Biomedical Circuits and Systems Dedicated for Sensing and Neurostimulation: Case study on Urinary Bladder dysfunctions
Notice bibliographique
Résumé
This paper covers circuits and systems techniques for the construction of high reliability biosensing and neurostimulation smart medical devices. Such microsystems are dedicated for interconnections through the peripheral neural systems. Case study related to applications such as bladder control is discussed. Available electrical neurostimulation techniques for the rehabilitation of urinary bladder functions do not allow an adequate voiding due to dyssynergia between the bladder and the sphincter. A new implantable stimulator, built with commercially available electronic components, was designed to overcome these difficulties. The proposed system performs two types of stimulations: Selective Stimulation for bladder voiding and Permanent Stimulation to reduce the bladder overactivity symptoms. Also, a fully integrated extended version of the stimulator is achieved with the additional ability to monitor the electrodes-nerve contact impedance variations in order to detect electrodes faults or nerve physiology changes. The implemented full custom device provides a reliable stimulation technique and addresses the lack of features (programmable parameters, user-friendly interface and waveform flexibility) of the previous stimulation devices. Experimental results of the fabricated chip confirm its functionality. The microstimulator generates a wide range of stimuli waveforms with variable parameters and its modular architecture makes it an expandable multichannel stimulation system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».