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Enregistrement W4323031940 · doi:10.1109/mmm.2022.3233510

Dielectric Spectroscopy: Revealing the True Colors of Biological Matter

2023· article· en· W4323031940 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueIEEE Microwave Magazine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Ionizing radiationPhysicsComputer scienceAlgorithmOpticsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate characterization of biological matter, for example, in tissue, cells, and biological fluids, is of high importance. For example, early and correct detection of abnormalities, such as cancer, is essential as it enables early and effective type-specific treatment, which is crucial for mortality reduction <xref ref-type="bibr" rid="ref1" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">[1]</xref> . Moreover, it is imperative to investigate the effectiveness and toxicity of pharmaceutical treatments before administration in clinical practice <xref ref-type="bibr" rid="ref2" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">[2]</xref> . However, biological matter characterization still faces many challenges. State-of-the-art imaging and characterization methods have drawbacks, such as the requirement to attach difficult-to-find and costly labels to the biological target (e.g., COVID-19 rapid tests), expensive equipment (e.g., magnetic resonance imaging), low accuracy (e.g., ultrasound), use of ionizing radiation (e.g., X-rays), and invasiveness <xref ref-type="bibr" rid="ref3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">[3]</xref> . The characterization of biological matter using microwave ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">µ</i> W), millimeter-wave (mmW), and terahertz (THz) spectroscopy is a promising alternative: it is label-free, does not require ionizing radiation, and can be noninvasive. Moreover, there is a significant difference in how different biological materials absorb, reflect, and transmit electromagnetic (EM) waves <xref ref-type="bibr" rid="ref4" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">[4]</xref> that is due to the difference in their dielectric properties. The dielectric properties are described by the frequency-dependent material parameter called the complex permittivity <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\mathbf{\varepsilon}\left({\mathbf{f}}\right){,}$</tex-math></inline-formula> which expresses how the material responds to an external oscillating electric field. The complex permittivity of a material determines how the material absorbs, reflects, and transmits EM waves at different frequencies ( <xref ref-type="fig" rid="fig1" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Figure 1</xref> ). Since each biological material’s permittivity spectrum is different, it acts as an EM fingerprint. A material’s complex permittivity can be calculated from the reflection and transmission of EM waves through the material, described by the S-parameters, which can be measured using a vector network analyzer (VNA) transmitting and receiving EM waves over a range of frequencies. The amplitude and phase of the transmitted and reflected EM waves at different frequencies are influenced by different underlying biological effects at different scales. That causes the entire spectrum to provide information from the supracellular to the molecular and even atomic scale.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · 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