MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030385259 · doi:10.1088/1748-6041/2/1/s02

Electrode–tissues interface: modeling and experimental validation

2007· review· en· W2030385259 sur OpenAlexafffund
Mohamad Sawan, Yassir Laaziri, Fayçal Mounaïm, Ehab A. Elzayat, J. Corcos, M. Elhilali

Notice bibliographique

RevueBiomedical Materials · 2007
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésElectrical impedanceMaterials scienceReliability (semiconductor)VoltageInterface (matter)ElectrodeController (irrigation)Generator (circuit theory)Computer scienceElectronic engineeringElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrode-tissues interface (ETI) is one of the key issues in implantable devices such as stimulators and sensors. Once the stimulator is implanted, safety and reliability become more and more critical. In this case, modeling and monitoring of the ETI are required. We propose an empirical model for the ETI and a dedicated integrated circuit to measure its corresponding complex impedance. These measurements in the frequency range of 1 Hz to 100 kHz were achieved in acute dog experiments. The model demonstrates a closer fitting with experimental measurements. In addition, a custom monitoring device based on a stimuli current generator has been completed to evaluate the phase shift and voltage across the electrodes and to transmit wirelessly the values to an external controller. This integrated circuit has been fabricated in a CMOS 0.18 microm process, which consumes 4 mW only during measurements and occupies an area of 1 mm(2).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical MaterialsMême sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207