Разработка методов диагностики биомедицинских соединений на основе оптического резонанса с плазмонным усилением в структурах, формируемых лазерной двухфотонной нанолитографией. ГПНИ «Конвергенция» : отчет о научно-исследовательской работе (заключительный) / БГУ ; научные руководители В. А. Саечников, Э. А. Чернявская

Abstract

Объекты исследования – оптические микрорезонаторы, изготовленные методом аддитивного производства, их структура, материал; наночастицы: золото, квантовые точки; методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных, растворы биологических соединений. Целью данной работы является создание основных принципов усиления оптического резонанса мод шепчущей галереи в микрорезонаторах с плазмонными наноструктурами, сформированными как из диэлектрических микросфер, так и с помощью спазер-технологии, полученными с помощью двухфотонной нанолитографии. В результате выполнения работы: реализована фотонно-плазмонная методика регистрации молекулярных соединений, основанная на формировании стабильного слоя золотых наночастиц размера 50 нм на поверхности резонатора, которая позволила увеличить чувствительность не менее чем в 2 раза. Исследована генерация поверхностного плазмона в виде активации стеклянных сферическим микрорезонаторов путем осаждения на них КТ для усиления нанолокализованного оптического поля с помощью спазер–технологии. Разработана модель трехмерного чувствительного элемента с кольцевым резонатором в условиях перпендикулярного расположения к стеклянной подложке для обеспечения одновременного возбуждения матрицы таких сенсоров. Разработана методика параллельного опроса с помощью единого блока связи и детектирования для набора 4D микрорезонаторов, изготовленных с двухфотонной полимеризацией из материала SZ2080, легированного гашением, с добротностью 4 × 10 4 при 685 нм без каких-либо этапов термической и химической постобработки. Предложен алгоритм анализа данных мультиплексорного чипа МШГ, основанный на автоматизированном выделении спектральных составляющих. На основе модельных сигналов показано, что алгоритм обеспечивает точность аппроксимации экспериментальных спектров с ошибкой MSE меньше 10 -5 , соотношение истинных мод к выделенным 95 %. Предложен алгоритм интеллектуальной обработки отклика оптических сенсоров с использованием глубокого анализа данных. На основе анализа нескольких архитектур глубоких нейронных сетей для обнаружения RIU получена оптимальная архитектура dNN.