A Very Compact Metamaterial-Based Triple-Band Sensor in Terahertz Spectrum as a Perfect Absorber for Human Blood Cancer Diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nowadays, early cancer identification and surveillance have become vital problems. This research paper explores the development of a small, three-band sensor harnessing the potential of terahertz (THz) technology and metamaterials (MTMs) to diagnose blood cancer. The proposed sensor holds the promise of a paradigm shift in the diagnosis of blood cancer by offering a non-invasive and highly accurate approach. Terahertz radiation, occupying the unique “THz gap” in the electromagnetic spectrum, is now accessible due to recent technological breakthroughs. This work simplifies the design of multiple-band metamaterial absorbers, enhancing their effectiveness and expanding their sensing capabilities. Through the integration of THz technology, metamaterial engineering, and cancer detection, the suggested sensor seeks to launch a new phase of rapid, precise, and non-invasive blood cancer diagnosis. The proposed structure is capable of distinguishing cancer and normal cell with 1 GHz sensitivity, which would be more pronounced when we consider the THz technology devices. This work represents a significant step forward in non-invasive, accurate diagnostics for blood cancer, promising to revolutionize the way this disease is diagnosed and treated. The proposed novel strategy has a lot of promise to advance medical diagnostics and enhance patients’ outcomes.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».