população. Diversas condições socioeconômicas , culturais, fisiológicas, ambientais e políticas condicionam o envelhecimento da população à prevalência de doenças relacionadas à senescência, como osteoporose, hipertensão e demências, sendo a doença de Alzheimer a mais comum. As demências são condições degenerativas e progressivas que envolvem o declínio da memória e outros déficits cognitivos, o desafio que se apresenta é a elaboração de cenários em que os avanços da saúde, ciência e da tecnologia que permitirão ao ser humano alcançar soluções rápidas, eficientes e a baixo custo para o cuidado da saúde da população idosa, diversos trabalhos atestam que a musicoterapia pode desacelerar o progresso das demências por meio de estímulos musicais e da educação musical que estimulam as áreas do cérebro responsáveis pela memória por meio das emoções. Reconhecer emoções humanas por meio de computadores tem sido um desafio significativo na área da Computação. Para realizar o reconhecimento de emoções, é necessário coletar dados humanos, o Eletroencefalograma (EEG) tem sido o mais usado para fornecer visões sobre diferentes emoções que estão associadas a padrões distintos de atividade cerebral e pode contribuir para diagnóstico precoce, monitoramento da progressão da condição, personalização da terapia com base em padrões específicos de atividade cerebral, avaliação de intervenções terapêuticas e o desenvolvimento de tecnologias assistivas. Este trabalho apresenta a avaliação de quatro redes neurais profundas: Lenet, Resnet, SqueezeNet e VGG, para extração atributos de dados coletados através do EEG que mostra potencial como apoio à terapia para idosos, com a possibilidade de reduzir o progresso de demências, incluindo a doença de Alzheimer.


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  • Brazil's demographic distribution has undergone major changes in recent decades, due to an increase in life expectancy that has resulted in a continuous process of population aging. Various socioeconomic, cultural, physiological, environmental and political conditions condition the aging of the population to the prevalence of diseases related to senescence, such as osteoporosis, hypertension and dementia, with Alzheimer's disease being the most common. Dementias are degenerative and progressive conditions that involve memory decline and other cognitive deficits. The challenge that arises is to develop scenarios in which advances in health, science and technology that will allow human beings to achieve quick, efficient and at low cost for the health care of the elderly population, several studies attest that music therapy can slow down the progress of dementia through musical stimuli and musical education that stimulate the areas of the brain responsible for memory through emotions. Recognizing human emotions through computers has been a significant challenge in the field of Computing. To perform emotion recognition it is necessary to collect human data, the Electroencephalogram (EEG) has been the most used to provide insights into different emotions that are associated with distinct patterns of brain activity and can contribute to early diagnosis, monitoring the progression of the condition , personalization of therapy based on specific patterns of brain activity, evaluation of therapeutic interventions and the development of assistive technologies. This work presents the evaluation of four deep neural networks: Lenet, Resnet, SqueezeNet and VGG, to extract attributes from data collected through EEG that shows potential to support therapy for the elderly, with the possibility of reducing the progress of dementia, including Alzheimer's disease.

2
  • PATRÍCIA ALVES GENUINO
  • SISTEMA INTELIGENTE PARA APOIO AO DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS DE PELE USANDO IMAGENS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PROFUNDAS

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • GISELLE MACHADO MAGALHAES MORENO
  • MAIRA ARAUJO DE SANTANA
  • Data: 26/03/2024

  • Mostrar Resumo
  • O diagnóstico precoce de doenças dermatológicas tem sido impulsionado pelo avanço da inteligência artificial, especialmente pelo aprendizado profundo combinado com algoritmos de classificação. Este estudo propõe uma estrutura de apoio ao diagnóstico, utilizando redes neurais artificiais profundas e algoritmos de classificação, visando a detecção precoce de condições dermatológicas. Exploramos diversas condições médicas, incluindo hanseníase, psoríase, artrite psoriásica e câncer de pele, cada uma com suas próprias características distintas. A hanseníase, por exemplo, é uma doença endêmica em regiões subdesenvolvidas, como o Brasil, onde o diagnóstico precoce é crucial para interromper a transmissão e prevenir complicações. Da mesma forma, a psoríase e a artrite psoriásica requerem detecção precoce para melhorar os resultados clínicos e a qualidade de vida dos pacientes. Além disso, o câncer de pele apresenta diferentes subtipos, como melanoma, carcinoma basocelular e carcinoma epidermóide, cada um exigindo uma abordagem específica para diagnóstico e tratamento eficazes. Foram utilizadas redes neurais profundas (VGG16, Inception v3 e ResNet50) para a extração de atributos das imagens das condições dermatológicas. Além disso, a técnica de balanceamento SMOTE foi empregada durante a fase de treinamento para garantir uma distribuição adequada das classes e evitar viés nos resultados. Os conjuntos de dados foram divididos em treino e teste. Cinco categorias de diferenciais das doenças foram exploradas, avaliadas separadamente e em conjunto. Os resultados destacaram a rede Inception v3 como a mais eficaz para este propósito, combinada com o classificador SVM de grau 3, seguido pelo Random Forest com 500 árvores. Métricas de avaliação, incluindo acurácia, índice kappa, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC, confirmaram a eficácia dessas combinações. Este estudo oferece uma contribuição significativa para o avanço no diagnóstico precoce de doenças dermatológicas, fornecendo insights valiosos sobre a eficácia de diferentes abordagens de inteligência artificial e suas combinações. Esses resultados têm o potencial de impactar positivamente a prática clínica, oferecendo uma base sólida para o desenvolvimento de ferramentas de auxílio ao diagnóstico mais precisas eficientes e acessíveis, melhorando assim os resultados clínicos e a qualidade de vida dos pacientes dermatológicos.


  • Mostrar Abstract
  • The use of artificial intelligence, especially deep learning combined with classification algorithms, has shown significant relevance in the early diagnosis of dermatological diseases. These advanced techniques allow the analysis of large data sets, including photographic images, with the aim of identifying specific patterns and characteristics that can aid in diagnosis in a non-invasive way. As defined by the World Health Organization, neglected diseases are those endemic in underdeveloped regions that do not receive adequate investment due to lack of interest. Leprosy is considered one of these diseases, and Brazil is one of the countries with a high incidence. Early diagnosis of leprosy is essential to interrupt the transmission of the disease and prevent complications. Psoriasis and psoriatic arthritis are related diseases that affect the skin and joints. Early detection of psoriasis in patients with psoriatic arthritis is important for better clinical outcomes and long-term quality of life. Skin cancer is a disease that originates in skin cells and is the most common type of cancer worldwide. world. There are several types of skin cancer, the most prevalent being melanoma, basal cell carcinoma and squamous cell carcinoma. The objective of this work is to contribute to the early detection of leprosy by creating a diagnostic support structure that uses deep artificial neural networks and classification algorithms. The proposal is to develop a system capable of recognizing skin lesions in images that present these characteristic lesions. Advanced artificial intelligence techniques will be applied, such as deep learning, which allows the processing and extraction of complex information from large data sets. Deep artificial neural networks will be trained to identify specific patterns and characteristics present in images of skin lesions related to these diseases. Based on the attributes extracted by the neural networks, a classification algorithm will be used to determine whether the analyzed image indicates the presence of the leprosy, skin cancer, psoriasis or psoriatic arthritis. This diagnostic support structure aims to assist healthcare professionals in early diagnosis, providing more effective treatment and reducing complications. The use of advanced artificial intelligence techniques in the early diagnosis of dermatological diseases offers promising opportunities to improve clinical outcomes.

3
  • GEYSE SANTOS DE LIMA
  • Inativação Fotodinâmica de Nakaseomyces glabrata (Candida glabrata) Assistida por Zincoporfirina e Nanopartículas de Prata

  • Orientador : ADRIANA FONTES
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ADRIANA FONTES
  • EMERY CLEITON CABRAL CORREIA LINS
  • JESSIKA FERNANDA FERREIRA RIBEIRO
  • Data: 27/03/2024

