智能光子晶体光纤传感器用于肺结核检测,并集成机器学习
A H M Iftekharul Ferdous1, Thouhida Khanom Nisha2, Abdullah Al Mamun3,4
1Department of Electrical and Electronic Engineering, Pabna University of Science and Technology, Pabna, 6600, Bangladesh. digonto_eee3@yahoo.com.
Scientific reports
|December 4, 2025
概括
使用六角空心光子晶体纤维 (HC-PCF) 的新型太赫兹 (THz) 传感器可以快速准确地检测结核病 (TB) 细胞. 机器学习增强了这种生物传感器,用于下一代医疗保健.
科学领域:
- 光子学和生物传感技术
- 特拉赫兹 (THz) 技术技术
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 结核病 (TB) 仍然是全球主要的传染病,特别影响低收入和中等收入国家.
- 现有的诊断方法可能耗时或缺乏可访问性,需要创新的检测解决方案.
- 太赫兹 (THz) 频段为非电离,无标签的生物传感应用提供了独特的特性.
研究的目的:
- 为快速检测结核细胞设计和数值分析一种新的六边形空心光子晶纤 (HC-PCF) 传感器.
- 为了优化传感器的高相对灵敏度 (RS),低封闭损失 (CL) 和最小有效材料损失 (EML) 的1.6 THz.
- 整合机器学习算法以进行增强的数据分析和准确的TB分类.
主要方法:
- 在COMSOL多物理6.1.1.中使用有限元法 (FEM) 设计和模拟六角HC-PCF结构.
- 在一系列具有结核病感染样本特征的折射率 (RI) 上对传感器性能进行数值分析 (1.345-1.349).
- 在模拟的传感器光学响应上训练的机器学习模型 (随机森林回归器,支持矢量回归器) 的应用.
主要成果:
- 拟议的HC-PCF传感器实现了TB相关折射率的最大相对灵敏度 (RS) 为95.53%.
- 经过优化传感器设计,封闭损失 (CL) 降至9.307 × 10−3 dB/m,有效物质损失 (EML) 最小.
- 机器学习模型展示了精确的预测和分类能力,用于微妙的折射率变化,表明结核病.
结论:
- 设计的THz HC-PCF传感器显示出高度敏感和准确的结核病检测的巨大潜力.
- 先进的光子传感和机器学习的协同作用代表了下一代医疗保健技术的有希望的方法.
- 这种生物传感平台为结核病的更快,更可靠的诊断提供了途径.
