Análise de grandezas cinemáticas e dinâmicas inerentes à hemiparesia através da descoberta de conhecimento em bases de dados

Em virtude de uma elevada expectativa de vida mundial, faz-se crescente a probabilidade de ocorrer acidentes naturais e traumas físicos no cotidiano, o que ocasiona um aumento na demanda por reabilitação. A terapia física, sob o paradigma da reabilitação robótica com serious games, oferece maior motivação e engajamento do paciente ao tratamento, cujo emprego foi recomendado pela American Heart Association (AHA), apontando a mais alta avaliação (Level A) para pacientes internados e ambulatoriais. No entanto, o potencial de análise dos dados coletados pelos dispositivos robóticos envolvidos é pouco explorado, deixando de extrair informações que podem ser de grande valia para os tratamentos. O foco deste trabalho consiste na aplicação de técnicas para descoberta de conhecimento, classificando o desempenho de pacientes diagnosticados com hemiparesia crônica. Os pacientes foram inseridos em um ambiente de reabilitação robótica, fazendo uso do InMotion ARM, um dispositivo robótico para reabilitação de membros superiores e coleta dos dados de desempenho. Foi aplicado sobre os dados um roteiro para descoberta de conhecimento em bases de dados, desempenhando pré-processamento, transformação (extração de características) e então a mineração de dados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina. A estratégia do presente trabalho culminou em uma classificação de padrões com a capacidade de distinguir lados hemiparéticos sob uma precisão de 94%, havendo oito atributos alimentando a entrada do mecanismo obtido. Interpretando esta coleção de atributos, foi observado que dados de força são mais significativos, os quais abrangem metade da composição de uma amostra.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Minimização de resíduos do processamento do café solúvel através do reaproveitamento da borra para extração de óleo utilizando solvente renovável

O principal resíduo da indústria de café solúvel é a borra de café, gerada após a extração de sólidos solúveis com água, sendo usualmente queimada em caldeiras para geração de energia para a própria indústria. Entretanto, este co-produto pode conter de 15 a 20 % de óleo, componente de grande interesse na indústria alimentícia. Em paralelo, na indústria de produção de óleos vegetais o solvente frequentemente utilizado é o hexano. Contudo, por este ser um derivado de combustíveis fósseis, alternativas para sua substituição por solventes mais amigáveis ao meio ambiente, que podem ser obtidos por via biotecnológica, estão sendo estudadas. Deste modo, o objetivo principal desta dissertação de mestrado foi a viabilização técnica do emprego de solventes alcoólicos no processo de extração de óleo de borra de café proveniente da indústria de processamento de café solúvel. Foram realizadas extrações sólido-líquido em um estágio para estudar a influência das variáveis de processo temperatura (60 a 90 °C), tipo de solvente (etanol, ET ou isopropanol, IPA) e a hidratação do solvente (absoluto ou azeotrópico) nas características das fases extrato e rafinado, em termos de rendimento de extração de óleo, de ácidos clorogênicos (ACG), de carboidratos totais, teor de proteínas e índice de solubilidade de nitrogênio (ISN) da fase rafinado. Pré-tratamento enzimático ao processo de extração também foi realizado para investigar a sua atuação sobre o rendimento de extração de óleo e ACG, além do ISN das fases rafinado obtidas na temperatura de 70 °C. De forma geral, pode-se inferir que a temperatura favorece a extração de compostos lipídicos, mas a hidratação do solvente prejudica a extração destes compostos pelo aumento da polaridade do solvente. Do mesmo modo, como o ET é mais polar que o IPA, o primeiro solvente proporcionou a obtenção de menores rendimentos de extração de óleo. A temperatura de processo também influenciou a extração de ACG, a qual foi beneficiada a temperaturas mais baixas pelo aumento da polaridade dos solventes utilizados. De tal forma, que a 60 °C, nos experimentos utilizando etanol azeotrópico obteve-se os menores rendimentos de extração de óleo, porém maior rendimento de extração de ACG. O pré-tratamento enzimático apresentou diferenças significativas nas características das fases extrato e rafinado. No entanto, somente os experimentos com etanol absoluto resultaram em rendimentos de extração de óleo economicamente viáveis. De fato, será relevante um estudo mais aprofundado das variáveis de pré-tratamento enzimático para obter resultados mais expressivos em relação à extração de compostos lipídicos. Diante dos dados experimentais obtidos, conclui-se que é tecnicamente viável o emprego de solventes alcoólicos no processo de extração de óleo de borra de café. Entretanto, nota-se que as condições de processo devem ser avaliadas minuciosamente com o objetivo de se obter altos rendimentos de extração de óleo com maior teor de ACG.

