Beyin hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılan mikrosensörün algılama alt sınırının bazal gürültü seviyesi azaltımı ile iyileştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, beyin hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılan mikrosensörün kalibrasyon verileri kullanılarak, sensöre ait kalite parametreleri elde edilmiş ve farelerin beyninden bu mikrosensör kullanılarak alınan akım bilgileri, nörotransmitter konsantrasyonu ve beynin tepkisini yansıtacak verilere dönüştürülerek analiz edilmiştir. Sensörün güvenilirliğini belirleyen parametrelerden algılama alt sınırı (Limit of Detection-LOD) değeri, mikrosensörün anlamlı olarak algılayabileceği minimum konsantrasyon değerini vermekte olup LOD değerinin belli bir değerden daha küçük olması istenmektedir. Bu değere yaklaşamayan mikrosensörler deneylerde kullanılamamaktadır. Bu çalışmada literatürdeki araştırmalardan farklı olarak, kalibrasyon verilerine uygulanan filtreleme işlemi sonucunda arka plan gürültüsü azaltılarak LOD değerinin iyileştirilmesi sağlanmıştır. Ayrıca, çalışma kapsamında gürültü azaltımı için kullanılan FIR ve Dalgacık Filtrenin performansları karşılaştırılmış ve Dalgacık Filtrenin daha başarılı olduğu görülmüştür. Dalgacık Filtre'nin FIR filtreye karşı başarımı, tablolar ve grafikler kullanılarak gösterilmiştir. Sonuç olarak yapılan bu çalışma ile mikrosensörün LOD değerinde 3 kata varan iyileştirmeler gerçekleştirilebilmiştir.

In this study, quality parameters of the sensor were obtained by using calibration data of microsensor used in diagnosis and treatment of brain diseases, and current data taken from the brains of mice through this microsensor were analyzed by transforming to the information that reflects the response of the brain and neurotransmitter concentration,Limit of Detection (LOD), the parameter that determines the reliability of the sensor, gives the mimimum concentration amount that a microsensor can detect. It is desirable to have a LOD value smaller than certain amount for microsensors used in brain diseases. The ones that cannot reach this sensitivity value are disposed and cannot be used in the experiments. In this study, in addition to what is already accomplished in research literature, LOD values were improved by decreasing the baseline noise as a result of the filtering process applied to the calibration data. Furthermore within the scope of the study, Wavelet and FIR filter performance, which are used for noise reduction, have been compared and Wavelet Filter has been asserted to be more successful. Wavelet filter performance against the FIR filter is shown by using tables and graphs. Consequently, LOD value of microsensor could be enhanced upto 3 times with this study.