Design and Implementation Challenges of Microelectrode Arrays: A Review
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
The emerging field of neuroprosthetics is focused on design and implementation of neural prostheses to restore some of the lost neural functions. Remarkable progress has been reported at most bioelectronic levels—particularly the various brain-machine interfaces (BMIs)—but the electrode-tissue contacts (ETCs) remain one of the major obstacles. The success of these BMIs relies on electrodes which are in contact with the neural tissue. Biological response to chronic implantation of Microelectrode arrays (MEAs) is an essential factor in determining a successful electrode design. By altering the material compositions and geometries of the arrays, fabrication techniques of MEAs insuring these ETCs try to obtain consistent recording signals from small groups of neurons without losing microstimulation capabilities, while maintaining low-impedance pathways for charge injection, high-charge transfer, and high-spatial resolution in recent years. So far, none of these attempts have led to a major breakthrough. Clearly, much work still needs to be done to accept a standard model of MEAs for clinical purposes. In this paper, we review different microfabrication techniques of MEAs with their advantages and drawbacks, and comment on various coating materials to enhance electrode performance. Then, we propose high-density, three-dimensional (3D), silicon-based MEAs using micromachining methods. The geometries that will be used include arrays of penetrating variable-height probes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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