ONSPEC Systems
บริษัท อัญญาทิพ จำกัด ได้ขอถือสิทธิ์ Onspec SERS Chips งานวิจัยจาก NECTEC เพื่อนำมาวิจัยและพัฒนา Onspec Systems โซลูชันการตรวจวิเคราะห์แบบครบวงจร โดยผสมผสานองค์ประกอบสำคัญ 4 ส่วน:
-
SERS Chips (Onspec Prime): ชิปขยายสัญญาณรามานประสิทธิภาพสูงสำหรับการตรวจวัดสารปริมาณน้อยมาก (Trace Detection)
-
Raman Spectroscopy: เครื่องวิเคราะห์สเปกโทรสโกปีแบบพกพาที่แม่นยำและรวดเร็ว
-
Sample Preparation Unit: ชุดอุปกรณ์เตรียมตัวอย่างที่ออกแบบมาเฉพาะ ช่วยลดขั้นตอนยุ่งยากในภาคสนาม
-
Onspec Platform: ซอฟต์แวร์ประมวลผลและฐานข้อมูลคลาวด์อัจฉริยะที่รายงานผลได้ทันที
01
Sample Preparation
Sample Collection & Preparation: การเก็บและเตรียมตัวอย่างสารด้วยกระบวนการที่ลดความยุ่งยาก (Optimized Workflow)
02
SERS Chips
ONSPEC Systems - SERS Chips ชิปขยายสัญญาณรามาน เพิ่มประสิทธิภาพการตรวจวัดเอกลักษณ์ของสารเคมีด้วยเทคนิค Raman Spectroscopy ให้สามารถวัดสัญญาณของสารชีวโมเลกุลในปริมาณน้อยระดับ trace concentration เป็นผลงานวิจัยพัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัยเทคโนโลยีฟิล์มบางเชิงแสง (Optical Thin-Film Technology Laboratory: OTL) ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ ( สวทช.) กระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี สอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาล ที่ส่งเสริมให้นำเทคโนโลยีในประเทศมาใช้ในการพัฒนาประเทศ
03
Mapping Raman Systems
ระบบสแกนภาพรามาน (Mapping Raman System):
-
แหล่งกำเนิดแสงเลเซอร์ (Laser Source): ความยาวคลื่นกระตุ้น (Excitation Wavelength) ขนาด 785 nm (หรือ 532 nm หรือ 633 nm ขึ้นอยู่กับสารเป้าหมาย) เพื่อลดสัญญาณแสงฟลูออเรสเซนซ์รบกวน (Fluorescence Background Suppression)
-
กลไกการ Mapping: ระบบเคลื่อนที่แท่นวางตัวอย่างแบบอัตโนมัติ (Automated Motorized XY Stage) มีความละเอียดในการเคลื่อนที่ (Spatial Resolution) ระดับไมโครเมตร (น้อยกว่า 1 ไมโครเมตร) ช่วยให้สามารถสแกนเก็บสัญญาณเป็นพื้นที่ (Area Mapping) เพื่อสร้างเป็นภาพเชิงสเปกตรัม (Hyperspectral Imaging) แทนการตรวจวัดจุดเดียว ซึ่งช่วยเพิ่มความถูกต้องและลดความแปรปรวนของตำแหน่งโมเลกุลบนชิป
04
ONSPEC Platforms
AI Data Analysis
AI Data Analysis & Model Database (Onspec Platforms): ข้อมูลสเปกตรัมจะถูกอัปโหลดขึ้นสู่ระบบคลาวด์อัจฉริยะ "Onspec Platforms" เพื่อให้โมเดล AI (Deep Learning) ทำการเปรียบเทียบเทียบเคียงกับฐานข้อมูลโรค (Model Database) ประมวลผลและส่งผลการคัดก รองกลับมายังแพทย์หน้างานทันทีภายในไม่กี่นาที
