Desenvolvimento e aplicação de um novo modelo computacional de ruído realístico associado a biosusceptometria de corrente alternada
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Data
2023-05-26
Autores
Orientador
Miranda, José Ricardo de Arruda 
Coorientador
Guilherme Augusto Soares
Pós-graduação
Biologia Geral e Aplicada - IBB
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Métodos não invasivos são utilizados para avaliar a fisiologia e estrutura dos tecidos biológicos, porém possuem algumas desvantagens, como alto custo e ausência de portabilidade. A Biosusceptometria de Corrente Alternada (BAC) é uma alternativa portátil e de baixo custo, eficaz na avaliação de parâmetros fisiológicos e farmacotécnicos in vitro, in vivo e ex vivo. O denominado problema inverso pode ser aplicado para resolver a distribuição de concentração de traçadores magnéticos e obter imagens de maior resolução. Na técnica BAC, esse problema foi definido pela construção de um conjunto de equações lineares que descrevem a dependência do valor da tensão induzida nas variáveis independentes de massa e propriedades magnéticas do traçador magnético, bem como as relacionadas ao campo gerado e resposta magnética. A resposta magnética do sensor depende do modelo de aquisição do sinal e dos componentes do sensor. Agrupando esses fatores, definimos a matriz de sensibilidade do sistema. A matriz de sensibilidade é construída usando protocolos para medir um fantoma padrão em todos os pontos em um field of view (FOV) predeterminado. Isso pode obtido in vitro ou in sílico. Os testes in vitro requerem a construção de sensores que podem ser caros e demorados, tornando impraticável otimizar as configurações do sistema para aplicações específicas. O teste in sílico é uma alternativa mais eficiente e acessível, permitindo a fácil variação de parâmetros. Para tornar os resultados in sílico mais confiáveis, ruídos realistas devem ser incluídos nas simulações. Isso garante que a relação sinal-ruído (SNR) em resultados simulados seja semelhante à de sistemas reais, o que é crítico para a confiabilidade. O realismo do modelo de ruído utilizado nas simulações computacionais afeta diretamente as estimativas de sensibilidade e resolução espacial de sistemas reais. Perfis de distribuição gaussiana são comumente usados em modelos de ruído, mas modelos de ruído realistas baseados na caracterização de sinal real demonstraram uma melhor precisão das simulações em técnicas biomagnéticas altamente sensíveis. Desenvolvemos modelos computacionais de ruídos realistas baseados na caracterização de sinais reais, possibilitando a otimização do sistema BAC por meio de simulações computacionais. Resultados mostraram que a metodologia foi eficaz na avaliação dos limites de sensibilidade e resolução espacial das medidas in sílico em comparação com as medidas in vitro.
Resumo (inglês)
Non-invasive methods are used to assess the physiology and structure of biological tissues, but they have some infeasibility such as high cost and lack of portability. Alternating Current Biosusceptometry (ACB) is a portable and low-cost alternative, effective in the evaluation of physiological and pharmacotechnical parameters in vitro, in vivo and ex vivo. A so-called inverse problem was solved and concentration distribution of magnetic tracers can be established and high-resolution images are obtained. In the ACB technique, this problem was defined by constructing a set of linear equation that describe the dependence of the voltage induced value on the independent variables of mass and magnetic properties of the magnetic tracer, as well as those related to the generated field and magnetic response. The magnetic response of the sensor depends on the signal acquisition model and the sensor components. By grouping these factors, we define the sensitivity matrix of the system. The sensitivity matrix is built using protocols to measure a standard phantom at all points in a predetermined field of view (FOV). This can be obtained in vitro or in silico. In vitro testing requires building sensors that can be expensive and time consuming, making it impractical to optimize system configurations for specific applications. The in silico test is a more efficient and accessible alternative, allowing an easy variation of parameters. To make the in silico results more reliable, realistic noises must be included in the simulations. This ensures that the signal-to-noise ratio (SNR) in simulated results must be similar to that of real systems, which is critical to reliability. The realistic noise model used in the computational simulations directly affects the estimates of sensitivity and spatial resolution of the real system. Gaussian distribution profiles are commonly used in noise models, but realistic noise models based on real signal characterization showed better simulation accuracy in highly sensitive biomagnetic techniques. We developed computational realistic noise models based on the characterization of real signals, enabling the optimization of the ACB system through computational simulations. Results showed that the methodology was effective in evaluating the limits of sensitivity and spatial resolution of in silico measurements compared to those in vitro.
Descrição
Idioma
Português