Permanent magnet based magnetic resonance sensors
Notice bibliographique
Résumé
In 2006 patent EP2069769A2 described using magnetic resonance (MR), instead of fluorescence, as the detection method for microarrays. This covered the concept of binding magnetic particles, such as Superparamagnetic Iron Oxide (SPIO), to a surface in order to change the MR signal that would normally be expected from the fluid covering the surface to which the particles were bound. In this thesis, measurement techniques are presented, utilising both pulsed and continuous wave nuclear magnetic resonance (CWNMR), where surface bound magnetic nanoparticles disrupt the MR signal that would normally be detected in the fluid covering the surface, using low magnetic field sensors constructed from permanent magnets. A pulsed technique is presented with a sensor constructed using permanent magnets in a Halbach arrangement. Using a technique called Magnetic Resonance Disruption (MaRDi), it is shown that the T2eff relaxation time of a test liquid, polydimethylsiloxane (PDMS), reduces as the proportion of the surface area covered with SPIO increases. In addition, a linear decrease in the signal amplitude from the PDMS as a function of SPIO coverage, which is observed both for an integral over 4096 NMR echoes and even just in the first echo. The latter result suggests the potential for a technique to be developed with simplified and low cost electronics. A CWNMR technique is also presented by revisiting the Look and Locker’s tone-burst experiments but modified to use a commercial marginal oscillator. Though observing the transient effect when a sweep coil is switched on, a parameter Tx can be determined that is related to relaxation time T1 that can subsequently be calculated with the aid of calibration samples. This Transient Effect Determination of Spin Lattice relaxation time (TEDSpiL) was automated using low cost microcontrollers. A potential industrial application of detecting moisture uptake through improperly stored dehydrated milk powder is also presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».