Metamaterial-Inspired Rf Chipless Tag For Real-Time Non-Invasive Monitoring In Microfluidic Device
Notice bibliographique
Résumé
This abstract presents a microwave-microfluidic sensing platform for monitoring the complex permittivity of an individual droplet. Microfluidics has recently been developed as a powerful platform for biochemical reactions due to several advantages such as low reagent usage, precise control of reaction variables, and fast reaction rate. However, sensing and verification in microfluidic devices mostly rely on expensive and bulky optical equipment and high-speed cameras. Microwave resonator-based structures have been used for sensing applications. Among all the structures, planar microwave sensors are preferred candidates compared to the other complicated and bulky microwave structures because of their inexpensive and easy fabrication process, lab-on-a-chip compatibility, and label-free detection. The principle of operation in microwave sensors is based on the interaction between the fringing electromagnetic (EM) field distribution created by the structure and the sample under the test. This empowers microwave sensing to perform real-time measurement without having physical contact with the sample under the test. However, the lower fringing field in the planar microwave resonator-based sensors is a limitation for the structure to be applied for highly sensitive applications such as droplet sensing. To enhance sensitivity, a coupled microwave reader-tag design is proposed as the sensor where metamaterial-inspired chipless RF tag is the main sensing element integrated with the microfluidic device. Using the chipless tag as the sensing element not only enhances the electric fringing fields and the sensitivity of the structure but combining it with a microfluidic device creates a user-friendly, low-cost, contamination-free microfluidic sensory device. Integration of the tag with a microfluidic device enables robust wireless sensing performance, making them a strong candidate for non-invasive biomedical sensing applications. The performance of the microwave microfluidic sensor has been validated in monitoring conductivity and permittivity of the sample using mixtures of DI water, Isopropyl alcohol (IPA), and NaCl. The sensor offers selectivity for measuring the concentration of IPA in DI Water in the sample and the salinity level of the sample.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».