  • Mostrar Resumo
  • Nakaseomyces glabrata (Candida glabrata) é um fungo patogênico de alta
    prioridade e grande incidência, com potencial resistência aos antifúngicos
    disponíveis. Nesse contexto, a inativação fotodinâmica (IFD) surge como
    tecnologia alternativa promissora, por não induzir resistência nos
    microrganismos alvos. A IFD ocorre quando um fotossensibilizador (FS) é
    excitado por uma fonte de luz em comprimento de onda contido na sua
    absorção, levando à produção de espécies reativas de oxigênio (do inglês,
    reactive oxygen species, ROS) e à morte do microrganismo por estresse
    oxidativo. Dos FSs, as Zn(II) porfirinas catiônicas (ZnPs) mostram-se atrativas
    por sua eficiência na geração de ROS, efetiva interação celular e versatilidade
    estrutural. Ainda, a IFD pode ser potencializada pela ressonância de plasmon
    de superfície localizada quando nanopartículas de prata (AgNPs) são
    associadas aos FSs. Assim, este trabalho objetivou avaliar a IFD de N.
    glabrata, utilizando a porfirina ZnTE-2-PyP 4+ (ZnP-etil), livre e associada a
    AgNPs. Para isso, AgNPs negativamente carregadas e recobertas por
    polivinilpirrolidona, com perfil de extinção sobreposto à absorção da ZnP-etil,
    foram sintetizadas e caracterizadas por espectroscopia UV-Vis e microscopia
    eletrônica de transmissão (MET), apresentando diâmetro de ca. 14 nm. A
    associação AgNPs-ZnP-etil foi caracterizada por espectroscopias UV-Vis e de
    emissão, bem como por medições de potencial Zeta (ζ). Na IFD, N. glabrata foi
    incubada com a ZnP-etil livre e associada a AgNPs em duas proporções
    (AgNPs-ZnP-etil, NE, 1:4 e 4:1 v/v de AgNPs:FS), e irradiada com LED azul. A
    IFD nas leveduras foi acessada por contagem de unidades formadoras de
    colônias (UFCs) e nos biofilmes através de ensaio MTT. Modificações sutis no
    perfil espectroscópico da ZnP-etil foram observadas após associação com
    AgNPs e a análise do ζ indicou interação entre as AgNPs e a ZnP-etil. Nas
    condições avaliadas, a IFD mediada por ZnP-etil livre (1,5 μM) promoveu uma
    redução <1 log 10 das UFCs. Já a IFD com NE (0,3 μM de FS) levou à completa
    erradicação das células planctônicas para o sistema 4:1 v/v e reduziu em ca. 4
    log 10 as UFCs a 1:4 v/v. Em ensaios iniciais, a IFD mediada pela porfirina livre
    (1,5 μM) diminuiu a viabilidade de biofilmes em ca. 40%, enquanto a IFD com
    NE (0,8 μM de FS, em ambas as proporções) foi mais eficaz, levando a uma
    redução de ca. 75%. Portanto, a associação AgNPs-ZnP-etil apresentou
    potencial para aprimorar a eficiência da IFD de N. glabrata, estimulando mais
    estudos.


  • Mostrar Abstract
  • Nakaseomyces glabrata é um agente fúngico patogênico de alta
    prioridade, com uma grande incidência e uma potencial resistência aos
    antifúngicos disponíveis. Nesse contexto, a inativação fotodinâmica (IFD) vem
    como uma tecnologia alternativa promissora, por não induzir resistência nos
    microrganismos alvos. A IFD ocorre quando o fotossensibilizador (FS) é excitado
    por uma fonte de luz em comprimento de onda contido no seu perfil de absorção,
    levando à produção de espécies reativas de oxigênio (EROs) e à morte do
    microrganismo por estresse oxidativo. Dos FSs, as zincoporfirinas catiônicas
    (ZnPs) mostram-se atrativas pela sua eficiência na geração de EROs, interação
    celular e versatilidade estrutural. Ainda, a IFD pode ser potencializada pela
    ressonância de plasmon de superfície localizada quando nanopartículas de prata
    (AgNPs) são associadas a FSs. Assim, este trabalho tem como objetivo avaliar o
    efeito antifúngico da IFD em isolado de N. glabrata, utilizando como FS a
    zincoporfirina ZnTE-2-PyP 4+ (ZnP-etil), livre e associada a AgNPs. Para isso
    AgNPs, com perfil de extinção sobreposto à absorção da ZnP-etil, foram
    sintetizadas. As AgNPs foram caracterizadas por espectroscopia UV-Vis e
    microscopia eletrônica de transmissão (MET) indicando morfologia esférica com
    diâmetro de ca. 14 nm. A associação AgNPs:ZnP-etil foi caracterizada por
    espectroscopias UV-Vis e de emissão, bem como por medições de potencial
    zeta (ζ). Modificações sutis no perfil espectroscópico da ZnP foram observadas
    após associação com AgNPs e a análise do ζ indicou uma associação entre as
    AgNPs e ZnP-etil. Para IFD, foram utilizadas diferentes concentrações da ZnP
    livre e associada a AgNPs em duas proporções (AgNPs:ZnP-etil, NE, 1:4 e 4:1
    v/v), irradiadas com um LED azul. A IFD utilizando ZnP-etil a 3 µM promoveu
    uma redução de ca. 1 log 10 , já NE 0,3 µM (4:1 v/v) permitiu a erradicação
    completa e NE 0,3 µM (1:4 v/v) reduziu em ca. 3 log 10 o número de colônias.
    Portanto, a associação AgNP:ZnP-etil permitiu aprimorar a eficiência da IFD de
    N. glabrata.

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  • WILZA OLIVEIRA DOS SANTOS
  • Estudo de Seleção de Atributos aplicado ao Reconhecimento de Emoções em Sinais Multimodais como Apoio à Musicoterapia

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • GISELLE MACHADO MAGALHAES MORENO
  • JULIANA CARNEIRO GOMES
  • Data: 27/06/2024

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  • O envelhecimento da população brasileira, impulsionado pela queda na taxa de natalidade e pelo aumento da expectativa de vida, traz consigo um aumento na prevalência de doenças como osteoporose, hipertensão e demências, especialmente a Doença de Alzheimer e a isquemia cerebrovascular. Nesse contexto, a musicoterapia surge como um potencial aliado no combate aos efeitos dessas doenças, demonstrando ser capaz de desacelerar o progresso das demências através de estímulos musicais e da educação musical. A interação do paciente com a música promove a estimulação de áreas cerebrais relacionadas à memória, utilizando as emoções como meio de ativação. No entanto, a efetividade da musicoterapia depende crucialmente da capacidade do terapeuta em reconhecer e estimular corretamente as emoções do paciente. Diante da necessidade de aprimorar a efetividade da musicoterapia, esta pesquisa propõe o desenvolvimento de uma interface musical cérebro-máquina (IMC-M) baseada em redes neurais artificiais profundas (RNA) e algoritmos evolutivos, com o objetivo de reconhecer as emoções do paciente a partir de sinais eletroencefalográficos (EEG) e da voz, permitindo a personalização dos estímulos musicais na musicoterapia em idosos. Esta dissertação de mestrado teve como objetivo geral desenvolver um modelo robusto para o reconhecimento de emoções em idosos, utilizando sinais de EEG e voz. Os resultados obtidos nesta pesquisa demonstram que o objetivo geral foi plenamente atingido. A base de dados coletada é uma das maiores e mais completas na área de reconhecimento de emoções em idosos até o momento, e o modelo desenvolvido apresentou um alto desempenho na classificação das emoções, com valores de acurácia superiores a 99%. A seleção de atributos utilizando PSO contribuiu para a redução da complexidade do modelo e para a melhoria do seu desempenho. O modelo desenvolvido nesta dissertação tem potencial para ser aplicado em diferentes contextos, como no cuidado com idosos, na interação homem-máquina e na pesquisa científica. O uso do modelo pode auxiliar na identificação de alterações de humor em idosos, na avaliação do impacto de intervenções terapêuticas e no desenvolvimento de interfaces mais intuitivas e personalizadas para interação com essa população. A implementação da IMC-M na musicoterapia em idosos tem o potencial de transformar o tratamento de pacientes com demências e outras doenças relacionadas à idade. Através do reconhecimento preciso das emoções do paciente, a IMC-M permite a personalização dos estímulos musicais, otimizando a efetividade da musicoterapia e promovendo uma experiência terapêutica mais individualizada e eficaz. Além disso, a pesquisa contribui para o avanço do conhecimento sobre as relações entre música, emoções e o cérebro humano em idosos, abrindo caminho para novas aplicações na musicoterapia e em outros domínios da saúde voltados para essa população.


  • Mostrar Abstract
  • The aging Brazilian population, driven by declining birth rates and rising life expectancy, has led to a surge in age-related diseases, particularly dementias like Alzheimer's disease and stroke. In this context, music therapy emerges as a promising tool to combat the effects of these conditions, demonstrating its ability to slow dementia progression through musical stimuli and musical education. Patient interaction with music promotes the stimulation of brain areas related to memory, using emotions as a means of activation. However, the effectiveness of music therapy crucially depends on the therapist's ability to accurately recognize and elicit patient emotions. To address this challenge, this research proposes the development of a brain-computer music interface (BCMI) based on deep artificial neural networks (ANNs) and evolutionary algorithms, with the aim of recognizing patient emotions from electroencephalographic (EEG) signals and voice, enabling the personalization of musical stimuli in music therapy for elderly people. This master's dissertation aimed to develop a robust model for emotion recognition in elderly people, using EEG and voice signals. The results obtained in this research demonstrate that the general objective was fully achieved. The collected database is one of the largest and most complete in the field of emotion recognition in elderly people to date, and the developed model presented high performance in emotion classification, with accuracy values above 99%. The selection of attributes using PSO contributed to the reduction of the model's complexity and the improvement of its performance. The model developed in this dissertation has the potential to be applied in different contexts, such as elderly care, human-machine interaction, and scientific research. The use of the model can assist in identifying mood changes in elderly people, evaluating the impact of therapeutic interventions, and developing more intuitive and personalized interfaces for interaction with this population. Implementing the BCMI in music therapy for elderly people has the potential to transform the treatment of patients with dementia and other age-related diseases. Through accurate recognition of patient emotions, the BCMI enables the personalization of musical stimuli, optimizing the effectiveness of music therapy and promoting a more individualized and effective therapeutic experience. In addition, the research contributes to the advancement of knowledge about the relationships between music, emotions, and the human brain in elderly people, paving the way for new applications in music therapy and other health domains focused on this population.

