Banca de DEFESA: ADNA QUEIROZ SALES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ADNA QUEIROZ SALES
DATA : 28/06/2024
HORA: 08:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO:

Uso de redes neurais convolucionais para identificação de substâncias utilizando imagens de sensores baseados em ressonância de plasmon de superfície.

PALAVRAS-CHAVES:

Ressonância de plasmon de superfície; Sensor; Processamento digital de imagens; Rede neural convolucional.

PÁGINAS: 65
RESUMO:

Várias tecnologias estão sendo propostas nas últimas décadas para realizarem sensoriamento devido ao aumento da conscientização sobre o monitoramento e detecção de substâncias, a preferência por métodos não invasivos, identificação em tempo real e digitalização de informações. Dentre os sensores e biossensores existentes, os ópticos baseados no fenômeno físico da ressonância de plasmon de superfície (SPR, sigla em inglês para Surface Plasmon Resonance) são instrumentos bem estabelecidos para estudar interações moleculares em tempo real em analitos aquosos/gasosos. Os sensores SPR rastreiam a posição de ressonância através do valor mínimo de refletividade obtido ao iluminar a estrutura multicamada. A luz refletida é o sinal captado por um detector de imagem, o qual gera uma imagem que pode ser utilizada diretamente para o sensoriamento ou utilizada para gerar curvas SPR que representam graficamente a ressonância. O presente trabalho busca apresentar um método de deep learning para identificar substâncias de diferentes índices de refração a partir da análise de imagens SPR. A pesquisa aqui desenvolvida usa do fato de CNNs serem propostas para aprender imagens e tomar decisões. Foi comparado o desempenho de 7 (setes) modelos de arquitetura de CNNs na classificação de imagens obtidas por um sensor SPR de acordo com os índices de refração de substâncias aquosas. Para treinar, validar e testar essas arquiteturas, o presente trabalho criou um banco de imagens simuladas baseadas em um modelo que relacionam o índice de refração, a posição de ressonância, distribuição pixel-ângulo e aplicação de processamento digital de imagens. Os modelos treinados foram salvos e validados com as imagens experimentais, comprovando que 5 (cinco) dos modelos sugeridos podem ser usados para classificar de forma rápida e simples imagens obtidas por sensor SPR.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANTONIO MARCUS NOGUEIRA LIMA - UFCG
Interno - 1161204 - IDALMIR DE SOUZA QUEIROZ JÚNIOR
Presidente - 2073862 - LEIVA CASEMIRO OLIVEIRA