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- Dispositivos Médicos e Dispositivos Médicos para Diagnóstico in vitro-Classificação de Acordo com o Novo Enquadramento RegulamentarPublication . Andrade, Cristina Nascimento; Morgado, Manuel Augusto Nunes Vicente Passos; Morgado, Sandra Cristina Antunes Rolo PassosA presente dissertação de mestrado encontra-se dividida em três capítulos, referentes às áreas de Investigação, Farmácia Hospitalar e Farmácia Comunitária. O capítulo 1 é relativo à parte de investigação, onde é descrito todo o trabalho desenvolvido relativo aos dispositivos médicos e dispositivos médicos para diagnóstico in vitro e a sua classificação de acordo com o novo enquadramento regulamentar, que culminou com a elaboração de um manual onde é apresentada esta classificação, em comparação com as anteriores diretivas. Este manual apresenta informação relativa a 61 dispositivos médicos e 72 dispositivos médicos para diagnóstico in vitro, de acordo com a classificação pela nomenclatura portuguesa de dispositivos médicos (NPDM), e tem o intuito de ser uma ferramenta útil e de fácil acesso e consulta para o farmacêutico e outros profissionais de saúde, sobre as alterações que os novos regulamentos trazem, no que diz respeito, principalmente, à classificação dos dispositivos médicos e dispositivos médicos para diagnóstico in vitro. O capítulo 2 é relativo à componente de farmácia hospitalar, onde são descritas as várias atividades desenvolvidas durante o meu estágio nos Serviços Farmacêuticos Hospitalares do Hospital Sousa Martins, na Guarda, entre 1 de março e 16 de abril de 2021, num total de 7 semanas, sob orientação do Drº Jorge Aperta. O capítulo 3 é relativo à componente de farmácia comunitária, onde são descritas as atividades realizadas e competências adquiridas durante o estágio realizado em farmácia comunitária, na Farmácia Confiança, em Sernancelhe, entre 20 de março e 9 de julho de 2021, num total de 12 semanas, sob a orientação da Drª Gracinda Santos.
- Thermoelastic Modelling of Additive Manufacturing by Selective Laser MeltingPublication . Ribeiro, Mariana dos Santos; Gamboa, Pedro Vieira; Simões, Fernando António dos SantosAdditive manufacturing represents a powerful tool for the production of lightweight and optimised aerospace components capable of enabling an overall mass reduction of the system they are embedded in and, consequently, minimising fuel consumption and pollutant emissions. In particular, combining additive methods with titanium alloys is an attractive solution for saving weight while ensuring structural integrity due to their outstanding specific mechanical properties. The problems associated with the manufacturing of titanium by traditional processes, namely the waste of raw material in relation to the material actually utilised, can be solved by the adoption of additive methods, in particular Selective Laser Melting. Active Space Technologies has been investigating additivetitanium solutions in the scope of the ADVANSS project whose aim was the research, development and manufacturing of a support structure, the Large Lens Mounting. However, the considerable heat exchanges between the substrate, the powder bed, the melt pool and the surrounding environment involved in the process are responsible for inducing large stress concentrations that may cause part failure. The main objective of this work is the development of a thermoelastic model capable of replicating the phenomena occurring during Selective Laser Melting, including material melting and subsequent cooling, with good flexibility in parameter variation. By predicting thermal stresses induced during manufacturing, it is possible to establish a set of process parameters capable of mitigating part imperfections. A series of complementary goals have been proposed as well: carrying out parametric studies to predict stresses induced by a specific set of parameters for a single layer, and later of a whole component, with n layers; building a hierarchy of parameters according to their ability to minimise stresses; and enriching Active Space Technologies expertise in additive manufacturing technologies. The prospect is that the knowledge acquired with this project contributes to the development of a similar model that would optimise the fabrication process of the Large Lens Mounting.
