Technologia czujnika obrazu z kropkami kwantowymi

Zalety:

1. Wysoka czułość: Urządzenie pozwala na wykrywanie wygaszania fluorescencji, FRET i zmian właściwości elektrycznych z dużą precyzją. Urządzenie może wykrywać biocząsteczki na poziomie pikomolarnym lub nawet femtomolarnym, co pozwala na wczesną diagnostykę chorób i wykrywanie śladowych ilości.

2. Szeroki zakres dynamicznego wykrywania: Właściwości luminescencyjne są łatwe do regulacji, a reakcja na różne stężenia substancji docelowych jest liniowa, co umożliwia dokładne określenie zawartości w szerokim zakresie stężeń, spełniając potrzeby wykrywania różnych stężeń, takich jak zanieczyszczenia środowiska.

3. Dobra stabilność i powtarzalność: Posiada dobrą stabilność chemiczną i fotostabilność, jest mniej podatny na działanie czynników środowiskowych, ma kontrolowany proces przygotowania, podobną wydajność pomiędzy partiami i wysoką niezawodność.

4. Wygodna funkcjonalizacja i integracja: Powierzchnię można łatwo modyfikować, może ona rozpoznawać substancje docelowe i można ją integrować z różnymi materiałami i urządzeniami, tworząc małe, wielofunkcyjne systemy czujników, które są wygodne do szybkiego wykrywania na miejscu i analizy o wysokiej przepustowości.

Wady:

1. Koszty porównania i spójność jakości: Technologia przygotowania jest skomplikowana i kosztowna, co ogranicza zastosowania na dużą skalę; występują różnice w rozmiarze i wydajności różnych kropek kwantowych, co wpływa na stabilność i niezawodność działania czujnika, dlatego konieczna jest optymalizacja procesu i poprawa kontroli jakości.

2. Bezpieczeństwo biologiczne jest wątpliwe: nanomateriał, jego toksyczność biologiczna i wpływ na środowisko nie zostały wystarczająco zbadane i może zakłócać procesy fizjologiczne in vivo, dlatego podczas stosowania konieczna jest ocena bezpieczeństwa

3. Wyzwania związane z integracją technologii: W przypadku integracji z innymi technologiami pojawiają się problemy ze zgodnością, np. w przypadku integracji z istniejącymi urządzeniami i systemami występują problemy z dopasowaniem, transmisją danych i koordynacją przetwarzania, dlatego konieczne jest opracowanie zgodnych interfejsów i technologii integracyjnych.

Optymalizacja wydajności:

1. Poprawa czułości i selektywności: projektowanie wydajnych struktur kropek kwantowych, optymalizacja strategii modyfikacji powierzchni, poprawa specyficzności interakcji z substancjami docelowymi, opracowanie nowych kompozytów i osiągnięcie jednoczesnej detekcji o wysokiej czułości wielu substancji docelowych w złożonych próbkach.

2. Rozszerzenie zakresu wykrywania: zbadanie możliwości zastosowania w wykrywaniu zanieczyszczeń, rzadkich biomarkerów i innych obszarów oraz rozszerzenie zakresu wykrywania od typowych parametrów do złożonych wskaźników biologicznych i środowiskowych.

Rozszerzenie aplikacji:

1. Głębokie zastosowanie w biomedycynie: Diagnostyka chorób rozwija się w kierunku wczesnego ostrzegania, precyzyjnej diagnozy i spersonalizowanego leczenia w połączeniu ze sztuczną inteligencją i dużymi danymi w celu umożliwienia badań przesiewowych, klasyfikacji i oceny prognoz chorób; w rozwoju leków, monitorowania metabolizmu leków w czasie rzeczywistym in vivo oraz optymalizacji projektowania i podawania.

2. Internet rzeczy i inteligentne czujniki: Szeroko stosowane w inteligentnych domach, inteligentnych miastach i innych dziedzinach, do monitorowania parametrów środowiskowych w czasie rzeczywistym, stanu sprzętu, inteligentnego sterowania, np. monitorowania środowiska wewnętrznego w inteligentnych budynkach, oraz automatycznej regulacji systemu.

Integracja z nanotechnologią: Opracowywanie nowych struktur, takich jak nanodruty kropek kwantowych, nanomacierze itp., oraz stosowanie nanotechnologii w celu osiągnięcia precyzyjnego montażu i integracji, a także budowa wysokowydajnych systemów nanoczujników.

Integracja ze sztuczną inteligencją: Użyj algorytmów sztucznej inteligencji do dogłębnej analizy transduktor danych, osiągnąć inteligentną interpretację wyników wykrywania, diagnozę błędów oraz zoptymalizować projektowanie czujników i procesy wykrywania poprzez uczenie maszynowe, a także poprawić inteligencję i wydajność wykrywania.