Технология квантовых точек изображения

Преимущества:

1. Высокая чувствительность: прибор может с высокой точностью обнаруживать гашение флуоресценции, FRET и изменения электрических свойств, а также может обнаруживать биомолекулы на пикомолярном или даже фемтомолярном уровне, обеспечивая поддержку ранней диагностики заболеваний и обнаружения следов.

2. Широкий динамический диапазон обнаружения: люминесцентные свойства легко регулируются, а реакция на различные концентрации целевых веществ является линейной, что позволяет точно определять содержание в широком диапазоне концентраций, удовлетворяя потребности в обнаружении различных концентраций, таких как загрязнители окружающей среды.

3. Хорошая стабильность и воспроизводимость: обладает хорошей химической и фотостабильностью, меньше подвержен влиянию факторов окружающей среды, имеет контролируемый процесс приготовления, схожие характеристики между партиями и высокую надежность.

4. Удобная функционализация и интеграция: поверхность легко модифицируется, может специфически распознавать целевые вещества и может быть интегрирована с различными материалами и устройствами в небольшие многофункциональные сенсорные системы, которые удобны для быстрого обнаружения на месте и высокопроизводительного анализа.

Недостатки:

1. Соотношение затрат и качества: Технология подготовки сложна и затратна, что ограничивает масштабные применения; существуют различия в размерах и характеристиках квантовых точек в разных устройствах, что влияет на стабильность и надежность работы датчика, поэтому необходимо оптимизировать процесс и улучшить контроль качества.

2. Биологическая безопасность под вопросом: наноматериал, его биологическая токсичность и воздействие на окружающую среду недостаточно изучены, он может влиять на физиологические процессы in vivo, необходима оценка безопасности при применении.

3. Проблемы интеграции технологий: при интеграции с другими технологиями возникают проблемы совместимости, например, при интеграции с существующими устройствами и системами возникают проблемы с согласованием, передачей данных и координацией обработки, поэтому необходимо разрабатывать совместимые интерфейсы и технологии интеграции.

Оптимизация производительности：

1. Повышение чувствительности и селективности: разработка эффективных структур квантовых точек, оптимизация стратегий модификации поверхности, повышение специфичности взаимодействия с целевыми веществами, разработка новых композитов и достижение одновременного высокочувствительного обнаружения нескольких целевых веществ в сложных образцах.

2. Расширьте диапазон обнаружения: изучите применение в обнаружении загрязняющих веществ, редких биомаркеров и других областях, а также расширьте диапазон обнаружения от общих параметров до сложных биологических и экологических индикаторов.

Расширение приложения：

1. Углубленное применение в биомедицине: диагностика заболеваний развивается в направлении раннего предупреждения, точной диагностики и персонализированного лечения в сочетании с искусственным интеллектом и большими данными для достижения скрининга, классификации и прогностической оценки заболеваний; в разработке лекарственных средств — мониторинга метаболизма лекарственных средств in vivo в режиме реального времени, а также оптимизации дизайна и введения.

2. Интернет вещей и интеллектуальные датчики: широко используются в умных домах, умных городах и других областях, осуществляют мониторинг параметров окружающей среды в режиме реального времени, состояния оборудования, интеллектуальное управление, например, мониторинг внутренней среды в умных зданиях, и автоматическую настройку системы.

Интеграция с нанотехнологиями: разработка новых структур, таких как квантовые точки, нанопровода, наномассивы и т. д., а также использование нанотехнологий для достижения точной сборки и интеграции, а также создание высокопроизводительных наносенсорных систем.

Интеграция с искусственным интеллектом: используйте алгоритмы искусственного интеллекта для глубокого анализа датчик данных, добиться интеллектуальной интерпретации результатов обнаружения, диагностики неисправностей и оптимизировать процессы проектирования и обнаружения датчиков с помощью машинного обучения, а также повысить эффективность интеллекта и обнаружения.