MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2109559821 · doi:10.1109/tbcas.2009.2022504

Sensitivity-Enhanced CMOS Phase Luminometry System Using Xerogel-Based Sensors

2009· article· en· W2109559821 sur OpenAlexaff
Lei Yao, Rifat Khan, Vamsy P. Chodavarapu, Vijay S. Tripathi, Frank V. Bright

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMOSSensitivity (control systems)OptoelectronicsMaterials scienceElectronic engineeringPhase (matter)PhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the design and implementation of a phase luminometry sensor system with improved and tunable detection sensitivity achieved using a complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) integrated circuit. We use sol-gel derived xerogel thin films as an immobilization media to house oxygen (O2) responsive luminescent molecules. The sensor operates on the principal of phase luminometry wherein a sinusoidal modulation signal is used to excite the luminophores encapsulated in the porous xerogel films and the corresponding phase shift of the emission signals is monitored. The phase shift is directly related to excited state lifetimes of the luminophores which in turn are related to the concentration of the target analyte species present in the vicinity of the luminophores. The CMOS IC, which consists of a 16 times 16 high-gain phototransistor array, current-to-voltage converter, amplifier and tunable phase shift detector, consumes an average power of 14 mW with 5-V power supply operating at a 38-kHz modulation frequency. The output of the IC is a dc voltage that corresponds to the detected luminescence phase shift with respect to the excitation signal. As a prototype, we demonstrate an oxygen sensor system by encapsulating the luminophore tris(4,7-diphenyl-1,10-phenanthroline)ruthenium(II) within the xerogel matrices. The sensor system showed a fast response on the order of few seconds and we obtained a detection sensitivity of 118 mV per 1% change in O2 concentration. The system demonstrates a novel concept to tune and improve the detection sensitivity for specific concentrations of the target analyte in many biomedical monitoring applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Biomedical Circuits and SystemsMême sujetAnalytical Chemistry and SensorsTravaux en français237 207