Contribuição ao estudo de técnicas de extração de parâmetros para bio-sensores ópticos.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: SOUSA, Tiago Abreu Tavares de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Técnicas de extração de parâmetros; Biossensores ópticos; Rede neural; Processamento de sinais; Ressonância de plasma de superfícies; Modelagem matemática; Método de interrogação angular; Método de interrogação espectral; Estimação de parâmetros; Parameter Extraction Techniques; Optical biosensors; Neural network; Signal processing; Surface plasma resonance; Mathematical Modeling; Angular interrogation method; Spectral interrogation method; Parameter estimation; Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20236

O objetivo do presente trabalho é a caracterização da camada na qual ocorrem as interações bio-químicas de um bio-sensor óptico baseado no fenômeno da ressonância de plasma de superfície em termos do seu índice de refração e da sua espessura. Essa caracterização foi baseada na curva característica do fenômeno de ressonância de plasma de superfície e de seus parâmetros morfológicos, bem como numa extensão do modelo de fresnel para fontes de luz policromáticas. Tendo em vista que a geração da curva característica do fenômeno de ressonância de plasma requer o tratamento do sinal bruto obtido do sensor de imagem, o presente trabalho também contemplou uma avaliação dos algoritmos de processamento digital de sinais que permitem minimizar a influência do ruído, maximizando a qualidade da determinação dos atributos principais dessa curva. A determinação do índice de refração e da espessura do analito foi formulada como um problema de otimização não linear, em cuja solução utilizou-se uma rede neuronal. No treinamento da rede neural utilizou-se um modelo computacional cujos parâmetros foram ajustados a partir de dados experimentais. A rede neural foi concebida para explorar o conhecimento prévio obtido na fase caracterização, contemplando efeitos lineares e não lineares, tendo em vista a sensibilidade da curva características do fenômeno de ressonância de plasma de superfície aos seus parâmetros morfológicos. A extensão do modelo considerando luz policromática resulta em uma maior proximidade das curvas simulada e experimental, inclusive de seus parâmetros morfológicos. Contudo essa consideração implica em uma perda de sensibilidade da curva. As técnicas de processamento de sinais aplicadas. A utilização da rede neural permitiu extrair o índice de refração e a espessura do analito dos dados experimentais.