Oral Cells-On-Chip: Design, Modeling and Experimental Results
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in periodontal studies have attracted the attention of researchers to the relation between oral cells and gum diseases, which is a real threat to overall human health. Among various microfabrication technologies, Complementary Metal Oxide Semiconductors (CMOSs) enable the development of low-cost integrated sensors and circuits for rapid and accurate assessment of living cells that can be employed for the early detection and control of periodontal diseases. This paper presents a CMOS capacitive sensing platform that can be considered as an alternative for the analysis of salivatory cells such as oral neutrophils. This platform consists of two sensing electrodes connected to a read-out capacitive circuitry designed and fabricated on the same chip using Austria Mikro Systeme (AMS) 0.35 µm CMOS process. A graphical user interface (GUI) was also developed to interact with the capacitive read-out system and the computer to monitor the capacitance changes due to the presence of saliva cells on top of the chip. Thanks to the wide input dynamic range (IDR) of more than 400 femto farad (fF) and high resolution of 416 atto farad (aF), the experimental and simulation results demonstrate the functionality and applicability of the proposed sensor for monitoring cells in a small volume of 1 µL saliva samples. As per these results, the hydrophilic adhesion of oral cells on the chip varies the capacitance of interdigitated electrodes (IDEs). These capacitance changes then give an assessment of the oral cells existing in the sample. In this paper, the simulation and experimental results set a new stage for emerging sensing platforms for testing oral samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».