5
  • ISABELA KARLA FERREIRA DE OLIVEIRA
  • PROTÓTIPO DE UMA SOLUÇÃO INTERATIVA DE REABILITAÇÃO RESPIRATÓRIA INTEGRADA AO INSPIRÔMETRO DE INCENTIVO PEDIÁTRICO COM AVALIAÇÃO DA FUNÇÃO PULMONAR

  • Orientador : ALANA ELZA FONTES DA GAMA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ALANA ELZA FONTES DA GAMA
  • CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
  • DEBORAH MARQUES DE OLIVEIRA
  • Data: 28/06/2024

  • Mostrar Resumo
  • Complicações pulmonares podem ocorrer desde o nascimento, aumentando o risco de
    morbidades, com consequente diminuição da qualidade de vida. A fisioterapia dispõe de
    dispositivos que atuam na reabilitação respiratória revertendo ou amenizando essas possíveis
    disfunções, como o inspirômetro de incentivo. Este projeto tem como o objetivo investigar
    formas de permitir o acompanhamento de evolução para quantificar a melhora da função
    pulmonar com uso do inspirômetro de incentivo pediátrico. Foi realizada uma pesquisa
    transversal e analítica, utilizando os métodos descritivo, exploratório e qualitativo,
    desenvolvido por meio dos processos de imersão, ideação e prototipação do design thinking,
    método comumente utilizado para encontrar soluções inovadoras para problemas. Esse projeto
    foi dividido em dois ciclos, o primeiro permitiu identificar que a maior dificuldade enfrentada
    pelos profissionais participantes é a escassez de critérios objetivos para mensurar a evolução
    clínica dos pacientes em conjunto com a construção de um protótipo inicial que pudesse gerar
    dados para agregar nas condutas dos fisioterapeutas. Antes de prosseguir com o próximo ciclo,
    foram testadas as funcionalidades terapêuticas presentes no primeiro protótipo. No segundo
    ciclo, visando validar o protótipo, foram realizados aprimoramentos no protótipo e aplicados
    questionários do SUS e um adaptado. A ferramenta apresentou uma excelente usabilidade,
    sendo aprovada pelos usuários que a utilizaram.


  • Mostrar Abstract
  • Complicações pulmonares podem ocorrer desde o nascimento, aumentando o risco de morbidades, com consequente diminuição da qualidade de vida. A fisioterapia dispõe de dispositivos que atuam na reabilitação respiratória revertendo ou amenizando essas possíveis disfunções, como o inspirômetro de incentivo. Este projeto tem como o objetivo auxiliar a avaliação fisioterapêutica, por meio do desenvolvimento de um protótipo de sistema interativo com feedback visual associado ao inspirômetro de incentivo pediátrico, como forma de oferecer um melhor tratamento no processo de reabilitação, por meio do método de design thinking. Foi realizada uma pesquisa transversal e analítica, utilizando os métodos descritivo, exploratório e qualitativo, desenvolvido por meio dos processos de imersão, ideação e prototipação, método comumente usado para encontrar soluções inovadoras para problemas. A imersão possibilitou além de uma análise dos problemas existentes, a identificação da dificuldade principal após um survey com 56 fisioterapeutas. No processo de ideação correlacionaram-se ideias para a solução proposta. Em seguida, foi iniciada a prototipação. No primeiro ciclo de testes de desenvolvimento das funcionalidades para implementação da solução, participaram oito fisioterapeutas. Nesta etapa foi analisada parâmetros da capacidade respiratória para acompanhamento da evolução dos pacientes com o auxílio do protótipo, além de validar as funcionalidades de configuração terapêutica presentes. No segundo ciclo, participaram sete fisioterapeutas com o intuito de validar o protótipo e aplicação do teste de usabilidade. O principal resultado desse estudo até o presente momento foi a definição de que a maior dificuldade enfrentada pelos profissionais participantes é a escassez de critérios objetivos para mensurar a evolução clínica dos pacientes em conjunto com a construção de um protótipo inicial que pudesse gerar dados para agregar nas condutas dos fisioterapeutas.

6
  • ADRIELLY SAYONARA DE OLIVEIRA SILVA
  • Aplicação de Aprendizado de Máquina em Sinais de EEG para o Diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • GISELLE MACHADO MAGALHAES MORENO
  • JULIANA CARNEIRO GOMES
  • MAIRA ARAUJO DE SANTANA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • Data: 22/10/2024

  • Mostrar Resumo
  • O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição neurológica complexa e heterogênea, com uma prevalência estimada de aproximadamente 1 em cada 44 crianças. O diagnóstico precoce é essencial para otimizar a qualidade de vida dos indivíduos afetados, pois possibilita a implementação de intervenções terapêuticas eficazes durante os períodos críticos do desenvolvimento infantil. Este estudo visa desenvolver um diagnóstico diferencial precoce baseado em sinais de eletroencefalograma (EEG), com o objetivo de identificar características associadas ao TEA. Para isso, foram utilizados sinais de EEG de 56 indivíduos extraídos da base de dados de Sheffield, aplicando-se técnicas para o tratamento de dados faltantes. Posteriormente, foi realizada uma seleção manual dos dados de EEG para adequação às análises. Diversos métodos de aprendizado de máquina foram empregados, resultando em um desempenho de classificação elevado para os dois conjuntos de dados analisados: um com 9 eletrodos e outro com 15 eletrodos. Os resultados preliminares indicam que a análise dos sinais de EEG com configurações de 9 e 15 eletrodos apresenta um potencial significativo para a identificação de padrões associados ao TEA. Em particular, o modelo Random Forest com 500 árvores se destacou em ambas as bases de dados, alcançando uma acurácia de 98,06% na base com a configuração de 9 eletrodos e 98,49% na base com 15 eletrodos. Esses achados sugerem que o modelo proposto pode servir como uma ferramenta promissora no suporte ao diagnóstico clínico do TEA, proporcionando uma análise mais rápida e precisa dos sinais cerebrais. A robustez e a eficácia observadas nos modelos destacam a viabilidade do uso de EEG combinado com técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar o diagnóstico precoce do TEA.


  • Mostrar Abstract
  • Autism Spectrum Disorder (ASD) is a complex and heterogeneous neurological condition, with an estimated prevalence of approximately 1 in 44 children. Early diagnosis is essential to optimize the quality of life of affected individuals, as it allows the implementation of effective therapeutic interventions during critical periods of child development. This study aims to develop an early differential diagnosis based on electroencephalogram (EEG) signals, with the aim of identifying features associated with ASD. For this purpose, EEG signals from 56 individuals extracted from the Sheffield database were used, applying techniques for the treatment of missing data. Subsequently, a manual selection of the EEG data was performed to suit the analyses. Several machine learning methods were employed, resulting in high classification performance for the two analyzed datasets: one with 9 electrodes and the other with 15 electrodes. Preliminary results indicate that the analysis of EEG signals with configurations of 9 and 15 electrodes has significant potential for the identification of patterns associated with ASD. In particular, the Random Forest model with 500 trees stood out in both datasets, achieving an accuracy of 98.06% in the 9-electrode dataset and 98.49% in the 15-electrode dataset. These findings suggest that the proposed model may serve as a promising tool to support the clinical diagnosis of ASD, providing a faster and more accurate analysis of brain signals. The robustness and effectiveness observed in the models highlight the feasibility of using EEG combined with machine learning techniques to improve the early diagnosis of ASD.

