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Introdução: As restaurações dentárias são um tratamento minimamente invasivo e muito comum na atividade médico dentária. Atualmente, as resinas compostas são consideradas o material de eleição para restaurações dentárias na região anterior e posterior, não apenas devido às suas excelentes propriedades óticas, mecânicas e físicas, mas também pela facilidade de manipulação e aplicação. A principal razão para a substituição de uma resina composta é a alteração de cor clinicamente inaceitável, principalmente na região anterior da cavidade oral. Existem vários estudos na literatura que avaliam o efeito de diferentes sistemas de acabamento e polimento na rugosidade superficial de resinas compostas, mas poucos relacionam o sistema de acabamento e polimento com a estabilidade da cor. O ensaio experimental a que nos propomos tem como finalidade comparar a estabilidade da cor de uma resina composta quando submetida a diferentes sistemas de polimento. Objetivo: O objetivo do presente estudo é avaliar a estabilidade da cor de uma resina composta, submetida a dois sistemas de polimento diferentes, após imersão em diferentes soluções corantes. Material e métodos: Neste estudo foram confecionadas 40 amostras com a resina composta nanocerâmica: Ceram.x SpectraTM ST® (Dentsply Sirona). De seguida foram polidos com os sistemas de acabamento e polimento: Enhance® (Dentsply Sirona) e Astropol® (Ivoclar Vivadent). Foi realizada a primeira medição de cor, utilizando um espetrofotómetro, seguidamente as amostras foram divididas por grupos e imersas nas soluções corantes: café, vinho tinto e Coca-Cola. O grupo controle foi imerso em água destilada. Após 40h foi realizada a segunda medição de cor. O sistema de medição da cor utilizado foi o Commission Internationale d’Eclairde L*a*b* (CIE L*a*b*). A análise estatística foi feita segundo o teste ANOVA bifatorial. A diferença cromática foi obtida através do cálculo do delta E (∆E). Resultados: O polimento do tipo Enhance® obteve diferenças cromáticas superiores, em comparação com o polimento do tipo Astropol®, com resultados estatisticamente significativos. Os testes de múltiplas comparações revelaram diferenças estatisticamente significativas entre o controlo e o café, controlo e o vinho tinto, café e o vinho tinto, café e a coca-cola e vinho tinto e a coca-cola. Neste estudo, o vinho tinto foi a substância cuja pigmentação foi a mais elevada de todas, seguido do café. Por outro lado, a Coca-cola e o controlo, obtiveram os valores mais baixos de diferença cromática do estudo, sem relevância estatística. Conclusões: No presente estudo conclui-se que: O vinho e o café alteram a estabilidade da cor para a resina composta testada; A coca-cola não altera a estabilidade da cor para a resina composta testada; O sistema de polimento afeta a estabilidade da cor, quando a resina composta é imersa em vinho tinto e café. O presente estudo é clinicamente relevante porque: A escolha do sistema de acabamento e polimento por parte do médico dentista tem influência na alteração da cor da resina composta após contacto/imersão em substâncias consumidas frequentemente pelos pacientes; Dos sistemas de polimento utilizados, o sistema Astropol® revelou maior estabilidade de cor da resina composta testada.

The potential loss of world crop production from the effect of pests, including weeds, animal pests, pathogens and viruses has been quantified as around 40%. In addition to the economic threat, plant diseases could have disastrous consequences for the environment. Accurate and timely disease detection requires the use of rapid and reliable techniques capable of identifying infected plants and providing the tools required to implement precision agriculture strategies. The combination of suitable remote sensing (RS) data and advanced analysis algorithms makes it possible to develop prescription maps for precision disease control. This chapter shows some case studies on the use of remote sensing technology in some of the world’s major crops; namely cotton, avocado and grapevines. In these case studies, RS has been applied to detect disease caused by fungi using different acquisition platforms at different scales, such as leaf-level hyperspectral data and canopy-level remote imagery taken from satellites, manned airplanes or helicopter, and UAVs. The results proved that remote sensing is useful, efficient and effective for identifying cotton root rot zones in cotton fields, laurel wilt-infested avocado trees and esca-affected vines, which would allow farmers to optimize inputs and field operations, resulting in reduced yield losses and increased profits.

Submitted by Cristina Afonso (cac@lisboa.ucp.pt) on 2017-03-06T09:21:54Z No. of bitstreams: 1 TESE Final.pdf: 461342 bytes, checksum: 0489fb42e2fcf49f42d07525bff0e1ac (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Afonso (cac@lisboa.ucp.pt) on 2017-03-06T09:22:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE Final.pdf: 461342 bytes, checksum: 0489fb42e2fcf49f42d07525bff0e1ac (MD5) Made available in DSpace on 2017-03-06T09:22:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE Final.pdf: 461342 bytes, checksum: 0489fb42e2fcf49f42d07525bff0e1ac (MD5) Previous issue date: 2016-10-17

