Enhancing Evanescent Wave Coupling of Near-Surface Waveguides with Plasmonic Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Evanescent field excitation is a powerful means to achieve a high surface-to-bulk signal ratio for bioimaging and sensing applications. However, standard evanescent wave techniques such as TIRF and SNOM require complex microscopy setups. Additionally, the precise positioning of the source relative to the analytes of interest is required, as the evanescent wave is critically distance-dependent. In this work, we present a detailed investigation of evanescent field excitation of near-surface waveguides written using femtosecond laser in glass. We studied the waveguide-to-surface distance and refractive index change to attain a high coupling efficiency between evanescent waves and organic fluorophores. First, our study demonstrated a reduction in sensing efficiency for waveguides written at their minimum distance to the surface without ablation as the refractive index contrast of the waveguide increased. While this result was anticipated, it had not been previously demonstrated in the literature. Moreover, we found that fluorescence excitation by waveguides can be enhanced using plasmonic silver nanoparticles. The nanoparticles were also organized in linear assemblies, perpendicular to the waveguide, with a wrinkled PDMS stamp technique, which resulted in an excitation enhancement of over 20 times compared to the setup without nanoparticles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».