Smartphone supported backlight illumination and image acquisition for microfluidic-based point-of-care testing
Notice bibliographique
Résumé
A smartphone-based image analysis system is advantageous for point-of-care testing applications. However, the processes of observation and image recording rely heavily on an external attachment that includes additional light sources. Moreover, microfluidic point-of-care devices are highly miniaturized, and can be clearly observed only under magnification. To address these issues, the present work proposes a novel imaging box for converting the built-in light source of a smartphone into uniform backlight illumination to avoid interference arising from reflections. A multi-piece orthoscopic lens is embedded in the imaging box to enable the imaging of micro-sized samples. As such, the colorimetric signal of a microchannel with a width as small as 25 µm can be faithfully recorded. Protein concentration quantification based on the bicinchoninic acid assay method was demonstrated with the proposed smartphone/imaging box system from an analysis of colorimetric signals. In addition, a microfluidic chip for conducting ABO blood typing was fabricated, and the microscopic imaging of induced blood coagulation can be clearly observed in a 3 µL sample using the proposed system. These results highlight the potential for adopting smartphone-based analysis systems in point-of-care testing applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».