Towards an implantale intelligent CMOS neurotrophic factor delivery micro neural prosthetic for Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Millions of patients around the world suffer from neurological disorders. Many of these diseases such as Parkinson's are due to degeneration of Dopaminergic neurons. Our ultimate goal is to develop an intelligent implantable CMOS neurotrophic factor delivery microsystem which can maintain therapeutic levels of chemical concentrations in the brain by protecting the healthy neurons and restoring damaged ones. The hybrid microsystem is composed of neural probes fitted with novel sensors that can sense micromolar concentration of neurotransmitters (dopamine) and embedded negative feedback circuits that control the flow of pharmacological agents in micro fluidic channels. Additionally MEMS (Micro Electro Mechanical System) pumps connected to the probes to inject micromolar concentration of neurotrophic factors such as GDNF into the brain in order to protect and restore dopaminergic neurons in the nigrostriatal pathway. The focus of this manuscript is on sensing, control and decision making circuitry. It consists of a current conveyer, a low noise low power amplifier, an integrator and a comparator with offset cancelation. Circuit is fabricated in CMOS 0.18 um with low power consumption of 921 nW while maintaining a bandwidth of 2.75K Hertz.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».