Mechanisms of Ions Adsorption by Nanodiamonds in Aqueous Suspensions

This work is devoted to the study of adsorption properties and adsorption mechanisms of the original (I6), modified (I6COOH) nanodiamonds and charcoal dispersed in water, with respect to dissolved ions (Cu2 +, Pb2 +, NO3 –, CH3COO –) using optical spectroscopy methods: Raman and IR spectroscopies, absorption, dynamic light scattering. Mechanisms of anions and cations adsorption were studied. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3365

Improving the resilience of neural network solution of inverse problems in Raman spectroscopy to the distortions caused by frequency shift of the spectral channels

В данной работе рассматривалась задача определения концентраций растворенных в воде ионов посредством спектроскопии комбинационного рассеяния света. В настоящее время не существует адекватных математических моделей, описывающих исследуемый объект, поэтому практически единственным способом решения рассматриваемой задачи является применение методов машинного обучения с использованием экспериментальных данных. Вследствие того, что любые данные, полученные экспериментальным путем, содержат шум, возникает необходимость в разработке специальных подходов к повышению устойчивости решения к шумам в данных. Применительно к рассматриваемой задаче, данные могут содержать искажения следующих типов: неточности в заданных концентрациях ионов, возникающие при приготовлении растворов, погрешности измерения интенсивности каналов спектра и смещение частоты каналов спектра, вызванное изменением юстировки экспериментальной установки. Настоящая работа посвящена разработке подходов к повышению устойчивости нейросетевого решения к искажениям, обусловленным смещением частоты каналов спектра. In this study, we considered the problem of determining the concentrations of ions dissolved in water by the spectra of Raman scattering of light. At the moment, there are no adequate mathematical models describing the studied object, so in fact the only way to solve this problem is the use of machine learning methods based on experimental data. As any data resulting from experimental measurements contain noise, there is a need to develop specific approaches to improving the resilience of the solution to noise in the data. Regarding the studied problem, experimental data may contain distortions of three types: variations in the concentrations of ions, error in the determination of the intensity in the channels of the spectra, and frequency shift of the channels of the spectrum. This study is devoted to the development of approaches to improve the resilience of the neural network solution to the distortions caused by the shift of the spectral channels.Работа выполнена за счет гранта Российского научного фонда (проект № 14-11-00579)

Optical visualization and control of the excretion of theranostic fluorescent nanocomposites from the body using artificial neural networks

В данной работе представлены результаты применения искусственных нейронных сетей для решения задачи контроля выведения из организма нанокомпозитов-носителей лекарств и их компонентов по спектрам флуоресценции. Была смоделирована ситуация выведения с уриной нанокомпозитов, состоящих из флуоресцирующих углеродных точек, покрытых сополимерами и лигандами фолиевой кислоты, и их компонентов и решена задача классификации всех наночастиц. При решении указанной задачи использовались различные архитектуры нейронных сетей, а также проводилась компрессия входных признаков: по кросс-корреляции, по кросс- энтропии, по стандартному отклонению, с помощью анализа весов нейронной сети. Получено, что наилучшие результаты классификации нанокомпозитов и их компонентов в урине обеспечивает персептрон с 8 нейронами в единственном скрытом слое, обученный на наборе существенных входных признаков, выделенных с помощью кросс- корреляции. Процент правильного распознавания, усредненный по всевозможным пяти классам наночастиц, составляет 75,8%. In this paper, we present the results of the usage of the artificial neural networks to develop a new method for monitoring the excreted nanocomposite carriers of drugs and their components from the fluorescence spectra. The situation of removal of nanocomposites consisting of fluorescent carbon dots covered with copolymers and ligands of folic acid and their components with urine was modeled and the problem of classification of all nanoparticles was solved. Various architectures of neural networks were used for solving this problem, as well as compression of input features: cross-correlation, cross-entropy, standard deviation, use of the analysis of the neural network weights. The best results of the classification of nanocomposites and their components in urine are provided by a perceptron with 8 neurons in a single hidden layer, trained on a set of significant input features identified by crosscorrelation. The percentage of correct recognition, averaged over all possible five classes of nanoparticles, is 75.8%.Работа выполнена за счет гранта Российского научного фонда (проект № 17-12-01481)