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Enregistrement W2018616854 · doi:10.1117/12.629955

Alternative integrations for microfluidic cytometry

2005· article· en· W2018616854 sur OpenAlexafffund
Lee Hartley, K.V.I.S. Kaler, Orly Yadid-Pecht

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésMicrofluidicsComputer scienceInterface (matter)Computer hardwareMicrocontrollerEmbedded systemNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two possible system integration approaches for portable real time cytometry in microfluidic applications are discussed. An ocular mounted linear CMOS image sensor configured for real time detection of particles being transported in microfluidic channels is first described. This system delivers cytometry functionality utilizing standard microfluidic chips and conventional optics. While this approach affords a certain ease of integration, one significant drawback is the singular field of view onto the microfluidic substrate and the reliance on conventional microscopy. However, the microscopy resolution makes possible a simple device capable of determining precise position, size and trajectory information on a per particle basis. A second architecture comprises flip-chip integration of a custom CMOS active pixel sensor aboard a custom microfluidic glass substrate. At the expense of optical resolution, the near field sensor topology obviates the need for conventional microscopy, affords simultaneous multi-channel sensing and takes strides towards cost effective micro total analysis system (uTAS) deployment. The two platforms share a common microcontroller for processing, control and display as well as a unified host-side application programming interface; an approach which will enable side-by-side comparison of the two hardware architectures in real time. The common user interface, a platform independent .NET application, deploys to both desktop and compact framework pocket PC platforms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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