基于纸质的色度传感器使用双金属-化纳米酶与人工神经网络辅助检测智能手机上的H₂O₂

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 纸质分析设备 (PAD) 提供便携式传感,但在信号处理和环境影响方面存在局限性.
• 将智能手机与PAD集成增强了检测能力,但需要先进的数据分析.
• 双金属纳米酶在传感应用中显示出作为高效催化剂的前景.

研究的目的:

• 开发一种新的色度测量PAD平台,用于敏感和定量检测过氧化 (H2O2).
• 为了利用双金属-色化物作为过氧化酶模仿剂来增强催化活性.
• 将智能手机与3D打印的暗腔和人工神经网络 (ANN) 模型集成,用于便携式多信号分析.

主要方法:

• 合成和优化双金属 - 化 (Ni0.75Co0.25Se) 作为过氧化酶模仿剂.
• 用于同时检测H2O2反应产物的四通道色度PAD的制造.
• 使用智能手机摄像头和ANN模型对RGB和灰色频道的颜色变化进行定量分析.
• 开发一个用户友好的智能手机应用程序,用于现场检测H2O2.

主要成果:

• 优化的Ni0.75Co0.25Se (Ni:Co比率 3:1) 显示出高的过氧化酶模拟活性.
• 通过智能手机成像分析颜色变化,四通道色度计PAD成功量化了H2O2.
• 与智能手机应用程序集成的ANN模型实现了H2O2检测的广泛动态范围 (5μM到2M).
• 开发的系统提供了一种灵敏,便携和智能的现场检测方法.

结论:

• 基于纳米酶和3D打印的新型机器学习辅助智能手机传感器设备成功开发.
• 该平台提供了可视和超敏感检测的通用策略,适用于环境监测,生物医学诊断和安全查.
• 先进材料,便携式电子和AI的整合为护理点诊断和现场分析提供了巨大的潜力.