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3D打印结合机器学习可开发探测病毒的医用传感器

导读: 研究人员开发了一个3D打印原型探测器,其中包含一个采用了机器学习技术来不断进行自我调整的传感器。

OFweek医疗网讯 机器学习技术是一个重要和涉及广泛的计算领域。因此,当我们得知UCLA(加州大学洛杉矶分校)研究人员在一个新项目中将该技术与3D打印结合在一起时,一定会倍感兴奋。

据了解,研究人员开发了一个3D打印原型探测器,其中包含一个采用了机器学习技术来不断进行自我调整的传感器。一种新的、更有效的微小物质检测方法由此诞生,该方法可检测癌症生物标志物、病毒、蛋白质等。这可以改善严重感染和疾病的诊断和治疗。

科学家结合3D打印与机器学习开发可探测病毒的医用传感器

在医学研究中,等离子体感测(plasmonic sensing)已被使用多年,来收集亚微观级别的物质组成的相关信息。然而,由于所涉及的仪器数量庞大且成本高,在实验室环境外使用等离子体感测受到很大的限制。现在,由Aydogan Ozcan教授领导的UCLA团队开发了一个可移动且便宜的等离子体读取器原型,该原型比传统的传感器设计更精确。

在等离子体感测过程中,原型利用机器学习技术来决定应当使用什么类型的光源。要知道,有成千上万种不同类型的LED可用在传感器上。在某种特定情况,机器学习能更有效和更准确地决定哪四个LED是最适合的。因此,传感器可根据自己将要捕获的生物目标来轻松地自我调整。

科学家结合3D打印与机器学习开发可探测病毒的医用传感器

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责任编辑:Finn
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