Improving silicon nitride ring resonator performances on 300 mm industrial environment for point of care applications (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-care tests (POCT) are important for detecting illnesses and monitoring patients without the need of a medical laboratory. To be useful, POCT must be sensitive, specific, integrated, and affordable. Since the early 2000s, integrated photonics have offered a possible solution for this problem. In particular, silicon micro-ring resonators represent a compact and sensitive choice known in the industry. This paper details the design, fabrication, and characterization of two methods for improving the performance of ring resonators by engineering their cross section. More precisely, improving devices made out of silicon nitride in an industrial environment to work in the infrared (around 1.31 µm). The first approach is to selectively excite the first order mode of the ring resonator’s waveguide. The first order mode, with its greater exposure to the sensing liquid than the fundamental mode, results in a higher device sensitivity. The second method consists in coupling a dielectric mode with a surface plasmon polariton (SPP) forming a hybrid plasmonic waveguide. Hybrid plasmonic waveguides combine the low losses of the dielectric mode with the high sensitivity of the SPP, which increases the sensitivity in comparison to conventional dielectric ring resonators. Furthermore, hybrid plasmonic micro-ring resonators make possible a stable and easy differential functionalization. Through the optical characterization of the devices, this study shows an experimental sensitivity of first order ring resonators of over 200 nm/RIU* and of hybrid plasmonic devices of 300 nm/RIU*. This demonstrates improvement with respect to the reference silicon nitride dielectric ring (120 nm/RIU*). Characterizations were performed using a PolyDiMethylSiloxane (PDMS) fluidic system to prove the compatibility of the substrate to POCT applications. This paper shows two alternative approaches to integrated nano-photonic sensing for point of care testing. The proposed structures, demonstrate not only a higher sensitivity, but consider selectivity and manufacturing issues, which are fundamental for POCT development. *RIU = Refractive Index Unit
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».