Desenvolvimento de um algoritimo otimizado para caracterização de fluxos microfluídicos utilizando padrões de speckle presentes no sinal de Tomografia por Coerência Óptica

Autor(es)

Lucas Ramos de Pretto

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN/BT)
• Data de defesa: 2015-03-20

Membros da banca

Anderson Zanardi de Freitas; Anderson Stevens Leonidas Gomes; Marcus Paulo Raele

• Orientador: Anderson Zanardi de Freitas

Resumo

O presente trabalho abordou o sistema de Tomografia por Coerência Óptica (OCT) e sua aplicação à área de microfluídica. Para tanto, foram realizados testes de caracterização física de circuitos microfluídicos, utilizando modelos 3D (tridimensionais) construídos a partir de imagens de OCT destes circuitos. A técnica foi, assim, avaliada como potencial ferramenta de auxílio na aferição de microcanais. Indo além, este trabalho estuda e desenvolve técnicas de análise para fluxos microfluídicos, em especial técnicas baseadas no padrão de speckle. Em primeiro momento, métodos já existentes foram estudados e aprimorados, como o Speckle Variance OCT, em que foi obtido um ganho de 31% em tempo de processamento. Outros métodos, como o LASCA (Laser speckle Contrast Analysis), baseados na autocorrelação de speckle, são adaptados às imagens de OCT. Derivado do LASCA, o método de análise desenvolvido baseado na autocorrelação de intensidade motivou o desenvolvimento de um arranjo de OCT próprio e software de aquisição customizado, com taxa de amostragem da ordem de 8 kHz. O método proposto foi, então, capaz de distinguir fluxos volumétricos variados, e seus limites de detecção foram testados, comprovando sua viabilidade de aplicação para análise de movimento browniano e fluxos volumétricos abaixo de 10 μl/min. (AU)

• Processo FAPESP: 13/05492-9 - Caracterização de circuitos microfluídicos utilizando padrões de speckle presentes nas imagens de tomografia por coerência óptica
• Beneficiário: Lucas Ramos de Pretto
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado