Massively-Parallel Neuromonitoring and Neurostimulation Rodent Headset With Nanotextured Flexible Microelectrodes
Notice bibliographique
Résumé
We present a compact wireless headset for simultaneous multi-site neuromonitoring and neurostimulation in the rodent brain. The system comprises flexible-shaft microelectrodes, neural amplifiers, neurostimulators, a digital time-division multiplexer (TDM), a micro-controller and a ZigBee wireless transceiver. The system is built by parallelizing up to four 0.35 μm CMOS integrated circuits (each having 256 neural amplifiers and 64 neurostimulators) to provide a total maximum of 1024 neural amplifiers and 256 neurostimulators. Each bipolar neural amplifier features 54 dB-72 dB adjustable gain, 1 Hz-5 kHz adjustable bandwidth with an input-referred noise of 7.99 μVrms and dissipates 12.9 μW. Each current-mode bipolar neurostimulator generates programmable arbitrary-waveform biphasic current in the range of 20-250 μA and dissipates 2.6 μW in the stand-by mode. Reconfigurability is provided by stacking a set of dedicated mini-PCBs that share a common signaling bus within as small as 22 × 30 × 15 mm³ volume. The system features flexible polyimide-based microelectrode array design that is not brittle and increases pad packing density. Pad nanotexturing by electrodeposition reduces the electrode-tissue interface impedance from an average of 2 MΩ to 30 kΩ at 100 Hz. The rodent headset and the microelectrode array have been experimentally validated in vivo in freely moving rats for two months. We demonstrate 92.8 percent seizure rate reduction by responsive neurostimulation in an acute epilepsy rat model.
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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 | 0,001 |
| 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 ».