Influência de agentes clareadores na rugosidade de compósitos dentários

O clareamento dental é o meio disponível mais simples, comum e conservador para o cirurgião-dentista proporcionar aos pacientes o padrão de cor de seus dentes mais desejado. Em alguns casos, os dentes que vão ser clareados podem apresentar restaurações realizadas com compósitos dentais, que são mais suscetíveis a alterações químicas, quando comparados a outros materiais restauradores. Alguns estudos mostraram que diferentes concentrações de agentes clareadores levaram a um aumento significativo da rugosidade superficial e das porosidades em compósitos dentais. Este estudo avaliou o efeito de dois agentes clareadores (Whiteness HP Blue 20%, Whiteness HP Max) sobre a rugosidade superficial de dois compósitos dentais, um micro-híbrido (Esthet X, Denstply) e outro nanoparticulado (Z 350, 3M ESPE). Um total de oito corpos de prova (9 x 2 mm) foram confeccionados com auxílio de uma matriz de teflon, sendo divididos em 4 grupos (Esthet X + Whiteness HP Blue 20%; Esthet X + Whiteness HP Max; Z 350 + Whiteness HP Blue 20%; Z 350 + Whiteness HP Max), sendo n=2. Os corpos de prova foram armazenados em saliva artificial neutra e, após 24 horas, foram polidos com discos de óxido de Alumínio (Sof-lex, 3M ESPE). Após sete dias de imersão salivar, cada corpo de prova foi levado a um microscópio de força atômica para obtenção do valor inicial de rugosidade superficial (Ra em nm). Em seguida, sem remover o corpo de prova do microscópio, o agente clareador foi aplicado sobre a superfície do corpo de prova, segundo as instruções do fabricante, de modo que permitisse uma posterior observação da mesma área do corpo de prova observada inicialmente, para obtenção do valor final de rugosidade superficial. Imagens em duas e três dimensões foram obtidas de cada corpo de prova para observação de alterações da topografia. Os resultados foram tratados estatisticamente por ANOVA e pelo teste de contraste Student-Newman-Keuls (p < 0,05). Não houve alteração significativa na rugosidade superficial (Ra) dos corpos da prova de compósitos micro-híbrido e nanoparticulado, submetidos aos agentes clareadores Whiteness HP Blue 20% e Whiteness HP Maxx. No entanto, independente do agente clareador utilizado, foram observadas maiores alterações topográficas nas imagens de microscopia de força atômica da superfície do compósito micro-híbrido do que nas imagens do nanoparticulado.

Síntese e caracterização de microesferas poliméricas reticuladas à base de poli(ácido metacrílico) contendo nanopartículas magnéticas de ferritas de manganês

As nanopartículas de ferritas de manganês (MnFe2O4) tem sido de grande interesse por causa de suas notáveis propriedades magnéticas doces (baixa coercividade e moderada magnetização de saturação) acompanhada com boa estabilidade química e dureza mecânica. A formação de materiais híbridos/compósito estabiliza as nanopartículas magnéticas (NPMs) e gera funcionalidades aos materiais. Entretanto, não foi encontrada na literatura uma discussão sobre a síntese e as propriedades de polímeros polares reticulados à base de ácido metacrílico contendo ferritas de manganês na matriz polimérica. Assim, o objetivo desta Dissertação foi produzir partículas esféricas poliméricas reticuladas, com boas propriedades magnéticas, à base de ácido metacrílico, estireno, divinilbenzeno e ferritas de manganês. Neste trabalho, foram sintetizados compósitos de ferrita de manganês (MnFe2O4) dispersa em copolímeros de poli(ácido-metacrílico-co-estireno-co-divinilbenzeno), via polimerização em suspensão e em semi-suspensão. Foram variados os teores de ferrita (1% e 5%) e a concentração do agente de suspensão (0,2% e 5%). Além disso, foram testadas sínteses contendo a fase orgânica pré-polimerizada, e também a mistura da ferrita na fase orgânica (FO), antes da etapa da polimerização em suspensão. Os copolímeros foram analisados quanto as suas morfologias - microscopia óptica; propriedades magnéticas e distribuição das ferritas na matriz polimérica - VSM, SEM e EDS-X; propriedades térmicas TGA; concentração de metais presentes na matriz polimérica absorção atômica. As ferritas foram avaliadas quanto à cristalografia XRD. A matriz polimérica foi avaliada pela técnica de FTIR. As amostras que foram pré-polimerizadas e as que além de pré-polimerizadas foram misturadas as ferritas de manganês na FO, apresentaram as melhores propriedades magnéticas e uma incorporação maior da ferrita na matriz polimérica. Essas rotas sintéticas fizeram com que os copolímeros não apresentassem aglomeração, e também minimizou a presença de ferritas na superfície das microesferas. Em geral, todos os copolímeros obtidos apresentaram as características de materiais magneticamente doces além do superparamagnetismo. Foi constatado que o aumento da concentração do PVA e a diminuição da concentração da ferrita fazem com que os diâmetros das microesferas decresçam. Os resultados de TGA e DTG mostraram que ao misturar as ferritas na FO, a concentração de material magnético na matriz polimérica aumenta cerca de 10%. Entretanto, somente a amostra PM2550, pré-polimerizada e com as ferritas misturadas na FO (5% de ferrita e 0,2% de PVA), apresentou potencial aplicação. Isso porque as ferritas não ficaram expostas na superfície das microesferas, ou seja, o material magnético fica protegido de qualquer ação externa

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.