2023
Dissertações
1
  • NESTOR CAVALCANTE TEIXEIRA NETO
  • ESTIMULADOR TRANSCRANIANO POR CORRENTE CONTÍNUA
    ASSOCIADO A ELETROENCEFALOGRAFIA PARA ENSAIOS CLÍNICOS:
    Uma proposta Open-Source de desenvolvimento

  • Orientador : ALANA ELZA FONTES DA GAMA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • CARINA MARCONI GERMER
  • DEBORAH MARQUES DE OLIVEIRA
  • MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
  • Data: 24/02/2023

  • Mostrar Resumo
  • A estimulação transcraniana por corrente contínua (tDCS) é uma técnica de
    estimulação cerebral não invasiva que pode auxiliar na modulação da excitabilidade
    cortical. Cada vez mais tem-se combinado esse equipamento com o de eletroencefalografia
    (EEG), com o objetivo de avaliar a técnica. No entanto, os estudos da tDCS combinado ao
    EEG poderiam ser classificados ainda como de caráter exploratório. Existe pouca
    convergência dos dados, com aplicações e estudos com populações e desfechos clínicos
    distintos, havendo, portanto, a necessidade de mais pesquisas. Sendo assim, a facilidade de
    acesso aos aparelhos médicos com a tecnologia necessária para tal, seria um meio de
    impulsionar trabalhos nesta área. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de código
    e hardware abertos (open-source) a fim de facilitar o acesso aos estimuladores que
    empregam a tDCS associada à EEG em ensaios clínicos. Foram projetados e montados
    hardwares e programados firmwares e front-ends das interfaces de controle da tDCS e
    aquisição de sinais de EEG. Além disso, foi modelado e impresso em 3D os suportes de
    eletrodos e a CASE do protótipo. Foram selecionados dois indivíduos de sexo oposto para
    avaliação da reatividade alfa com o EEG e dos níveis de conforto e efeitos adversos do
    protótipo com a estimulação tDCS. O protótipo denominado OpentDCS possui 16 canais
    de EEG e 5 híbridos (tDCS+EEG). O seu custo de produção foi de R$2.725,02. Os frontends das interfaces (mobile e desktop) incorporam funcionalidades levantadas como
    importantes por pesquisadores na área de neuromodulação e para ensaios clínicos. O teste
    em humanos apontou para a capacidade do OpentDCS em realizar a leitura de sinais de
    EEG e identificar padrões esperados para a reatividade alfa diante dos estados de olho
    aberto e fechado. Com relação ao tDCS, a amostra relatou níveis muito confortáveis de
    estimulação, marcando 9 de 10 na escala adaptada para avaliar conforto, com ausência de
    formigamento ou coceira. Espera-se que este trabalho adicione agilidade de inovação,
    padronização e robustez na produção de estimuladores tDCS associados a EEG para uso
    em estudos de validação clínica a partir de uma perspectiva de desenvolvimento aberto e
    colaborativo.


  • Mostrar Abstract
  • A estimulação transcraniana por corrente contínua (tDCS) é uma técnica de
    estimulação cerebral não invasiva que pode auxiliar na modulação da excitabilidade
    cortical. Cada vez mais tem-se combinado esse equipamento com o de eletroencefalografia
    (EEG), com o objetivo de avaliar a técnica. No entanto, os estudos da tDCS combinado ao
    EEG poderiam ser classificados ainda como de caráter exploratório. Existe pouca
    convergência dos dados, com aplicações e estudos com populações e desfechos clínicos
    distintos, havendo, portanto, a necessidade de mais pesquisas. Sendo assim, a facilidade de
    acesso aos aparelhos médicos com a tecnologia necessária para tal, seria um meio de
    impulsionar trabalhos nesta área. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de código
    e hardware abertos (open-source) a fim de facilitar o acesso aos estimuladores que
    empregam a tDCS associada à EEG em ensaios clínicos. Foram projetados e montados
    hardwares e programados firmwares e front-ends das interfaces de controle da tDCS e
    aquisição de sinais de EEG. Além disso, foi modelado e impresso em 3D os suportes de
    eletrodos e a CASE do protótipo. Foram selecionados dois indivíduos de sexo oposto para
    avaliação da reatividade alfa com o EEG e dos níveis de conforto e efeitos adversos do
    protótipo com a estimulação tDCS. O protótipo denominado OpentDCS possui 16 canais
    de EEG e 5 híbridos (tDCS+EEG). O seu custo de produção foi de R$2.725,02. Os frontends das interfaces (mobile e desktop) incorporam funcionalidades levantadas como
    importantes por pesquisadores na área de neuromodulação e para ensaios clínicos. O teste
    em humanos apontou para a capacidade do OpentDCS em realizar a leitura de sinais de
    EEG e identificar padrões esperados para a reatividade alfa diante dos estados de olho
    aberto e fechado. Com relação ao tDCS, a amostra relatou níveis muito confortáveis de
    estimulação, marcando 9 de 10 na escala adaptada para avaliar conforto, com ausência de
    formigamento ou coceira. Espera-se que este trabalho adicione agilidade de inovação,
    padronização e robustez na produção de estimuladores tDCS associados a EEG para uso
    em estudos de validação clínica a partir de uma perspectiva de desenvolvimento aberto e
    colaborativo.

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  • AINOA HAPUQUE NUNES DA SILVA
  • Elaboração e caracterização de substitutos dermoepidérmicos biomiméticos a partir de betaglucana, agarose e nanopartículas de prata

  • Orientador : RICARDO YARA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • BEATE SAEGESSER SANTOS
  • RICARDO YARA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • Data: 27/02/2023

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  • Os substitutos de pele, nos seus variados tipos, surgem como opção plausível no tratamento de feridas cutâneas. Se faz necessário que tais dispositivos tragam consigo propriedades ideais comparáveis a pele humana. Os de dupla camada apresentam vantagem por sua capacidade de mimetização da derme e epiderme. Os biomateriais desempenham papel importante no desenvolvimento dos dispositivos, sendo a agarose, um biomaterial de grande valia por suas características de resistência e plasticidade. As nanopartículas de prata (NPsAg), são eficazes contra as bactérias. As betaglucana são materiais bioativos que modulam o sistema imunológico e a reparação tecidual. O objetivo da pesquisa foi elaborar substitutos dermoepidérmicos biomiméticos a partir da betaglucana, agarose e nanopartículas de prata, com posterior caracterização dos dispositivos. Neste sentido, foram realizados de forma paralela os dispositivos únicos, sendo o epidérmico baseado em agarose e com NPsAg e os dérmicos baseados em betaglucana. Em seguida foi elaborado o dispositivo de dupla camada, que consistiu na junção de ambos. Após o processo, foram realizadas as caracterizações nos filmes em relação a espessura, teor de umidade e grau de intumescimento, além de analisar quanto a espectroscopia Ultravioleta (UV-Vis) e Infravermelho com Transformada de Fourrier (FTIR). Em relação as caracterizações em espessura, observou-se significativa diferenças entre cada dispositivo. Do ponto de vista de retenção de água e do grau de intumescimento, foi constatado que os dispositivos dérmicos e dermoepidérmicos apresentaram um grau elevado de absorção e retenção de água comportando-se como um gel superabsorvente, podendo reter mais de 400 vezes o valor de peso em água. A espectroscopia UV Vis foi utilizada para a caracterização da distribuição as NPsAg no filme epidérmico e dermoepidérmico, a partir dos dados de absorbância pode-se observar que, ainda que as características organolépticas indicassem uma uniformidade, as NPsAg não distribuíram uniformemente no filme, como pode ser averiguado em análises de histogramas e mapas de calor. Foram realizados ensaios de FTIR com módulo ATR associadas a Análise de Componentes Principais (PCA) nesta estudo observou-se que a componente principal PC1 continha 96,9% da variação observada. Em relação a formação de agrupamentos, tanto em gráficos de dispersão PC1 xPC2, agrupamentos hierárquicos e FreeViz, indicaram que a técnica pode discriminar filmes que continham agarose, filmes dérmicos e filmes dermoepidérmicos, sendo possível neste último caso distinguir qual a face do filme foi analisada pelo aparelho de FTIR ATR.


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  • Os substitutos de pele, nos seus variados tipos, surgem como opção plausível no tratamento de feridas cutâneas. Se faz necessário que tais dispositivos tragam consigo propriedades ideais comparáveis a pele humana. Os de dupla camada apresentam vantagem por sua capacidade de mimetização da derme e epiderme. Os biomateriais desempenham papel importante no desenvolvimento dos dispositivos, sendo a agarose, um biomaterial de grande valia por suas características de resistência e plasticidade. As nanopartículas de prata (NPsAg), são eficazes contra as bactérias. As betaglucana são materiais bioativos que modulam o sistema imunológico e a reparação tecidual. O objetivo da pesquisa foi elaborar substitutos dermoepidérmicos biomiméticos a partir da betaglucana, agarose e nanopartículas de prata, com posterior caracterização dos dispositivos. Neste sentido, foram realizados de forma paralela os dispositivos únicos, sendo o epidérmico baseado em agarose e com NPsAg e os dérmicos baseados em betaglucana. Em seguida foi elaborado o dispositivo de dupla camada, que consistiu na junção de ambos. Após o processo, foram realizadas as caracterizações nos filmes em relação a espessura, teor de umidade e grau de intumescimento, além de analisar quanto a espectroscopia Ultravioleta (UV-Vis) e Infravermelho com Transformada de Fourrier (FTIR). Em relação as caracterizações em espessura, observou-se significativa diferenças entre cada dispositivo. Do ponto de vista de retenção de água e do grau de intumescimento, foi constatado que os dispositivos dérmicos e dermoepidérmicos apresentaram um grau elevado de absorção e retenção de água comportando-se como um gel superabsorvente, podendo reter mais de 400 vezes o valor de peso em água. A espectroscopia UV Vis foi utilizada para a caracterização da distribuição as NPsAg no filme epidérmico e dermoepidérmico, a partir dos dados de absorbância pode-se observar que, ainda que as características organolépticas indicassem uma uniformidade, as NPsAg não distribuíram uniformemente no filme, como pode ser averiguado em análises de histogramas e mapas de calor. Foram realizados ensaios de FTIR com módulo ATR associadas a Análise de Componentes Principais (PCA) nesta estudo observou-se que a componente principal PC1 continha 96,9% da variação observada. Em relação a formação de agrupamentos, tanto em gráficos de dispersão PC1 xPC2, agrupamentos hierárquicos e FreeViz, indicaram que a técnica pode discriminar filmes que continham agarose, filmes dérmicos e filmes dermoepidérmicos, sendo possível neste último caso distinguir qual a face do filme foi analisada pelo aparelho de FTIR ATR.

