Estudio experimental de biosensores fotónicos basados en substratos porosos bajo diversas condiciones

[ES] Los biosensores están formados por biorreceptores y un transductor, y se utilizan para la detección de diferentes analitos. Además, se pueden clasificar según el tipo de sus componentes, en concreto, en el presente Trabajo Final de Grado, se utilizan los biosensores ópticos basados en Fabry-Pérot. Estos utilizan la interacción de determinados materiales con la luz, de esta manera, detectan pequeñas variaciones de forma versátil, sencilla y rápida. En este campo de biosensores ópticos se han desarrollado los materiales porosos, que poseen un gran ratio superficie-volumen en el cual interaccionan las sustancias, proporcionando sensibilidades mayores. En este contexto, se efectuaron distintos sensados realizados mediante substratos porosos, tales como el silicio poroso y las nanofibras poliméricas. Además, se varió el método empleado en las medidas, pudiendo ser estático o dinámico, con la finalidad de poder comparar los resultados obtenidos y optimizar los distintos protocolos. En primer lugar, se desarrolló la biofuncionalización mediante la proteína OBP3 y la biodetección del farnesol, sin llegar a obtener buenos resultados, ni de manera estática ni dinámica. Por otra parte, se realizó la biodetección de la proteína BSA, llegando a la conclusión de que el método dinámico es el más adecuado para ello, obteniendo detecciones de hasta 1 ppm BSA.[CA] Els biosensors estan formats per bioreceptors i un transductor, i s’utilitzen per a la detecció de diferents analits. A més, es poden classificar segons el tipus dels seus components, en concret, en el present Treball Final de Grau, s’utilitzen els biosensors òptics basats en Fabry-Pérot. Aquests utilitzen la interacció de determinats materials amb la llum, d’aquesta manera, detecten petites variacions de forma versàtil, senzilla i ràpida. En aquest camp de biosensors òptics s’han desenvolupat els materials porosos, que posseeixen un gran ràtio superfície-volum en el qual interaccionen les substàncies, proporcionant sensibilitats grans. En aquest context, es van efectuar diferents sensats realitzats mitjançant substrats porosos, com ara el silici porós i les nanofibres polimèriques. A més, es va variar el mètode emprat en les mesures, podent ser estàtic o dinàmic, amb la finalitat de poder comparar els resultats obtinguts i optimitzar els diferents protocols. En primer lloc, es va desenvolupar la biofuncionalització mitjançant la proteïna OBP3 i la biodetecció de l’farnesol, sense arribar a obtindre bons resultats, ni de manera estàtica ni dinàmica. D’altra banda, es va realitzar la biodetecció de la proteïna BSA, arribant a la conclusió que el mètode dinàmic és el més adequat per a això, obtenint deteccions de fins a 1 ppm BSA[EN] Biosensors are made up of bioreceptors and a transducer, and are used for the detection of different analytes. In addition, they can be classified according to the type of their components, specifically, in this Final Degree Project, optical biosensors based on Fabry-Pérot are used. These use the interaction of certain materials with light, in this way, they detect small variations in a versatile, simple and fast way. In this field of optical biosensors, porous materials have been developed, which have a large surface-volume ratio in which substances interact, providing higher sensitivities. In this context, different senses were carried out using porous substrates, such as porous silicon and polymeric nanofibers. In addition, the method used in the measurements was varied, being able to be static or dynamic, in order to be able to compare the results obtained and optimize the different protocols. First, biofunctionalization was developed using the OBP3 protein and farnesol biosensing, without obtaining good results, either statically or dynamically. On the other hand, the biodetection of the BSA protein was carried out, reaching the conclusion that the dynamic method is the most suitable for this, obtaining detections of up to 1 ppm BSA.Tébar Saiz, M. (2021). Estudio experimental de biosensores fotónicos basados en substratos porosos bajo diversas condiciones. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/171769TFG

