Microcompletos de cavitação são imagens usando uma câmera de alta velocidade ligada a uma lente de zoom. A configuração experimental é explicada, e a análise de imagem é usada para calcular a área da cavitação. A análise da imagem é feita usando ImageJ.
Uma técnica experimental e de análise de imagem é apresentada para bolhas de cavitação de imagem e cálculo de sua área. A técnica experimental de imagem de alta velocidade e o protocolo de análise de imagem aqui apresentado também podem ser aplicados para bolhas microscópicas de imagem em outros campos de pesquisa; portanto, ele tem uma ampla gama de aplicações. Aplicamos isso à cavitação de imagem em torno de escaladores ultrassônicos dentários. É importante imaginar a cavitação para caracterizá-la e entender como ela pode ser explorada para várias aplicações. A cavitação que ocorre em torno de escaladores ultrassônicos dentários pode ser usada como um novo método de remoção de placas dentárias, o que seria mais eficaz e causaria menos danos do que as técnicas atuais de terapia periodontal. Apresentamos um método para a imagem das nuvens de bolha de cavitação que ocorrem em torno de pontas de escalador ultrassônico dental usando uma câmera de alta velocidade e uma lente zoom. Também calculamos a área de cavitação utilizando análise de imagem de aprendizado de máquina. O software de código aberto é usado para análise de imagens. A análise de imagem apresentada é fácil de replicar, não requer experiência de programação, e pode ser modificada facilmente para se adequar à aplicação do usuário.
A imagem do movimento das bolhas é importante para várias aplicações porque controla a hidrodinâmica de um sistema. Existem muitas aplicações onde isso pode ser útil: em reatores de cama fluidizados1,,2, ou para limpeza com bolhas de cavitação3,,4. O objetivo das bolhas de imagem é entender mais sobre a dinâmica da bolha ou sobre a direção e o movimento de uma nuvem de bolhas. Isso pode ser feito através da observação de estruturas imagens e também usando análise de imagem para obter informações quantitativas, como o tamanho das bolhas.
Bolhas de cavitação são entidades de gás ou vapor que ocorrem em um fluido quando a pressão cai abaixo do valor de pressão saturada5. Eles podem ocorrer quando um campo acústico é aplicado a um fluido em frequências ultrassônicas. Eles crescem e entram em colapso repetidamente, e após o colapso podem liberar energia na forma de micro-jatos de alta velocidade e ondas de choque6,,7. Estas podem desalojar partículas em uma superfície através de forças de tesoura e causar limpeza da superfície8. Bolhas de cavitação estão sendo investigadas para limpeza de superfície em diferentes indústrias, como para semicondutores, alimentos e limpeza de feridas9,,10,,11,12. Eles também poderiam ser usados para limpar placas dentárias de dentes e biomateriais, como implantes dentários12,13. A cavitação ocorre em torno de instrumentos dentários atualmente utilizados, como escaladores ultrassônicos e arquivos endodônticos e mostra potencial como um processo de limpeza adicional com esses instrumentos14.
A oscilação das bolhas de cavitação ocorre ao longo de alguns microsegundos e, portanto, uma câmera de alta velocidade é necessária para capturar seu movimento por imagem em milhares de quadros por segundo8. Demonstramos um método de cavitação de microbolhas de imagem em torno de escaladores ultrassônicos dentários. O objetivo é entender como a cavitação varia em torno de diferentes escaladores ultrassônicos, para que possa ser otimizado como uma nova maneira de limpar a placa dentária.
Métodos anteriores utilizados para investigar a cavitação incluem sonochemiluminesence, que usa luminol para detectar onde ocorreu a cavitação15,16. No entanto, esta é uma técnica indireta e não é capaz de visualizar as bolhas de cavitação em tempo real. Portanto, ele não é capaz de determinar com precisão exatamente onde ele acontece no instrumento, e nenhuma informação pode ser obtida sobre a dinâmica da bolha, a menos que seja combinada com outras técnicas de imagem17. Imagens de alta velocidade podem imaginar não apenas as bolhas de cavitação crescendo e colapsando, mas também o tipo de cavitação que ocorre: nuvens de cavitação, microstreamers e micro-jatos6,,7,,18. Estes dão mais informações sobre como a cavitação pode limpar superfícies.
Apresentamos um método de microbolhas de cavitação de imagem usando uma câmera de alta velocidade e calculando a área média de cavitação ocorrendo. Este método é demonstrado usando um exemplo de cavitação ocorrendo em torno de diferentes pontas de escalador ultrassônico dentário, embora as etapas experimentais e de análise de imagem possam ser usadas para outras aplicações, como para imagens de outras macro e microbolhas.
A técnica descrita neste artigo permite a imagem de microbolhas em movimento rápido com alta resolução espacial e temporal. Pode potencialmente beneficiar uma ampla gama de disciplinas científicas, como engenharia química, odontologia e medicina. As aplicações de engenharia incluem bolhas de cavitação de imagem para limpar superfícies, ou para bolhas de imagem em reatores de leitos fluidizados. Aplicações biomédicas incluem cavitação de imagem em torno de instrumentos médicos e dentários e debridamento de biofilme de imagem de tecido duro e mole usando bolhas de cavitação. Neste estudo demonstramos a técnica por cavitação de imagem em torno de duas diferentes pontas de escalador ultrassônico dentário. A quantidade de cavitação varia entre as duas pontas testadas neste estudo, com mais nuvens de cavitação observadas ao redor da extremidade livre da ponta 10P. Isso já foi anteriormente ligado à amplitude de vibração20. Os vídeos de alta velocidade mostram que a ponta FSI 1000 tem menos vibração, o que provavelmente é o motivo pelo qual há menos cavitação ao redor desta ponta.