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  • FLAVIANO PALMEIRA DOS SANTOS
  • MICROLEARNING NO CAMPO DA SAÚDE: REVISÃO ESCOPO

  • Orientador : CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
  • MEMBROS DA BANCA :
  • CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • ZAIRA REGINA ZAFALON
  • Data: 10/03/2023

  • Mostrar Resumo
  • O presente estudo teve como objetivo sintetizar as evidências cientificas
    sobre tecnologias adotadas no Microlearning no campo da saúde, e como
    objetivos específicos: caracterizar os estudos identificados, identificar
    perspectivas conceituais do Microlearning e sistematizar as características do
    design instrucional nos estudos identificados. Trata-se de uma revisão de
    escopo, que adotou como referencial teórico a abordagem proposta pelo
    Instituto Joanna Briggs- JBI para revisões de escopo. As buscas foram
    realizadas em quatorze bases de dados indexadas: CINAHL Complete, Scielo,
    Cureus, Cochrane, PubMed, Scopus, IEEE, BVS, Web of Science, MEDLINE,
    Lilacs, no Catálogo de Teses e Dissertações da Coordenação de
    Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e na Biblioteca Digital
    Brasileira de Teses e Dissertações (BDTD), no Networked Digital Library of
    Theses and Dissertations (NDLTD), com intervalo de busca amplo, desde o
    início da publicação das bases até julho de 2021, com objetivo de recuperar o
    maior número de estudos, permitindo mapear a literatura e conhecer
    evidências sobre o tema. As pesquisas nas bases de dados identificaram um
    total de 424 documentos, destes, foram excluídos 166 por estarem duplicados.
    Assim, foram selecionados para leitura do título e resumo 258 estudos e,
    posteriormente, 222 foram excluídos, por não cumprirem os critérios de
    inclusão. Por fim, 36 foram lidos na íntegra e, destes, 6 foram excluídos pelos
    seguintes motivos: artigos não disponibilizados na íntegra nas bases de dados
    (1/6), artigos de revisão (3/6) e artigos de opinião (2/5). Ao final, obteve-se o
    total de 30 estudos incluídos nesta revisão. A extração e sintetização dos
    elementos essenciais encontrados em cada publicação foram realizadas, a
    partir de um instrumento estruturado, elaborado para este estudo, e utilizou-se
    a ferramenta Google planilha Excel 1 para a tabulação dos dados. Quanto aos
    resultados, os seguintes dados foram analisados: 1) ano de publicação, 2)
    distribuição dos estudos segundo localização geopolítica, 3) nível de
    evidências, 4) periódicos que apresentam estudos sobre o Microlearning, 5)
    áreas dos periódicos, 6) características dos participantes, 7) TDICS utilizada 8)
    local; 9) foco das intervenções 10) descrição das intervenções 11) principais
    conclusões 12) perspectivas conceituais de Microlearning nos estudos
    identificados e 13) características do design instrucional nos estudos
    identificados, 14) nível de evidência e o grau de recomendação dos estudos.
    Além disso, emergiram duas duas categorias de análise: Microlearning no
    cuidado em saúde e na formação no campo da saúde, sendo possível
    identificar as modalidades de Microlearning utilizada, conceito, tipo de
    intervenção, tecnologias utilizadas, principais resultados. Observa-se a partir

    dos resultados que as TDICs estão sendo amplamente utilizadas na produção
    de processos pedagógicos no campo da saúde, e estão voltadas
    principalmente para o ensino, com a finalidade de potencializar aprendizagem.
    Vale ressaltar que as tecnologias mais utilizadas nos estudos foram as
    plataformas web, aplicativos mobile e vídeos, o que indica uma crescente
    informatização global e uma transição para utilização de ferramentas digitais,
    tanto na formação de recursos humanos na saúde, como também nos
    processos de educação em saúde que visam a promoção da autonomia,
    cuidado e autocuidado em saúde. Além disso, constata-se nos estudos
    analisados que o consumo de tecnologias audiovisual - vídeos curtos –
    contendo conteúdo sistematizado e explicativos, encontra-se em alta no
    mundo. Essas questões devem ser consideradas pelas instituições de ensino,
    equipes de conteudistas, web designer e pesquisadores da área, pois,
    fornecem informações importantes que podem colaborar e instrumentalizar o
    planejamento de processo pedagógicos sobre a aplicação do Microlearning por
    serem tendencia e estarem sendo amplamente utilizadas pela população.


  • Mostrar Abstract
  • O presente estudo teve como objetivo sintetizar as evidências cientificas
    sobre tecnologias adotadas no Microlearning no campo da saúde, e como
    objetivos específicos: caracterizar os estudos identificados, identificar
    perspectivas conceituais do Microlearning e sistematizar as características do
    design instrucional nos estudos identificados. Trata-se de uma revisão de
    escopo, que adotou como referencial teórico a abordagem proposta pelo
    Instituto Joanna Briggs- JBI para revisões de escopo. As buscas foram
    realizadas em quatorze bases de dados indexadas: CINAHL Complete, Scielo,
    Cureus, Cochrane, PubMed, Scopus, IEEE, BVS, Web of Science, MEDLINE,
    Lilacs, no Catálogo de Teses e Dissertações da Coordenação de
    Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e na Biblioteca Digital
    Brasileira de Teses e Dissertações (BDTD), no Networked Digital Library of
    Theses and Dissertations (NDLTD), com intervalo de busca amplo, desde o
    início da publicação das bases até julho de 2021, com objetivo de recuperar o
    maior número de estudos, permitindo mapear a literatura e conhecer
    evidências sobre o tema. As pesquisas nas bases de dados identificaram um
    total de 424 documentos, destes, foram excluídos 166 por estarem duplicados.
    Assim, foram selecionados para leitura do título e resumo 258 estudos e,
    posteriormente, 222 foram excluídos, por não cumprirem os critérios de
    inclusão. Por fim, 36 foram lidos na íntegra e, destes, 6 foram excluídos pelos
    seguintes motivos: artigos não disponibilizados na íntegra nas bases de dados
    (1/6), artigos de revisão (3/6) e artigos de opinião (2/5). Ao final, obteve-se o
    total de 30 estudos incluídos nesta revisão. A extração e sintetização dos
    elementos essenciais encontrados em cada publicação foram realizadas, a
    partir de um instrumento estruturado, elaborado para este estudo, e utilizou-se
    a ferramenta Google planilha Excel 1 para a tabulação dos dados. Quanto aos
    resultados, os seguintes dados foram analisados: 1) ano de publicação, 2)
    distribuição dos estudos segundo localização geopolítica, 3) nível de
    evidências, 4) periódicos que apresentam estudos sobre o Microlearning, 5)
    áreas dos periódicos, 6) características dos participantes, 7) TDICS utilizada 8)
    local; 9) foco das intervenções 10) descrição das intervenções 11) principais
    conclusões 12) perspectivas conceituais de Microlearning nos estudos
    identificados e 13) características do design instrucional nos estudos
    identificados, 14) nível de evidência e o grau de recomendação dos estudos.
    Além disso, emergiram duas duas categorias de análise: Microlearning no
    cuidado em saúde e na formação no campo da saúde, sendo possível
    identificar as modalidades de Microlearning utilizada, conceito, tipo de
    intervenção, tecnologias utilizadas, principais resultados. Observa-se a partir

    dos resultados que as TDICs estão sendo amplamente utilizadas na produção
    de processos pedagógicos no campo da saúde, e estão voltadas
    principalmente para o ensino, com a finalidade de potencializar aprendizagem.
    Vale ressaltar que as tecnologias mais utilizadas nos estudos foram as
    plataformas web, aplicativos mobile e vídeos, o que indica uma crescente
    informatização global e uma transição para utilização de ferramentas digitais,
    tanto na formação de recursos humanos na saúde, como também nos
    processos de educação em saúde que visam a promoção da autonomia,
    cuidado e autocuidado em saúde. Além disso, constata-se nos estudos
    analisados que o consumo de tecnologias audiovisual - vídeos curtos –
    contendo conteúdo sistematizado e explicativos, encontra-se em alta no
    mundo. Essas questões devem ser consideradas pelas instituições de ensino,
    equipes de conteudistas, web designer e pesquisadores da área, pois,
    fornecem informações importantes que podem colaborar e instrumentalizar o
    planejamento de processo pedagógicos sobre a aplicação do Microlearning por
    serem tendencia e estarem sendo amplamente utilizadas pela população.

