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Enregistrement W4406969248 · doi:10.3390/bios15020079

On-Chip Polarization Light Microscopy

2025· article· en· W4406969248 sur OpenAlexafffund
Túlio de L. Pedrosa, Renato E. de Araújo, Sebastian Wachsmann‐Hogiu

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMcGill University
Mots-clésPolarizerBirefringenceOpticsMaterials sciencePolarization (electrochemistry)MicroscopyOptoelectronicsChipSemiconductorMicroscopeOptical microscopeComputer scienceChemistryPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polarization light microscopy (PLM) enables detailed examination of birefringent materials and reveals unique features that cannot be observed under non-polarized light. Implementation of this technique for quantitative PLM (QPLM) assessment of samples is challenging and requires specialized components and equipment. Here, we demonstrate QPLM on a semiconductor imaging chip that is suitable for point-of-care/need applications. A white LED illumination was used with crossed polarizers and a full wave plate to perform on-chip, non-contact-mode QPLM. Polarization complexity is probed by assessing the multispectral phase shift experienced by white light through the distinct optical paths of the sample. This platform can achieve micrometer-scale spatial resolution with a Field of View determined by the size of the semiconductor sensor. Visualization of a biological sample (Euglena gracilis) was demonstrated, as well as the detection of Monosodium Urate crystals, where the presence of negative birefringence of crystals in synovial fluid is important for the diagnosis of gout.

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 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 enseignants0,139
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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