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Enregistrement W2612480714 · doi:10.3390/s17051079

GryphSens: A Smartphone-Based Portable Diagnostic Reader for the Rapid Detection of Progesterone in Milk

2017· article· en· W2612480714 sur OpenAlexafffund
Hyunwook JANG, Syed Rahin Ahmed, Suresh Neethirajan

Notice bibliographique

RevueSensors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésSoftware portabilityComputer scienceAndroid (operating system)Smartphone applicationRaspberry piEmbedded systemUsabilityMobile deviceComputer hardwarePoint-of-care testingOperating systemInternet of ThingsMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) is a popular assay technique for the detection and quantification of various biological substances due its high sensitivity and specificity. More often, it requires large and expensive laboratory instruments, which makes it difficult to conduct when the tests must be performed quickly at the point-of-care (POC). To increase portability and ease of use, we propose a portable diagnostic system based on a Raspberry Pi imaging sensor for the rapid detection of progesterone in milk samples. We designed, assembled, and tested a standalone portable diagnostic reader and validated it for progesterone detection against a standard ELISA assay using a commercial plate reader. The portable POC device yielded consistent results, regardless of differences in the cameras and flashlights between various smartphone devices. An Android application was built to provide front-end access to users, control the diagnostic reader, and display and store the progesterone measurement on the smartphone. The diagnostic reader takes images of the samples, reads the pixel values, processes the results, and presents the results on the handheld device. The proposed POC reader can perform to superior levels of performance as a plate reader, while adding the desirable qualities of portability and ease of use.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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