Benchtop fabrication of multi-scale micro-electromagnets for capturing magnetic particles
Notice bibliographique
Résumé
Micro-electromagnets hold great promise for integration into portable and handheld lab-on-a- chip systems applicable to point-of-care disease management. Two major requirements must be satisfied in order for such devices to be applicable into practical, miniaturized, and portable biomedical instrumentation: low power operation and low-cost fabrication. In this paper, we use numerical modeling combined with a lithography-free fabrication process to create micro-electromagnets on a polymer substrate. Numerical modeling reveals that active-passive devices—ferromagnetic layers coupled with current-controlled planar coils—are essential for generating a sufficient magnetic force for magnetic particle manipulation at low currents (<50 mA). In addition, it is shown that current carrying conductors created from micro/nanotextured materials further enhance the generated magnetic force at a given current. To combine low-cost fabrication with low-current operation, we developed a benchtop fabrication method based on craft cutting, polymer induced thin film wrinkling, and electrodeposition to create a multilevel arrangement of multi-scale materials essential for low-current operation. We demonstrate that the fabricated active-passive devices featuring wrinkled copper active layers and permalloy passive layers capture 2.8 μm magnetic particles upon the application of a 35 mA current.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».