A new integrated front-end for a noninvasive brain imaging system based on near-infrared spectroreflectometry
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a fully integrated front-end of a portable spectroreflectometry-based brain imaging system dedicated for acquisition of modulated optical signals at a frequency of 1 Hz to 25 kHz. The proposed front-end preamplifier is composed of a photodetector, a transimpedance preamplifier, a two-stage voltage amplifier and a mixer. Strict constraints regarding noise thus have to be considered. The preamplifier consists of a transimpedance block featuring a 95-dB/spl Omega/ gain and an average input current noise density at the frequency of interest of approximately 3 pA//spl radic/Hz. Each of the two subsequent voltage amplifiers allows the user to obtain an additional 25-dB gain. Considering the tuning capabilities and the losses due to the filters and the nonideal buffers, the proposed front-end allows us to obtain a total gain up to 145 dB. The back-end of the amplification chain is composed of a mixer which is used to produce a continuous voltage proportional to the amplitude of the input optical signals. All those features were integrated using CMOS 0.18-/spl mu/m technology and the experimental results are in agreement with the initial design requirements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».