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Enregistrement W6986362284

Permanent magnet based magnetic resonance sensors

2019· dissertation· en· W6986362284 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueNottingham Trent University's Institutional Repository (Nottingham Trent Repository) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésMagnetMagnetic fieldElectromagnetic coilSIGNAL (programming language)SuperparamagnetismAmplitudeRelaxation (psychology)Magnetic reactanceFree induction decay
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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