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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 OpenAlexaff
Marie Mertens, Maede Chavoshi, Olivia Peytral-Rieu, Katia Grenier, Dominique Schreurs

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[1]. Moreover, it is imperative to investigate the effectiveness and toxicity of pharmaceutical treatments before administration in clinical practice[2]. 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[3]. The characterization of biological matter using microwave (µW), 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[4]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$\mathbf{\varepsilon}\left({\mathbf{f}}\right){,}$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 (Figure 1). 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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