Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
AQUINO, Mayra Macedo de |
| Orientador(a): |
GOMES, Anderson Stevens Leonidas |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso embargado |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Odontologia
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53854
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Resumo: |
As alterações nos tecidos duros ou moles da cavidade bucal normalmente apresentam um componente microbiológico envolvido, assim é importante desenvolver técnicas diagnósticas que auxiliem na avaliação clínica, sem destruir a estruturação do biofilme. A Tomografia de Coerência Óptica (OCT) representa uma alternativa para analisar tecidos e microrganismos sem a necessidade de qualquer processamento. Essa técnica de imagem pode ser definida como um método em tempo real, in situ e não destrutivo que se baseia na avaliação da luz retroespalhada pelo objeto e fornece informações detalhadas das estruturas analisadas. O presente estudo propôs o uso da OCT para visualização do biofilme de Candida albicans em resinas d reembasamento para próteses removíveis. Foram utilizadas três resinas (Silagum- Comfort, Coe-Comfort e Soft-Confort), com características distintas relacionadas à sorção de água e inibição fúngica. Um total de 30 amostras foram submetidas à varredura com o OCT antes e 96h após a inoculação com Candida albicans (URM 6547). A análise do biofilme foi realizada através de imagens 2D Callisto SD-OCT (930nm) operando em domínio espectral. Em seguida, as imagens foram pré- processadas utilizando um filtro Gaussiano 3x3 para remover o ruído, seguida da aplicação de uma binarização de Otsu, permitindo a segmentação e contagem de pixels. Assim, a camada de biofilme formada é claramente identificável nas imagens, com visualização modificada pela sorção de água de cada material. Silagum-Comfort e Soft-Confort apresentaram semelhanças no espalhamento da luz entre as amostras limpa e inoculada, com as últimas apresentando maiores valores de intensidade do sinal luminoso. As amostras Coe-Comfort foram as únicas que não apresentaram diferenças entre as suas imagens. Adicionalmente, modelos de Machine Learning também foram utilizados para duas tarefas: (i) distinção automática entre os diferentes tipos de resinas, e (ii) identificação e separação automática de amostras contaminadas. Portanto, os resultados do presente estudo sugerem que a OCT é uma técnica viável para visualização do biofilme em materiais de reembasamento, com sua automatização possível através de algoritmos de aprendizagem de máquina. |
