High-Density Implantable Microelectrode Arrays for Brain-Machine Interface Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Microelectrode arrays (MEAs) act as an interface between electronic circuits and neural tissues of implantable devices. Biological response to chronic implantation of MEAs is an essential factor in determining a successful electrode design. Finding appropriate coating materials which are biocompatible and improve electrical properties of MEAs are among the main challenges. In this paper, we propose a novel, three-dimensional (3D), high-density, silicon-based MEAs for both neural recording and stimulation. Electrodes were fabricated using micromachining techniques. Geometrical features of these electrodes not only cause less tissue damage during insertion but also provide more contacts between the electrodes and targeted neural tissues. In order to achieve the proposed geometry, we introduce a novel masking method to coat variable-height electrodes with uniform and small tip-exposure. More importantly, compared to conventional techniques, the new masking method significantly improves process time and costs. This technique needs only one step masking and reduces the conventional masking steps from ten to three. In the next step, the active sites of the electrodes were coated with thin-films of molybdenum (Mo) and platinum (Pt) due to their ability to transfer between ionic and electronic current and to resist corrosion. Electrodes were characterized by scanning electron microscopy and impedance measurements. The average impedance of Mo and Pt electrodes at 1 kHz was 350 ± 50 kΩ and 150 ± 10 kΩ, respectively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle