Notice bibliographique
Résumé
For more than a decade, researchers are trying to find out practical commercial tool for particle/cell detection and characterization with portable, low cost, specific and sensitive characteristics. The advance of Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) and microfluidic technologies opened a major challenge for a large number of researchers, industrial health and bio companies to invest their time and budget into the avenue of point of care health instruments or devices helping the early detection of cancer cells within the human blood via circulating malignant cells. \nActual existing commercial flow cytometer that detects and identifies the type and size of cells are costly, time consuming and need the assistance of highly qualified operators. Moreover, in certain research activities, micro cytometers are investigated and assessed with different detection techniques such as optical, impedance spectroscopy, electromagnetic spectroscopy and many other techniques. \nThe aim of this research is to investigate an innovative mechanism that enables to characterize, identify and differentiate among various living cells including malignant tumor cells through the use of the electromagnetic energy detection technique. Cells are spatially centered in a microfluidic channel through dielectrophoresis technique then detected and characterized by measuring and interpreting the RF signal transmission of the cells passing one by one through the interrogation region in the microchannel. \n\tThe outcome of this research might help the clinical end user to gain certain important information about the condition of the patient, establish personalized treatment or track the effect of a treatment. Detection and counting of tumor cells may help identification of early stages of illness and help patient with early care that may significantly cut the overall cost of cancer management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».