Hybrid Integration of an Active Pixel Sensor and Microfluidics for Cytometry on a Chip
Notice bibliographique
Résumé
Reported are motivations and approaches for the integration of custom sensors with microfluidic devices for cytometry on a chip and related fluid metering applications. To demonstrate, details of a digital 16-element mixed-signal CMOS active pixel optical sensor with adaptive spatial filtering is first described. The 0.18-mum CMOS fabricated sensor is then shown coupled to a microfluidic channel via a polymer encapsulated chip-on-board approach as well as a preferred flip-chip-on-glass hybrid integration approach. However, both approaches discussed possess attributes that are well suited for reliable high-volume production. Utilizing these two disparate assembly topologies, the intelligent sensor's general behavior, optical input dynamic range, and near-field sensitivity to polymer beads being transported in a microfluidic channel is explored. The findings suggest that discrete near-field sensor integration with microfluidics is a well-positioned integration approach for helping to obviate the need for precision analog-to-digital conversion, optical fiber microchannel coupling, and conventional microscopy for a set of relevant micro total analysis system applications. By opting instead for a hybrid multichip module approach to system integration, this study marks a slight departure in strategy relative to many common monolithic system-on-chip integration efforts
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».