Avaliação de microtécnicas de extração para análise de lamotrigina em plasma de pacientes epilépticos por eletroforese capilar

A lamotrigina (LTG) é um fármaco pertencente à classe das feniltriazinas utilizado no tratamento de crises epilépticas generalizadas e focais e no tratamento adjunto da epilepsia refratária. Devido à alta variabilidade interindividual, às interações medicamentosas e aos efeitos adversos apresentados durante a administração da LTG, a monitorização terapêutica nos pacientes que fazem uso deste fármaco é necessária para ajuste de dose individual e evitar os efeitos adversos. Assim, o objetivo deste trabalho foi a avaliação de duas técnicas de microextração: a microextração em fase líquida com fibras ocas (HF-LPME) e a microextração líquido-líquido dispersiva (DLLME) para análise da lamotrigina em amostras de plasma de pacientes epilépticos. Primeiramente foram definidas as condições eletroforéticas: foi utilizado um capilar de sílica fundida de 75 ?m de diâmetro interno e 50 cm de comprimento efetivo. O eletrólito de corrida (BGE) foi composto por ácido 2-morfolinoetanosulfônico (MES), na concentração de 130 mmol L-1 e pH 5,0. As análises foram realizadas à temperatura de 20°C e tensão de 15 kV. A amostra foi injetada hidrodinamicamente (0,5 psi por 10 s) e a detecção foi feita em 214 nm. Nestas condições a LTG e o padrão interno (PI), lidocaína, puderam ser analisados em menos de 7 minutos. A HF-LPME foi avaliada no modo de 3 fases, usando 500 ?L de plasma e 3,5 mL de solução fosfato de sódio 50 mmol L-1 pH 9,0 como fase doadora. O solvente utilizado para impregnar a fibra foi o 1-octanol. Como fase aceptora foram utilizados 60 ?L de solução de ácido clorídrico pH 4,0. Para avaliação da DLLME, foi necessária uma etapa de pré-tratamento da amostra (500 ?L de plasma) com 1 mL de acetonitrila. Após isto, 1,3 mL do sobrenadante foram adicionados a 4 mL de solução fosfato de sódio 50 mmol L-1 pH 9,0 e 120 ?L de clorofórmio (solvente extrator) foram injetados nesta amostra aquosa e 165 ?L de fase sedimentada foram recuperados. As características de desempenho analítico para ambos os métodos foram avaliadas, sendo obtida linearidade na faixa de concentração plasmática de 1-20 ?g/mL e limite inferior de quantificação (LIQ) de 1 ?g mL-1. Os ensaios de precisão e exatidão apresentaram valores de acordo com os guias oficiais. Além disso, os métodos foram seletivos, não apresentaram efeito residual e as amostras foram estáveis. Os valores de recuperação foram de 54,3 e 23% para HF-LPME e DLLME, respectivamente. Os métodos validados foram aplicados com sucesso em amostras de plasma de pacientes epilépticos em tratamento com a LTG. Além disso, as duas técnicas foram comparadas e a HF-LPME apresentou vantagens em relação à DLLME, mostrando ser uma técnica promissora para análise de matrizes complexas, com reduzido consumo de solvente orgânico e possibilidade de automação.

Filmes e coberturas a base do resíduo da extração de corante de cúrcuma

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de uso do resíduo da extração de pigmento de cúrcuma na produção de filmes e coberturas. Para o estudo dos filmes, foram utilizados glicerol e sorbitol como plastificantes e avaliados os efeitos da concentração de farinha de cúrcuma e do plastificante sobre as propriedades mecânicas, solubilidade, permeabilidade ao vapor de água (PVA), molhabilidade, atividade antioxidante, teor de curcuminóides e teor de compostos fenólicos totais utilizando um Delineamento Central Composto Rotacional 22, e os resultados foram avaliados utilizando a metodologia de superfície de resposta (MSR). A concentração de farinha afetou de forma positiva a espessura, PVA e o teor de curcuminóides totais dos filmes plastificados com glicerol e sorbitol. Entretanto, esta variável afetou as propriedades de solubilidade, molhabilidade e teor de compostos fenólicos totais somente dos filmes com glicerol. A concentração de plastificante (glicerol ou sorbitol) afetou significativamente a solubilidade, PVA e molhabilidade de ambos os filmes. Filmes de farinha de cúrcuma com boas propriedades mecânicas, baixa permeabilidade ao vapor de água, alta atividade antioxidante, alto teor de curcuminóides e alto teor de compostos fenólicos totais podem ser produzidos utilizando 27,9 a 30 g glicerol/100 g farinha ou 30 a 42 g sorbitol/100 g farinha e concentração de farinha na faixa de 5% a 6,41%. A cobertura de farinha de cúrcuma contendo 6% de farinha e 30 g glicerol/100 g de farinha foi aplicada em bananas Maçã (Musa acuminata) armazenadas a 27ºC e 65% UR. Assim, foi avaliado o efeito da cobertura na qualidade pós-colheita das bananas em função à suas características físico-químicas como perda de massa, firmeza da polpa, pH, acidez titulável, sólidos solúveis, açúcares redutores e cor da casca. Os resultados mostraram que a cobertura foi eficiente em diminuir a perda de massa, o teor de açúcares redutores, a acidez, a perda da firmeza e a cor da casca principalmente durante a etapa de maturação do fruto. Entretanto, não foi observado grande efeito da cobertura sobre o pH e o teor de sólidos solúveis durante o período estudado. As bananas sem a cobertura tiveram vida útil de 6 dias, enquanto as bananas com cobertura tiveram vida útil de 9 dias.