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  • PEDRO VITOR SOARES GOMES DE LIMA
  • Sistema inteligente para apoio ao diagnóstico de câncer de pele e hanseníase usando análise digital de imagens e redes neurais artificiais profundas

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • RICARDO EMMANUEL DE SOUZA
  • ELLANY GURGEL COSME DO NASCIMENTO
  • Data: 30/03/2023

  • Mostrar Resumo
  • O uso de inteligência artificial cresce continuamente em diversos setores, e no setor da saúde nao é diferente. Aplicações de inteligência computacional ajudam aos profissionais da saúde no processo de diagnóstico, permitindo que este seja mais rápido e mais confiável. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), as doenças negligenciadas são aquelas doenças endêmicas que ocorrem em regiões subdesenvolvidas e que não possuem apelo suficiente para receberem investimentos do Estado ou do mercado. O Brasil ́e um dos países com mais casos de hanseíase, esta sendo uma das doenças classificadas como negligenciadas, chegando a uma taxa de detecção geral de novos casos de 13,23 por 100 mil habitantes em 2019. Com uma realidade diferente, mas também preocupante, o câncer é tido como uma das principais causas de morte e uma importante barreira para o aumento da expectativa de vida em todos os pa ́ıses do mundo. No Brasil, para cada ano do triênio 2020-2022 estima-se 625 mil novos casos de câncer, sendo o câncer de pele não melanoma o de maior incidência (177 mil). Este trabalho busca contribuir na detecção precoce da hanseníase e do câncer de pele com a criação de uma estrutura de apoio ao diagnóstico utilizando redes neurais artificiais profundas para extração de atributos, combinado a um algoritmo de classificação, de modo a reconhecer as doenças em imagens com lesões de pele. A fim de uma maior assertividade, foram propostos 7 diferentes cenários de experimentos envolvendo as doenças citadas, levando em conta tanto aspectos computacionais quanto relatos de profissionais da saúde. Foram analisadas as redes profundas LeNet, SqueezeNet, NASNetMobile, ResNet50 e Inception v3 combinadas a diversas configurações do classificador Random Forest. Com base nas métricas de avaliação definidas, observou-se que a arquitetura Inception v3 é aquela que normalmente gera melhores resultados e que, considerando um trade off entre performance e custo computacional, a configuração apropriada para o classificador é aquela com 100 arvores. Como consequência disso, o objetivo da pesquisa foi atingido, chegando em um eficiente sistema de apoio ao diagnóstico por imagem e não invasivo da hanseníase e do câncer de pele adaptado à realidade do Brasil.


  • Mostrar Abstract
  • According to the World Health Organization (WHO), neglected diseases are a set of infectious diseases that are common in low-income populations in developing regions. They do not have sufficient appeal to receive government or market investments, either due to low prevalence or simply because those are diseases of the poorer sections of the population. One of the diseases classified as neglected is leprosy, with Brazil being one of the countries with the most cases, reaching an overall new cases detection rate of 13.23 per 100,000 inhabitants in 2019. With a different reality, but also worrying, cancer is considered one of the leading causes of death and a critical barrier to increasing world life expectancy. In Brazil, for each year of the triennium 2020-2022, there will be an estimated 625 thousand new cancer cases, with non-melanoma skin cancer being the one with the highest incidence (177 thousand). Knowing this fact, we aim to create a solution that contributes to the early detection of these diseases. A diagnostic support system is proposed for skin diseases, more specifically: for leprosy and skin cancer. By using deep learning for feature extraction combined with different classification techniques, the intelligent system can recognize diseases by analyzing skin lesions pictures. Using Weka software libraries, we analyzed the convolutional neural networks LeNet, SqueezeNet, NASNetMobile, ResNet50, and Inception V3, combined with the Random Forest classifier with 50, 100, 150, 200, 250, and 300 trees. From boxplots and tables with mean and standard deviation, we evaluated the following metrics: accuracy, specificity, sensitivity, area under ROC curve, and kappa index. We observe that the convolutional neural network Inception V3 is the one that usually generates better results and that, considering a trade-off between performance and computational cost, the appropriate configuration for the classifier is the one with 150 trees. Thus, reaching an accuracy of88.59±1.93%, specificity of97.30±1.12%, sensitivity of 71.00±7.39%, area under ROC curve of94.80±1.78%, and kappa index of86.69±2.25%considering the classification among seven diseases (four types of leprosy and three types of skin cancer).
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  • BEATRIZ SANTANA ROCHA
  • AVALIAÇÃO DA FOTOINATIVAÇÃO DE MICRORGANISMOS PATOGÊNICOS MEDIADA POR PIGMENTOS NATURAIS

  • Orientador : RICARDO YARA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • RICARDO YARA
  • CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
  • ANNA CAROLINA SOARES ALMEIDA
  • Data: 04/10/2023

  • Mostrar Resumo
  • A Terapia fotodinâmica (TFD) é uma técnica capaz de promover a apoptose e/ou necrose de diferentes estruturas-alvo, a partir da  combinação sinérgica de oxigênio molecular, luz e um agente fotossensibilizador (FTS). O procedimento destaca-se por apresentar elevada inespecificidade, podendo ser aplicada na fotoinativação de células tumorais, eliminação de vírus, descontaminação de materiais, tratamento de infecções, além de ser uma alternativa emergente para contornar o problema da resistência antimicrobiana. Atualmente, os FTS utilizados na clínica médica ainda apresentam algumas desvantagens como: efeitos colaterais, alto custo, lenta eliminação pelo organismo e baixa seletividade. Como alternativa, o presente trabalho propôs o uso de pigmentos naturais como FTS a serem aplicados na Terapia Fotodinâmica Antimicrobiana. O uso de princípios bioativos vegetais na TFD ainda é pouco explorado quando comparado a diversidade de compostos fotobioativos existentes na natureza, sendo uma alternativa promissora e acessível. Neste sentido, foi realizada a análise da viabilidade da utilização de pigmentos vegetais como agentes fotossensibilizadores sobre microrganismos patogênicos, bem como, a caracterização da composição das formulações por meio de técnicas cromatográficas, espectrofotométricas e espectroscópicas. Foi verificado que todas as formulações apresentaram metabólitos secundários em sua composição, com características físico químicas, como pH e picos de absorção, considerados ideais para aplicação como fotossensibilizadores na clínica médica, além de vantagens como acessibilidade, baixo custo para obtenção e extração.


  • Mostrar Abstract
  • A Terapia fotodinâmica (TFD) é uma técnica capaz de promover a apoptose e/ou necrose de diferentes estruturas-alvo, a partir da  combinação sinérgica de oxigênio molecular, luz e um agente fotossensibilizador (FTS). O procedimento destaca-se por apresentar elevada inespecificidade, podendo ser aplicada na fotoinativação de células tumorais, eliminação de vírus, descontaminação de materiais, tratamento de infecções, além de ser uma alternativa emergente para contornar o problema da resistência antimicrobiana. Atualmente, os FTS utilizados na clínica médica ainda apresentam algumas desvantagens como: efeitos colaterais, alto custo, lenta eliminação pelo organismo e baixa seletividade. Como alternativa, o presente trabalho propôs o uso de pigmentos naturais como FTS a serem aplicados na Terapia Fotodinâmica Antimicrobiana. O uso de princípios bioativos vegetais na TFD ainda é pouco explorado quando comparado a diversidade de compostos fotobioativos existentes na natureza, sendo uma alternativa promissora e acessível. Neste sentido, foi realizada a análise da viabilidade da utilização de pigmentos vegetais como agentes fotossensibilizadores sobre microrganismos patogênicos, bem como, a caracterização da composição das formulações por meio de técnicas cromatográficas, espectrofotométricas e espectroscópicas. Foi verificado que todas as formulações apresentaram metabólitos secundários em sua composição, com características físico químicas, como pH e picos de absorção, considerados ideais para aplicação como fotossensibilizadores na clínica médica, além de vantagens como acessibilidade, baixo custo para obtenção e extração.