Uma limitação do método de análise de imagem é que a técnica de subtração de imagem para remover a área do scaler não é completamente precisa porque o scaler está oscilando e, portanto, a subtração pode deixar algumas áreas do scaler falsamente segmentadas como bolhas. No entanto, isso foi explicado pela média da área a partir de um grande número de quadros (n=2000). Isso não seria um problema para aplicações onde o objeto a ser subtraído está parado. Para estudos em que o objeto móvel a ser subtraído tenha uma variância muito maior, recomendamos sincronizar os movimentos em ambos os vídeos antes de subtrair para resultados precisos. No presente estudo, não sincronizamos as oscilações, mas como a vibração era baixa, podemos supor que as oscilações correspondem bem umas às outras nessas duas medidas.
O limiar de imagem é preciso porque a iluminação brightfield fornece um fundo uniforme com bom contraste. É fundamental garantir que o fundo seja uniforme e não contenha outros objetos que possam ser falsamente segmentados. O método de limiar pode ser modificado usando outros limiares automáticos para se adequar ao aplicativo. O limiar manual, onde o usuário define o valor do limiar, também é possível, mas não é recomendado, pois reduz a reprodutibilidade dos resultados, uma vez que diferentes usuários selecionarão diferentes valores de limiar.
A análise de imagem tem sido usada para muitos outros estudos de imagem de bolhas. Estes também usam um método semelhante de backlighting para obter o contraste ideal entre as bolhas e o fundo, e limiar para segmentar as bolhas21,22,23,24. O método mostrado no presente estudo também pode ser generalizado para ser usado para muitas aplicações de imagem de bolhas diferentes, que não se limitam apenas a imagens de alta velocidade. Imagens de alta velocidade têm sido usadas para bolhas de cavitação geradas na água e também em torno de instrumentos como arquivos endodônticos e escaladores ultrassônicos12,,25,,26,,27,28. Por exemplo, Rivas et al. e Macedo et al. usaram uma câmera de alta velocidade presa a um microscópio, com iluminação fornecida por uma fonte de luz fria para limpeza de imagem com cavitação, e para a cavitação de imagem em torno de um arquivo endodôntico17,29. A iluminação de campo brilhante proporciona mais contraste entre o fundo e as bolhas, possibilitando o uso de técnicas simples de segmentação, como limiares, como demonstrado por Rivas et al. para imagem e quantificação da erosão e limpeza da cavitação ao longo do tempo29. A iluminação do campo escuro dificulta o limiar devido à maior variação nas escalascinzas 4,,30. A análise de imagens tem sido usada em outros estudos para coletar mais informações sobre bolhas1,,2. Vyas et al. utilizaram uma abordagem de aprendizado de máquina para segmentar bolhas de cavitação em torno de um scaler ultrassônico20. O método descrito no artigo atual é mais rápido porque usa limiares simples, por isso é menos computacionalmente intensivo, e bolhas que ocorrem acima e abaixo do scaler podem ser analisadas. No entanto, o método de limiar usado no papel atual só é preciso se o fundo for uniforme. Se não for possível obter um fundo uniforme durante a imagem, outras técnicas de processamento de imagem podem ser usadas, como o uso de subtração de fundo usando um raio de esfera rolando para corrigir a iluminação irregular, filtrando usando filtros medianos ou gaussianos para remover o ruído, ou também usando técnicas baseadas em aprendizado de máquina20,,31.
Em conclusão, apresentamos um protocolo de imagem e análise de alta velocidade à imagem e calculamos a área de um objeto móvel microscópico. Demonstramos este método por meio de bolhas de cavitação de imagem em torno de um escalador ultrassônico. Pode ser usado para a cavitação de imagem em torno de outros instrumentos dentários, como arquivos endodônticos e pode ser facilmente adaptado para outras aplicações de imagem de bolha não dental.
The authors have nothing to disclose.
Os autores agradecem o financiamento do Conselho de Pesquisa em Engenharia e Ciências Físicas EP/P015743/1.
0.25x attachment | Navitar | 1-50011 | |
12x with 12mm fine focus Long distance microscope zoom lens |
Navitar | 1-50486 | |
2x adaptor with f mount | Navitar | 1-62922 | |
Cavitron Plus Ultrasonic Scaler | Dentsply Sirona | 8184003 | |
Cavitron Ultrasonic Insert FSI 1000FSI 1000 | Dentsply Sirona | UCAFTHD | |
Fibre light guide. 8mm fibre bundle 1500mm length. Focussing lens assembly for Hayashi light, 1/4"-20 tripod thread for mounting. |
Hayashi | LGC1- 8L1500 |
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Geared head | Manfrotto | MN405 | 7.5kg load capacity |
HDF7010 High-Power LED Endoscope light source. 150W LED provides cold output equivalent to 250W Xenon. |
Hayashi | LA-HDF710 | |
Heavy weight Tripod | Manfrotto | MN475B | Geared centre column, 12kg load capacity |
High Speed Camera | Photron | 103526 | FASTCAM Mini AX200 900K M3 (16GB memory) |
High-Precision Rotation Stage | Thorlabs | PR01/M | |
Laboratory jacks | Camlab | 1194083 | |
Micropositioning sliding plate | Manfrotto | SKU 454 | |
Micropositioning stage 3D | Thorlabs | PT3/M | |
Micropositioning stage rotation | Thorlabs | OCT-XYR1/M | OCT-XYR1/M – XY Stage with Solid Top Plate |
NEWTRON P5 XS Ultrasonic Scaler | Acteon | F62118 | |
Ultrasonic Insert 10P | Acteon | F00253 |