Miniature Implantable Pressure Sensors for Medical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Pressure sensors are requisite for many medical implantable devices to monitor physiological pressures or fluid pressure and flow from a subsystem. Size, power consumption, accuracy, sensitivity, stability, and biocompatibility are all key considerations in the design and fabrication of such sensors. Conventional designs, based on piezoresistive technologies, are power consuming with significant drift and temperature error, whereas capacitive solutions are often cumbersome when packaged for biocompatibility. Tronics Microsystems has developed absolute pressure sensors, which achieve the benefits of both technologies. Miniaturization is achieved using a MEMS sensing element and a multifunction ASIC with small form factors. Low power consumption, low drift, high resolution, and waveform capture capability are obtained by using a capacitive MEMS coupled with a sigma-delta, direct capacitance to digital converter. Biocompatibility is achieved with grade II titanium packaging in two form factors (“tubular” or “pancake”) for incorporation into various applications. These sensors have been fabricated, calibrated, and tested extensively over physiologic temperature ranges. The design has achieved power consumption lower than 500 ÂμW at 100 Hz and a drift lower than 0.5% full scale per year. An accuracy of +/−1% full scale, over the temperature range is obtained by on-ASIC nonlinearity and temperature compensation. The two packaging configurations allow analysis of the trade-offs on the temperature range, sensitivity, volume, sterilization, etc. Different feed-through materials permit optimization of the form factors for the tube and the flat sensor and wired or wireless communication.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».