- Desenvolvimento de Micro e Nanoemulsões O/A para administração intranasal de Nestorona em Acidente Vascular CerebralPublication . Rodrigues, Lina Isabel Esteves; Santos, Adriana Oliveira dos; Silvestre, Samuel MartinsO presente relatório de estágio para obtenção do grau de Mestre em Ciências Farmacêuticas foi realizado no âmbito da Unidade Curricular “Estágio” do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas da Universidade da Beira Interior (Covilhã). Este trabalho encontra-se estruturado em três capítulos, referentes a cada um dos períodos de aprendizagem nas vertentes de Investigação, Farmácia Hospitalar e Farmácia Comunitária. O capítulo um é referente ao projeto de investigação intitulado “Desenvolvimentos de Micro e Nanoemulsões O/A para administração intranasal de Nestorona em Acidente Vascular Cerebral” desenvolvido no Centro de Investigação em Ciências da Saúde da Universidade da Beira Interior. Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de emulsões nanométricas para o transporte intranasal de Nestorona, um potencial agente neuroprotetor, de forma a promover o seu direcionamento ao cérebro. As formulações foram caracterizadas quanto ao seu diâmetro hidrodinâmico médio, índice de polidispersão (PDI) e osmolalidade. Adicionalmente, foi avaliada a citotoxicidade das formulações mais promissoras na linha celular de neurónios N27. Foram obtidas micro- e nanoemulsões de elevada homogeneidade (PDI < 0,2; ou mesmo < 0,1), de pH e osmolalidade adequados à via nasal, que permitiram incorporar a concentração alvo de Nestorona (0,48 mg/mL). Os resultados preliminares relativos à citotoxicidade das formulações na linha celular N27, indicaram que as nanoemulsões desenvolvidas estavam associadas a uma toxicidade bastante superior à das microemulsões. O capítulo dois diz respeito ao estágio em Farmácia Hospitalar, realizado nos Serviços Farmacêuticos do Centro Hospitalar Universitário Cova da Beira, no período de 1 de Março a 16 de Abril de 2021, sob a orientação da Dr.ª Maria Olímpia Fonseca. São descritas as competências adquiridas e funcionamento de cada uma das principais áreas do hospital: Setor de Aquisição e Logística, Setor de Dose Unitária, Setor de Ambulatório e Setor de Farmacotecnia. Por último, o capítulo três refere-se ao estágio em Farmácia Comunitária, realizado na Farmácia Diamantino, Fundão, no período de 19 de Abril a 9 de Julho de 2021, sob a orientação da Dr.ª Natália Craveiro. Neste capítulo é apresentado o funcionamento da farmácia e são descritas as tarefas e atividades desempenhadas durante o estágio e algumas particularidades alocadas ao enquadramento legal desta componente.
- Peaches Detection Using a Deep Learning Technique - A Contribution to Yield Estimation, Resources Management, and Circular EconomyPublication . Assunção, Eduardo Timóteo; Gaspar, Pedro Dinis; Mesquita, Ricardo; Simões, Maria Paula; Ramos, António; Proença, H.; Inácio, Pedro R. M.Fruit detection is crucial for yield estimation and fruit picking system performance. Many state-of-the-art methods for fruit detection use convolutional neural networks (CNNs). This paper presents the results for peach detection by applying a faster R-CNN framework in images captured from an outdoor orchard. Although this method has been used in other studies to detect fruits, there is no research on peaches. Since the fruit colors, sizes, shapes, tree branches, fruit bunches, and distributions in trees are particular, the development of a fruit detection procedure is specific. The results show great potential in using this method to detect this type of fruit. A detection accuracy of 0.90 using the metric average precision (AP) was achieved for fruit detection. Precision agriculture applications, such as deep neural networks (DNNs), as proposed in this paper, can help to mitigate climate change, due to horticultural activities by accurate product prediction, leading to improved resource management (e.g., irrigation water, nutrients, herbicides, pesticides), and helping to reduce food loss and waste via improved agricultural activity scheduling.