Deep learning optimized dual-analyte detection-based biosensor for monitoring pregnancy stage using a urine sample
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a hybrid deep learning (DL) approach for designing and optimizing a photonic crystal fiber (PCF)-based surface plasmon resonance (SPR) multi-analyte biosensor. Using a simulation based on the finite element method (FEM), we generated a comprehensive data set that captures various sensor parameters and refractive index (RI) values. A hybrid recurrent neural network long-short-term memory (RNN-LSTM) model was developed to predict confinement loss (CL), which showed superior performance with an MSE of 0.0014, an MAE of 0.0188, and an R 2 of 0.9510 compared to other DL and machine learning (ML) models. The proposed model shows a maximum amplitude sensitivity (AS) of 3102.41 RIU −1 , a wavelength sensitivity (WS) of 10,000 nm/RIU, and a sensor resolution (SR) of 1 × 10 −5 . The effectiveness of the model was validated through extensive analysis, including ablation studies and SHAP-based explainability analysis. Our findings highlight the potential of DL to improve multi-analyte biosensor design and performance prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».