6
  • LUCAS HENRIQUE VELOSO DE SANTANA
  • PRODUÇÃO DE ARCABOUÇOS CELULARES A BASE DE ALGINATO POR IMPRESSÃO 3D

  • Orientador : RICARDO YARA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
  • FERNANDO JOSE RIBEIRO SALES
  • RICARDO YARA
  • Data: 05/10/2023

  • Mostrar Resumo
  •  O alginato é um biomaterial com diversas aplicações científicas e industriais devido às suas propriedades e seu baixo custo de aquisição. Hidrogéis a base de alginato são amplamente utilizados na indústria alimentícia, em sistemas de liberação controlada de medicamentos e na engenharia de tecidos. Arcabouços celulares como meio para adesão e proliferação celular com a finalidade de mimetizar tecidos vivos são aplicados rotineiramente na engenharia de tecidos. Metodologias de impressão 3D se popularizaram na última década. Tal tecnologia amplia as possibilidades de aplicação do alginato na engenharia de tecidos. Precisão, automação e velocidade de prototipagem são pontos chave desta metodologia de produção. O presente trabalho se propõe a desenvolver metodologia para a impressão 3D de arcabouços celulares utilizando hidrogel a base de alginato.


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  •  O alginato é um biomaterial com diversas aplicações científicas e industriais devido às suas propriedades e seu baixo custo de aquisição. Hidrogéis a base de alginato são amplamente utilizados na indústria alimentícia, em sistemas de liberação controlada de medicamentos e na engenharia de tecidos. Arcabouços celulares como meio para adesão e proliferação celular com a finalidade de mimetizar tecidos vivos são aplicados rotineiramente na engenharia de tecidos. Metodologias de impressão 3D se popularizaram na última década. Tal tecnologia amplia as possibilidades de aplicação do alginato na engenharia de tecidos. Precisão, automação e velocidade de prototipagem são pontos chave desta metodologia de produção. O presente trabalho se propõe a desenvolver metodologia para a impressão 3D de arcabouços celulares utilizando hidrogel a base de alginato.

2022
Dissertações
1
  • ANA CLARA GOMES DA SILVA
  • Modelagem e simulação da transmissão de doenças baseada em aprendizado de máquina para a predição de dengue, zika, chikungunya e Covid-19

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMAO
  • SIDNEY MARLON LOPES DE LIMA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • Data: 11/02/2022

  • Mostrar Resumo
  • 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.

2
  • ANDERSON FELIX DA SILVA
  • Sistema inteligente para o apoio ao diagnóstico do câncer de mama usando imagens termográficas e redes neurais artificiais profundas

  • Orientador : WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • RICARDO EMMANUEL DE SOUZA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • RITA DE CASSIA FERNANDES DE LIMA
  • 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
  • SÍNTESE E CARACTERIZAÇÃO DE SUPERFÍCIE ELETROCATALÍCA PARA APLICAÇÃO EM BIOSSENSORES

  • Orientador : ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • PATRICIA LOPES BARROS DE ARAUJO
  • RICARDO ATAIDE DE LIMA
  • ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
  • 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
  • Nanoplataforma Multimodal Óptico-Magnética Baseada na Lectina Ligadora de Manose

  • Orientador : ADRIANA FONTES
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ADRIANA FONTES
  • CARINNA NUNES DE LIMA
  • EMERY CLEITON CABRAL CORREIA LINS
  • 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
  • CARACTERIZAÇÃO DE MICRO-ORGANISMOS POR ESPECTROSCOPIA VIBRACIONAL NO INFRAVERMELHO COM TRANSFORMADA DE FOURIER (FT-IR)

  • Orientador : RICARDO YARA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • RICARDO YARA
  • ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • CLAUDIA SAMPAIO DE ANDRADE LIMA
  • CARLOS ANDRÉ DOS SANTOS SILVA
  • 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
  • USO DA REALIDADE VIRTUAL NA REABILITAÇÃO DE MEMBRO SUPERIOR EM PACIENTES PÓS-AVC

  • Orientador : MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
  • MEMBROS DA BANCA :
  • CRISTIANA MARIA MACEDO DE BRITO
  • MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
  • PATRICIA SILVA LESSA
  • 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
  • VALIDAÇÃO DE ESTIMATIVA ANGULAR BASEADA EM DADOS DE RASTREIO CORPORAL DE CÂMERAS RGB-D E RGB PARA AVALIAÇÃO BIOMECÂNICA

  • Orientador : ALANA ELZA FONTES DA GAMA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • FABIANA FRATA FURLAN PERES
  • SIDNEY MARLON LOPES DE LIMA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • 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
  • DESENVOLVIMENTO E VALIDAÇÃO DE UM PROTÓTIPO SISTEMA DE MONITORAMENTO REMOTO DE ECG COM COMUNICAÇÃO PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS

  • Orientador : PATRICIA SILVA LESSA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ANNA MYRNA JAGUARIBE DE LIMA
  • EMERY CLEITON CABRAL CORREIA LINS
  • PATRICIA SILVA LESSA
  • 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.

2021
Dissertações
1
  • YAGO EMIDIO DE OLIVEIRA SILVA
  • DESENVOLVIMENTO DE ATUADORES BASEADOS EM POLIMEROS RESPONSÍVEIS E BIOMIMETICOS

  • Orientador : RICARDO YARA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • RICARDO YARA
  • WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
  • NILO IKUTA
  • Data: 26/02/2021
    Ata de defesa assinada:

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  • Polímeros biomiméticos e responsíveis são tecnologias emergentes e que
    devem alavancar o desenvolvimento de diversas áreas entre elas a da Engenharia
    Biomédica. Entre estas tecnologias os Polímeros Eletroativos (EAPs) chamam a
    atenção pois mimetizam músculos artificiais na medida em que o polímero passa ao
    papel de atuador após um estímulo elétrico. Entre os EAPs disponíveis, os EAPs
    iônicos se destacam, pois, além da capacidade eletromecânica, apresentam ainda
    grande deformação na presença de uma baixa tensão elétrica e baixa impedância.
    Eletricamente, possuem o comportamento de um circuito Capacitivo-Resistivo. O
    objetivo deste trabalho foi elaborar um dispositivo a partir de uma blenda polimérica
    biomimética eletrolítica, utilizando para tanto, polímeros naturais, que associada a
    eletrodos, produzisse um atuador que permita a reversibilidade do movimento
    obtido. Este projeto foi executado em 09 etapas, a partir da construção de um
    dispositivo padrão (DP). Para tanto, foram elaborados 8 novos dispositivos EAP
    iônico (D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7 e D8), que diferenciaram entre si pelos eletrodos
    e eletrólitos utilizados. Estes Dispositivos foram avaliados em ensaios para detecção
    da passagem da corrente elétrica (sendo este teste eliminatório para os eletrodos
    produzidos) e testes de movimentação dos dispositivos. As Blendas Poliméricas
    utilizaram Polímeros Sintéticos (Polianilina e Poliestireno sulfonato), metais (folhas
    de ouro 18K), líquidos iônicos (lactato de colina), sais (NaCl) e formas alotrópicas
    condutoras de Carbono como Carvão, Grafite e Grafeno. As Blendas básicas
    sintetizadas foram a base de Agarose, um polímero natural biomimético, sendo esta
    aplicada em formulações de eletrodos e eletrólitos sólidos. As blendas de Agarose
    com PANI (eletrodo) e Agarose com PSS (eletrólito sólido), enquadram-se na
    categoria dos polímeros responsíveis, e podem ser utilizadas para produção de um
    dispositivo eletroativo (EAP). O melhor desempenho observado nos experimentos foi
    o que ocorreu nesta última Blenda de Agarose com PSS (Eletrólito sólido),
    utilizando-se como eletrodos, folhas de ouro 18K, obteram-se movimentos repetidos
    através da exposição a uma corrente elétrica.


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  • Polímeros biomiméticos e responsíveis são tecnologias emergentes e que
    devem alavancar o desenvolvimento de diversas áreas entre elas a da Engenharia
    Biomédica. Entre estas tecnologias os Polímeros Eletroativos (EAPs) chamam a
    atenção pois mimetizam músculos artificiais na medida em que o polímero passa ao
    papel de atuador após um estímulo elétrico. Entre os EAPs disponíveis, os EAPs
    iônicos se destacam, pois, além da capacidade eletromecânica, apresentam ainda
    grande deformação na presença de uma baixa tensão elétrica e baixa impedância.
    Eletricamente, possuem o comportamento de um circuito Capacitivo-Resistivo. O
    objetivo deste trabalho foi elaborar um dispositivo a partir de uma blenda polimérica
    biomimética eletrolítica, utilizando para tanto, polímeros naturais, que associada a
    eletrodos, produzisse um atuador que permita a reversibilidade do movimento
    obtido. Este projeto foi executado em 09 etapas, a partir da construção de um
    dispositivo padrão (DP). Para tanto, foram elaborados 8 novos dispositivos EAP
    iônico (D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7 e D8), que diferenciaram entre si pelos eletrodos
    e eletrólitos utilizados. Estes Dispositivos foram avaliados em ensaios para detecção
    da passagem da corrente elétrica (sendo este teste eliminatório para os eletrodos
    produzidos) e testes de movimentação dos dispositivos. As Blendas Poliméricas
    utilizaram Polímeros Sintéticos (Polianilina e Poliestireno sulfonato), metais (folhas
    de ouro 18K), líquidos iônicos (lactato de colina), sais (NaCl) e formas alotrópicas
    condutoras de Carbono como Carvão, Grafite e Grafeno. As Blendas básicas
    sintetizadas foram a base de Agarose, um polímero natural biomimético, sendo esta
    aplicada em formulações de eletrodos e eletrólitos sólidos. As blendas de Agarose
    com PANI (eletrodo) e Agarose com PSS (eletrólito sólido), enquadram-se na
    categoria dos polímeros responsíveis, e podem ser utilizadas para produção de um
    dispositivo eletroativo (EAP). O melhor desempenho observado nos experimentos foi
    o que ocorreu nesta última Blenda de Agarose com PSS (Eletrólito sólido),
    utilizando-se como eletrodos, folhas de ouro 18K, obteram-se movimentos repetidos
    através da exposição a uma corrente elétrica.

