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Enregistrement W4210560705 · doi:10.3390/bios12020090

Double-Clad Fiber-Based Multifunctional Biosensors and Multimodal Bioimaging Systems: Technology and Applications

2022· review· en· W4210560705 sur OpenAlex
Kathy Beaudette, Jiawen Li, Joseph Lamarre, Lucas Majeau, Caroline Boudoux

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensPolytechnique MontréalCastor Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Heart Foundation of AustraliaWellcome Trust
Mots-clésCladding (metalworking)Multi-mode optical fiberOptical fiberMaterials scienceNanotechnologyBridging (networking)BiosensorComputer scienceFiberSurface modificationElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical fibers have been used to probe various tissue properties such as temperature, pH, absorption, and scattering. Combining different sensing and imaging modalities within a single fiber allows for increased sensitivity without compromising the compactness of an optical fiber probe. A double-clad fiber (DCF) can sustain concurrent propagation modes (single-mode, through its core, and multimode, through an inner cladding), making DCFs ideally suited for multimodal approaches. This study provides a technological review of how DCFs are used to combine multiple sensing functionalities and imaging modalities. Specifically, we discuss the working principles of DCF-based sensors and relevant instrumentation as well as fiber probe designs and functionalization schemes. Secondly, we review different applications using a DCF-based probe to perform multifunctional sensing and multimodal bioimaging.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,244 · 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