A procedure to achieve the semi-automatic relative image normalization of multitemporal remote images of an agricultural scene called ARIN was developed using the following procedures: 1) defining the same parcel of selected vegetative pseudo-invariant features (VPIFs) in each multitemporal image; 2) extracting data concerning the VPIF spectral bands from each image; 3) calculating the correction factors (CFs) for each image band to fit each image band to the average value of the image series; and 4) obtaining the normalized images by linear transformation of each original image band through the corresponding CF. ARIN software was developed to semi-automatically perform the ARIN procedure. We have validated ARIN using seven GeoEye-1 satellite images taken over the same location in Southern Spain from early April to October 2010 at an interval of approximately 3 to 4 weeks. The following three VPIFs were chosen: citrus orchards (CIT), olive orchards (OLI) and poplar groves (POP). In the ARIN-normalized images, the range, standard deviation (s. d.) and root mean square error (RMSE) of the spectral bands and vegetation indices were considerably reduced compared to the original images, regardless of the VPIF or the combination of VPIFs selected for normalization, which demonstrates the method's efficacy. The correlation coefficients between the CFs among VPIFs for any spectral band (and all bands overall) were calculated to be at least 0.85 and were significant at P = 0.95, indicating that the normalization procedure was comparably performed regardless of the VPIF chosen. ARIN method was designed only for agricultural and forestry landscapes where VPIFs can be identified. © 2014 Garcia-Torres et al., All the external funding of this research was provided by the Spanish Commission of Science and Technology (http://www.idi.mineco.gob.es/portal/site​/MICINN/), Ministry of Economy and Competition, through the projects AGL2007-60926 and AGL2010-15506.

Trabalho final de mestrado integrado em Medicina área científica de Gastroenterologia, apresentada á Faculdade de Medicina da Universidade de Coimbra O estudo das hiperbilirrubinémias congénitas familiares não hemolíticas é importante, pois estas incluem quer formas benignas, como a Síndroma de Gilbert, quer patologias com elevado índice de mortalidade, como a Síndroma de Crigler-Najjar. Ainda que algumas destas condições sejam benignas, é importante identificar os seus portadores, pois estes podem apresentar susceptibilidade aumentada para intoxicação por determinadas substâncias. Por outro lado, a Síndroma de Crigler-Najjar pode originar manifestações neurológicas irreversíveis, como o kernicterus, cuja incidência tem vindo a aumentar. A hiperbilirrubinémia isolada é a única manifestação laboratorial das formas congénitas familiares não hemolíticas. Apesar da maioria destas formas congénitas serem pouco prevalentes, o seu conhecimento é indispensável para o diagnóstico diferencial da hiperbilirrubinémia isolada. Desta forma, os objectivos primordiais desta revisão passam por avaliar o valor semiológico da hiperbilirrubinémia isolada e os efeitos que lhe estão associados; analisar e compreender os mecanismos fisiopatológicos que lhe são inerentes; sistematizar e classificar as hiperbilirrubinémias familiares congénitas não hemolíticas; identificar os meios de diagnóstico passíveis de esclarecer a sua etiologia; efectuar adequadamente o diagnóstico diferencial de hiperbilirrubinémia isolada e, por fim, desenhar as estratégias terapêuticas mais convenientes The study of congenital familial nonhemolytic hyperbilirubinaemias is important, because it includes not only benign pathologies, such as Gilbert Syndrome, but also forms with a high mortality rate, such as Crigler-Najjar Syndrome. Even if some conditions are benign, it is important to identify them, because these patients show increased susceptibility to certain drugs. On the other hand, Crigler-Najjar Syndrome can cause irreversible neurological manifestations, such as kernicterus, whose incidence has been increasing. Isolated hyperbilirubinaemia is the only laboratory manifestation of these nonhemolytic familiar congenital forms. Although most of these congenital forms are not prevalent, their knowledge is essential for the differential diagnosis of isolated hyperbilirubinaemia. Thus, the primary objectives of this review are to evaluate the semiological value of isolated hyperbilirubinaemia and its effects; to analyze and understand its pathophysiological mechanisms; to systematize and classify the familiar congenital nonhemolytic hyperbilirubinaemias; to identify diagnostic means that can help clarify its etiology; to correctly do the differential diagnosis of isolated hyperbilirubinaemia, and finally to draw the most appropriate therapeutic strategies

In the context of detection of weeds in crops for site-specific weed control, on-ground spectral reflectance measurements are the first step to determine the potential of remote spectral data to classify weeds and crops. Field studies were conducted for four years at different locations in Spain. We aimed to distinguish cruciferous weeds in wheat and broad bean crops, using hyperspectral and multispectral readings in the visible and near-infrared spectrum. To identify differences in reflectance between cruciferous weeds, we applied three classification methods: stepwise discriminant (STEPDISC) analysis and two neural networks, specifically, multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF). Hyperspectral and multispectral signatures of cruciferous weeds, and wheat and broad bean crops can be classified using STEPDISC analysis, and MLP and RBF neural networks with different success, being the MLP model the most accurate with 100, or higher than 98.1, of classification performance for all the years. Classification accuracy from hyperspectral signatures was similar to that from multispectral and spectral indices, suggesting that little advantage would be obtained by using more expensive airborne hyperspectral imagery. Therefore, for next investigations, we recommend using multispectral remote imagery to explore whether they can potentially discriminate these weeds and crops. Copyright © 2012 Ana-Isabel de Castro et al., This work was partially financed by the Spanish Ministry of Science and Innovation through projects AGL2008-04670-CO3-03 and AGL2011-30442-CO2-01 (FEDER).