Análisis de respuestas fisiológicas a estímulos emocionales

In recent years, there had been increasing interest in automatic emotion detection in fields such as neuromarketing, psychology and healthcare, among others. As a result, systems were developed to identify and analyse the emotional state of subjects, and these could be developed on the basis of different physiological signals. In this study, an eye-tracking signal, containing oculomotor and pupillary dilation information, ob- tained non-invasively and inexpensively was used. Using the recorded signal of 18 healthy subjects, the difference in ocular response was studied between the existence or not of audiovisual stimuli, and between the type of videos observed, of people known or unknown to the participants, as well as the emotions that these generate. To achieve this, different machine learning and deep learning models were trained to carry out three classifications: between presenting a stimulus or not, between the video being starred by a person known to the subject or not, and, finally, between high and low arousal of each video rated by the participant. Finally, the results obtained in the first case were 89.46% accuracy, in the second case, 66.02% accuracy, and in the third case, 67.59% accuracy, similar to those obtained in the literature. Thus, better results could be sought through a larger amount of data or through multimodal studies with other types of physiological signals. Additionally, the best models were tested with data from patients in Unresponsive Wakefulness Syn- drome and achieved 66.25% accuracy in the first classification and 62.95% accuracy in the second classification. Remarkable results had been achieved for being models trained on data from healthy subjects. However, better models should be trained with patient data, thus obtaining better results and being able to draw conclusions about the emotional response of patientsEn los últimos años ha aumentado el interés en la detección automática de emociones en ramas como el neuromarketing, psicología y sanidad, entre otras. Por ello, se han creado sistemas para identificar y analizar el estado emocional de los sujetos, y estos fueron desarrollados a partir de diferentes señales fisiológicas. En este estudio, se empleó señal de seguimiento ocular que contiene información oculomotora y de la dilatación pupilar obtenida de forma no invasiva y económica. Con la señal grabada de 18 sujetos sanos, se estudió la diferencia de la respuesta ocular entre la existencia o no de estímulos audiovi- suales, y entre la clase de vídeos que se observan, de personas conocidas o desconocidas para los participantes, así como las emociones que estos generan. Para conseguirlo, se entrenaron diferentes modelos de aprendizaje automático y aprendizaje pro- fundo para llevar a cabo tres clasificaciones: entre presentar un estímulo o no, entre que el vídeo sea protagonizado por una persona conocida por el sujeto o no, y, por último, entre excitación alta y baja de cada vídeo puntuado por el participante. Finalmente, los resultados obtenidos en el primer caso fueron de un 89.46% de precisión, en el se- gundo caso, un 66.02%, y, en el tercero, un 67.59%, similares a los que se obtuvieron en la literatura. Con ello, se podrían buscar mejores resultados a través de una mayor cantidad de datos o mediante estudios multimodales con otros tipos de señales fisiológicas. Adicionalmente, se testearon los mejores modelos con datos de paciente en síndrome de vigilia sin respuesta que consiguieron 66.25% de precisión en la primera clasificación y 62.95% en la segunda. Se han obtenido resultados notables en modelos creados con datos de sujetos sanos. Sin embargo, habría que entrenar mejores modelos con datos de pacientes, obteniendo así mejores resultados y poder sacar conclusiones sobre la respuesta emocional de los pacientesEn els darrers anys ha augmentat l’interès en la detecció automàtica d’emocions en branques com el neuromàrqueting, la psicologia i la sanitat, entre d’altres. Per això, s’han creat sistemes per identificar i analitzar l’estat emocional dels subjectes, i aquests es van desenvolupar a partir de diferents senyals fisiològics. En aquest estudi, es va fer servir senyal de seguiment ocular que conté informació oculomotora i de la dilatació pupil·lar obtinguda de manera no invasiva i econòmica. Amb el senyal enregistrat de 18 subjectes sans, es va estudiar la diferència de la resposta ocular entre l’existència o no d’estímuls audiovisuals, i entre la classe de vídeos que s’observen, de persones conegudes o desconegudes per als participants, així com les emocions que aquests generen. Per aconseguir-ho, es van entrenar diferents models d’aprenentatge automàtic i aprenentatge profund per dur a terme tres classificacions: entre presentar o no un estímul, entre que el vídeo sigui protag- onitzat per una persona coneguda pel subjecte o no, i, finalment, entre excitació alta i baixa de cada vídeo puntuat pel participant. Finalment, els resultats obtinguts en el primer cas van ser d’un 89.46% de precisió, en el segon cas, un 66.02%, i, en el tercer, un 67.59%, similars als que es van obtenir a la literatura. Amb això, es podríen buscar millors resultats a través d’una quantitat més gran de dades o mitjançant estudis multimodals amb altres tipus de senyals fisiològics. Addicionalment, es van testejar els millors models amb dades de pacient en síndrome de vigília sense resposta que van aconseguir 66.25% de precisió a la primera classificació i 62.95% a la segona. S’han obtingut resultats notables en models creats amb dades de subjectes sans. No obstant això, caldria en- trenar millors models amb dades de pacients, obtenint així millors resultats i poder treure conclusions sobre la resposta emocional dels pacient