Desarrollo de algoritmos para análisis de imágenes de sensores bioquímicos de respuesta óptica y su aplicación en dispositivos móviles

Resum

Los sensores bioquímicos de respuesta óptica son ampliamente usados en campos como la medicina, la seguridad alimenticia y el medioambiente. La posibilidad de implementar sistemas portables que sean capaces de realizar análisis in-situ es una línea de investigación muy relevante en estos últimos años. Por esto, el uso de teléfonos inteligentes como dispositivos de detección fiables y de bajo coste ha tenido recientemente un creciente interés. Sin embargo, la influencia de las condiciones de luminosidad y la baja sensibilidad de los dispositivos de bajo coste siguen siendo aspectos fundamentales a mejorar en este campo. En esta tesis se va a profundizar en el desarrollo de algoritmos de procesa-miento de imágenes que contengan sensores bioquímicos de respuesta óptica para su implementación en dispositivos móviles. Una de las líneas de esta investigación es el uso de dispositivos microfluídicos analíticos en papel (pPAD) basados en códigos Quick Response (QR). Esta sinergia va a hacer posible implementar detectores que usen los algoritmos de detección de códigos QR para medir la señal del dispositivo. En esta tesis se estudia el uso de la codificación de errores de un código QR para la detección de señales colo-rimétricas incluidas en este código QR. Además, se implementa un sistema para detectar la concentración de glucosa y lactato en un biosensor basado en códigos QR que es capaz de corregir los cambios de luminosidad en la medición. Otra línea de interés en esta tesis es el estudio de sensores con respuesta fluorimétrica. De esta forma, se ha desarrollado un algoritmo de procesa-miento de imágenes para la detección de la intensidad LIPAD con señal de fluorescencia que se implementa en un teléfono inteligente. Finalmente se muestra la implementación de una aplicación móvil capaz de detectar códigos fluorescentes para la determinación de la concentración de cianuro. En resumen, este trabajo pone en valor las prometedoras posibilidades de los dispositivos móviles como herramientas de detección de biosensores ópticos.