Contribuição ao estudo de técnicas de extração de parâmetros para bio-sensores ópticos.
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| 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 |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/20236 |
Resumo: | 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. |
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Contribuição ao estudo de técnicas de extração de parâmetros para bio-sensores ópticos.Contribution to the study of parameter extraction techniques for optical biosensors.Técnicas de extração de parâmetrosBiossensores ópticosRede neuralProcessamento de sinaisRessonância de plasma de superfíciesModelagem matemáticaMétodo de interrogação angularMétodo de interrogação espectralEstimação de parâmetrosParameter Extraction TechniquesOptical biosensorsNeural networkSignal processingSurface plasma resonanceMathematical ModelingAngular interrogation methodSpectral interrogation methodParameter estimationEngenharia Elétrica.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.The objective of this study is to characterize the last layer (in which bio-chemical interactions occurs) of an optical biosensor based on the phenomenon of plasmon resonance surface in terms of its refractive index and thickness. This characterization was based on the characteristic curve of the surface plasmon resonance phenomenon and its morphological parameters, as well as an extension of the model Fresnel for polychromatic ligth sources. The generation of the characteristic curve of the plasmon resonance phenomenon requires te treat the raw signal obtained by the iamge sensor, this work also contemplated a evaluation of digital signal processing algorithms that allows to minimize the influence of noise, maximizing quality the determination of the main attributes. the determination of the refractive index and thickness of analyte was formulated as a nonlinear optimization problem in which a computational model whose parameters were adjusted from experimental data. The neural network was designed to explore prior knowledge obtained in the characterization step, considering linear and nonlinear effects, in view of the sensitivity characteristic curve of the phenomenon of surface plasmon resonance to its morphological parameters. the model was extended to consider the polychromatic ligth, resulting in a theoretical curve closer to the experimental one, including closer morphological parameters. However this consideration implies in a loss of curve sensitivity. The techniques of signal processing applied to SPR curves must be applied in a spcific combination for greater efficiency. A neural network can estimate simultanouly the analyte refractive index and thickness, even whn trained with simulated data.CNPqUniversidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGLIMA, Antonio Marcus Nogueira.LIMA, A. M. N.http://lattes.cnpq.br/2237395961717699SOUSA, Tiago Abreu Tavares de.2013-032021-07-23T20:41:55Z2021-07-232021-07-23T20:41:55Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/20236SOUSA,Tiago Abreu Tavares de. Contribuição ao estudo de técnicas de extração de parâmetros para bio-sensores ópticos. 2013. 101f. (Dissertação de Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2013. Disponível em: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/20236porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2025-07-24T09:52:09Zoai:dspace.sti.ufcg.edu.br:riufcg/20236Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512025-07-24T09:52:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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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. |
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