Le blogue En Tête présente le résumé de la thèse de doctorat en génie électrique de M. Abdullah Tashtoush, intitulée: « Détection d’interface et dispositifs de traitement en technologie CMOSP35 pour les biocapteurs VLSI ».
Abdullah Tashtoush
Chaque année, des milliers de patients dans les hôpitaux canadiens sont infectés par des bactéries résistantes aux antibiotiques. Ceci entraîne des coûts de plusieurs dizaines de millions de dollars au système de soins de santé. La détection précoce est essentielle pour améliorer les soins aux patients et peut aider à réduire au minimum le risque de contamination croisée entre les patients. Les méthodes traditionnelles, telles que la réaction en chaîne par polymérase et techniques de culture cellulaire, prennent plusieurs heures à plusieurs jours pour donner des résultats précis. De plus, ils nécessitent des équipements encombrants et couteux.
Ainsi, il y a une demande importante pour un faible coût, méthode rapide, sélective et sensible pour la détection de bactéries dans le diagnostic médical et l’inspection des aliments. L’objectif de la thèse est la conception de biocapteurs pour la détection portative d’échantillons biologiques en utilisant une technologie de pointe basée sur les semi-conducteurs à oxyde de métal complémentaire (CMOS : Complementary Metal Oxide silicon) et sur les microsystèmes électromécanique (MEMS : MicroElectroMechanical Systems). La thèse propose un dispositif multi-laboratoires sur puce (MLoC : multi-labs-on-a-chip). Ce dispositif intègre des transducteurs miniatures en technologie CMOS optique avec mesures de capacité de charge (CBCM : Charge Based Capacitance Measurement), spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS : Electrochemical Impedance Spectroscopy) et microbobines CMOS intégrant une matrice de microélectrodes (IDMA : Interdigitated Microelectrodes Array). Les approches mentionnées ci-dessus ont démontré leur efficacité par rapport aux techniques conventionnelles pour créer des biocapteurs compacts et portables pour la détection rapide et sensible de l’échantillon biologique. Le Système MLoC proposé permettra de réduire le coût du diagnostic clinique par la miniaturisation et l’automatisation de la détection.
Thèse de doctorat en génie électrique soutenue le 10 septembre 2012.
Youcef Fouzar, Dr. AMD, Frédéric Domingue, Ph. D. UQTR, Abdullah Tashtoush, Otmane Ait Mohamed, Ph. D. Université Concordia, Rachid Beguenane, Ph. D. Collège militaire royal du Canada et Adel Omar Dahmane, Ph. D. UQTR.
M. Adel-Omar Dahmane, Ph. D., directeur de recherche
Professeur, Département de génie électrique et génie informatique
Université du Québec à Trois-Rivières
M. Youcef. Fouzar, Dr., codirecteur de recherche
MTS Analog and Mixed-Signal IC Designer
Advance Micro Devices
M. Frédéric Domingue, Ph. D., président de jury
Professeur, Département de génie électrique et génie informatique
Université du Québec à Trois-Rivières
M. Rachid Beguenane, Ph. D., évaluateur externe
Professeur, Département de génie électrique et génie informatique
Collège militaire royal du Canada
M. Otmane Ait Mohamed, Ph. D., évaluateur externe
Professeur, Département de génie électrique et génie informatique
Université Concordia