Technologie de capteur d'image à points quantiques

Avantages :

1. Haute sensibilité : il peut détecter l'extinction de la fluorescence, le FRET et les changements de propriétés électriques avec une grande précision, et peut détecter les biomolécules au niveau picomolaire ou même femtomolaire, offrant un support pour le diagnostic précoce des maladies et la détection des traces.

2. Large plage de détection dynamique : les propriétés luminescentes sont faciles à réguler et la réponse à différentes concentrations de substances cibles est linéaire, peut déterminer avec précision le contenu sur une large plage de concentration, répondant aux besoins de détection de différentes concentrations telles que les polluants environnementaux.

3. Bonne stabilité et reproductibilité : il présente une bonne stabilité chimique et photostabilité, est moins affecté par les facteurs environnementaux, dispose d'un processus de préparation contrôlable, de performances similaires entre les lots et d'une grande fiabilité.

4. Fonctionnalisation et intégration pratiques : la surface est facile à modifier, peut reconnaître spécifiquement les substances cibles et peut être intégrée à une variété de matériaux et de dispositifs dans de petits systèmes de capteurs multifonctionnels, qui sont pratiques pour une détection rapide sur site et une analyse à haut débit.

Inconvénients :

1. Coût de préparation et cohérence de la qualité : La technologie de préparation est complexe et coûteuse, ce qui limite les applications à grande échelle ; il existe des différences dans la taille et les performances des points quantiques, affectant la stabilité et la fiabilité des performances du capteur, et il est nécessaire d'optimiser le processus et d'améliorer le contrôle qualité.

2. La sécurité biologique est discutable : un nanomatériau, sa toxicité biologique et son impact environnemental sont insuffisamment étudiés, et il peut interférer avec les processus physiologiques in vivo, et une évaluation de la sécurité est nécessaire lors de l'application.

3. Défis liés à l'intégration technologique : il existe des problèmes de compatibilité lors de l'intégration avec d'autres technologies, comme lors de l'intégration avec des appareils et systèmes existants, il existe des problèmes de correspondance, de transmission de données et de coordination du traitement, et il est nécessaire de développer des interfaces et des technologies d'intégration compatibles.

Optimisation des performances :

1. Améliorer la sensibilité et la sélectivité : concevoir des structures de points quantiques efficaces, optimiser les stratégies de modification de surface, améliorer la spécificité de l'interaction avec les substances cibles, développer de nouveaux composites et réaliser une détection simultanée à haute sensibilité de plusieurs substances cibles dans des échantillons complexes.

2. Élargir la plage de détection : explorer l'application dans la détection de polluants, de biomarqueurs rares et d'autres domaines, et étendre la plage de détection des paramètres courants aux indicateurs biologiques et environnementaux complexes.

Extension de l'application :

1. Application approfondie en biomédecine : le diagnostic des maladies évolue vers une alerte précoce, un diagnostic précis et un traitement personnalisé, combinés à l'intelligence artificielle et au big data pour réaliser le dépistage, la classification et l'évaluation pronostique des maladies ; dans le développement de médicaments, la surveillance en temps réel du métabolisme des médicaments in vivo et l'optimisation de la conception et de l'administration.

2. Internet des objets et détection intelligente : largement utilisé dans la maison intelligente, la ville intelligente et d'autres domaines, la surveillance en temps réel des paramètres environnementaux, l'état de l'équipement, le contrôle intelligent, comme la surveillance de l'environnement intérieur dans les bâtiments intelligents et le réglage automatique du système.

Intégration avec nan : Développer de nouvelles structures telles que des nanofils à points quantiques, des nanoréseaux, etc., et utiliser la nanotechnologie pour réaliser un assemblage et une intégration précis, et construire des systèmes de nanocapteurs hautes performances.

Intégration avec l'intelligence artificielle : utiliser des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser en profondeur capteur données, réaliser une interprétation intelligente des résultats de détection, un diagnostic des pannes et optimiser la conception des capteurs et les processus de détection grâce à l'apprentissage automatique, et améliorer l'intelligence et l'efficacité de la détection.