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  • WASHINGTON ANDRADE DA CUNHA COUTINHO FILHO
  • IMUNOSSENSOR CAPACITIVO BASEADO EM ELETRODO INTERDIGITADO PARA DETECÇÃO PRECOCE DO CÂNCER DE PRÓSTATA

  • Orientador : ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ROSA AMALIA FIREMAN DUTRA
  • MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
  • RICARDO ATAIDE DE LIMA
  • Data: 30/09/2021

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  • O câncer de próstata (CaP) está entre os cânceres mais frequentes em homens. Apesar das alternativas terapêuticas disponíveis para tratamento, seu diagnóstico é obtido em estágio avançado, baseado no exame físico do tamanho da próstata e do nível de antígeno específico da próstata (PSA) no sangue, bem como na biópsia em casos suspeitos. Tendo em vista a necessidade de alternativas rápidas, miniaturizadas e eficientes, este trabalho visou a elaboração de um sensor point-of-care, utilizando eletrodos interdigitados (EIDs) de ouro para detecção do PSA. Esses foram modificados através da eletrossíntese do Polipirrol (Ppy) por cronoamperometria e funcionalizados com orto-fenilenodiamina (OPD). Uma mistura de EDC/NHS e anti-PSA foi adicionada ao EID para exposição de grupamentos aminas facilitando as ligações amidas dos anticorpos ao filme pirrólico. Após imobilização dos anticorpos, os sítios ativos não-reativos do filme foram bloqueados com uma solução de glicina (50mM) em pH 7,4. A caracterização do sensor foi realizada utilizando a técnica de voltametria cíclica. O filme de PPy@OPD apresentou valores da raiz quadrada de velocidade de varredura com média de 0,99 (Ipa e Ipc), pelos quais sugeriam um comportamento controlado por difusão, apresentando a capacitância específica de 2203 μF/g. A resposta analítica em amostras de soro enriquecido foi obtida por voltametria cíclica. O imunossensor capacitivo apresentou um limite de detecção de 17 ng/mL. Entende-se que apesar de um expressive limite, este ainda necessita de aprimoramento visto que a detecção do PSA permeia a partir de 4 ng/ml.


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  • O câncer de próstata (CaP) está entre os cânceres mais frequentes em homens. Apesar das alternativas terapêuticas disponíveis para tratamento, seu diagnóstico é obtido em estágio avançado, baseado no exame físico do tamanho da próstata e do nível de antígeno específico da próstata (PSA) no sangue, bem como na biópsia em casos suspeitos. Tendo em vista a necessidade de alternativas rápidas, miniaturizadas e eficientes, este trabalho visou a elaboração de um sensor point-of-care, utilizando eletrodos interdigitados (EIDs) de ouro para detecção do PSA. Esses foram modificados através da eletrossíntese do Polipirrol (Ppy) por cronoamperometria e funcionalizados com orto-fenilenodiamina (OPD). Uma mistura de EDC/NHS e anti-PSA foi adicionada ao EID para exposição de grupamentos aminas facilitando as ligações amidas dos anticorpos ao filme pirrólico. Após imobilização dos anticorpos, os sítios ativos não-reativos do filme foram bloqueados com uma solução de glicina (50mM) em pH 7,4. A caracterização do sensor foi realizada utilizando a técnica de voltametria cíclica. O filme de PPy@OPD apresentou valores da raiz quadrada de velocidade de varredura com média de 0,99 (Ipa e Ipc), pelos quais sugeriam um comportamento controlado por difusão, apresentando a capacitância específica de 2203 μF/g. A resposta analítica em amostras de soro enriquecido foi obtida por voltametria cíclica. O imunossensor capacitivo apresentou um limite de detecção de 17 ng/mL. Entende-se que apesar de um expressive limite, este ainda necessita de aprimoramento visto que a detecção do PSA permeia a partir de 4 ng/ml.

2020
Dissertações
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  • MARIA CLARA PORFÍRIO DE SOUZA
  • ELETROMIOGRAFIA E REALIDADE AUMENTADA COMO FERRAMENTAS PARA REABILITAÇÃO DE PACIENTES COM PARALISIA FACIAL PERIFÉRICA

  • Orientador : ALANA ELZA FONTES DA GAMA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES
  • CRISTIANA MARIA MACEDO DE BRITO
  • DIOGO ROBERTO RAPOSO DE FREITAS
  • Data: 29/11/2020

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  • A Paralisia Facial Periférica (PFP) tem por consequência principal a paralisia e perda da expressão da face ou parte dela. A reabilitação dos pacientes acometidos por PFP vai depender do protocolo de tratamento e quais técnicas serão utilizadas durante o processo de reestabelecimento das funções. Frente a isso, é fundamental ter uma abordagem bem elaborada, assim como estratégias que tragam motivação ao paciente para facilitar a adesão as sessões. A eletromiografia de superfície (EMGs) tem sido utilizada para auxiliar no diagnóstico e o tratamento das alterações miofuncionais, juntamente com outras tecnologias, assim como a Realidade Aumentada (RA), capaz de enriquecer o ambiente físico com objetos sintetizados computacionalmente, permitindo a existência simultânea de objetos reais e virtuais. Dessa forma a combinação da estação dos dados da eletromiografia juntamente com a visão computacional busca viabilizar um feedback positivo para o esforço do paciente.  A pesquisa teve como objetivo desenvolver um protótipo baseado em tecnicas de realidade aumentada e biofeedback por eletromiografia para auxiliar na reabilitação de pacientes acometidos por PFP. Trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico, seguido de testes de funcionamento, realizado com indivíduos de ambos sexos e com idade entre 25 e 68 anos. O teste de funcionamento apresenta uma amostra por conveniência. A pesquisa foi dividida em quatro etapas, sendo a primeira a realização de um estudo piloto para caracterizar as faixas de frequência para os filtros de eletromiografia. Na segunda, foi realizada a montagem do instrumento. Na terceira, realizou-se o teste do instrumento para verificar sua viabilidade de aplicação. A etapa final foi dedicada à análise dos resultados. A pesquisa resultou em um instrumento composto por hardware, software e firmware que se comunicam com um computador via protocolo bluetooth. Após os testes do instrumento e análises, concluiu-se que o instrumento teve grau de satisfação positivo, sugerindo boa usabilidade.


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  • A Paralisia Facial Periférica (PFP) tem por consequência principal a paralisia e perda da expressão da face ou parte dela. A reabilitação dos pacientes acometidos por PFP vai depender do protocolo de tratamento e quais técnicas serão utilizadas durante o processo de reestabelecimento das funções. Frente a isso, é fundamental ter uma abordagem bem elaborada, assim como estratégias que tragam motivação ao paciente para facilitar a adesão as sessões. A eletromiografia de superfície (EMGs) tem sido utilizada para auxiliar no diagnóstico e o tratamento das alterações miofuncionais, juntamente com outras tecnologias, assim como a Realidade Aumentada (RA), capaz de enriquecer o ambiente físico com objetos sintetizados computacionalmente, permitindo a existência simultânea de objetos reais e virtuais. Dessa forma a combinação da estação dos dados da eletromiografia juntamente com a visão computacional busca viabilizar um feedback positivo para o esforço do paciente.  A pesquisa teve como objetivo desenvolver um protótipo baseado em tecnicas de realidade aumentada e biofeedback por eletromiografia para auxiliar na reabilitação de pacientes acometidos por PFP. Trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico, seguido de testes de funcionamento, realizado com indivíduos de ambos sexos e com idade entre 25 e 68 anos. O teste de funcionamento apresenta uma amostra por conveniência. A pesquisa foi dividida em quatro etapas, sendo a primeira a realização de um estudo piloto para caracterizar as faixas de frequência para os filtros de eletromiografia. Na segunda, foi realizada a montagem do instrumento. Na terceira, realizou-se o teste do instrumento para verificar sua viabilidade de aplicação. A etapa final foi dedicada à análise dos resultados. A pesquisa resultou em um instrumento composto por hardware, software e firmware que se comunicam com um computador via protocolo bluetooth. Após os testes do instrumento e análises, concluiu-se que o instrumento teve grau de satisfação positivo, sugerindo boa usabilidade.

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