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Enregistrement W2294462607 · doi:10.1109/tbcas.2015.2453256

CMOS Image Sensor and System for Imaging Hemodynamic Changes in Response to Deep Brain Stimulation

2015· article· en· W2294462607 sur OpenAlexafffund
Xiao Zhang, M. Sohail Noor, Clinton B. McCracken, Zelma H. T. Kiss, Orly Yadid-Pecht, Kartikeya Murari

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImage sensorCMOSTransimpedance amplifierPixelPMOS logicNMOS logicAmplifierPiezoresistive effectDynamic rangeTransistorMaterials scienceComputer scienceBiomedical engineeringElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringOperational amplifierArtificial intelligenceVoltageOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep brain stimulation (DBS) is a therapeutic intervention used for a variety of neurological and psychiatric disorders, but its mechanism of action is not well understood. It is known that DBS modulates neural activity which changes metabolic demands and thus the cerebral circulation state. However, it is unclear whether there are correlations between electrophysiological, hemodynamic and behavioral changes and whether they have any implications for clinical benefits. In order to investigate these questions, we present a miniaturized system for spectroscopic imaging of brain hemodynamics. The system consists of a 144 ×144, [Formula: see text] pixel pitch, high-sensitivity, analog-output CMOS imager fabricated in a standard 0.35 μm CMOS process, along with a miniaturized imaging system comprising illumination, focusing, analog-to-digital conversion and μSD card based data storage. This enables stand alone operation without a computer, nor electrical or fiberoptic tethers. To achieve high sensitivity, the pixel uses a capacitive transimpedance amplifier (CTIA). The nMOS transistors are in the pixel while pMOS transistors are column-parallel, resulting in a fill factor (FF) of 26%. Running at 60 fps and exposed to 470 nm light, the CMOS imager has a minimum detectable intensity of 2.3 nW/cm(2) , a maximum signal-to-noise ratio (SNR) of 49 dB at 2.45 μW/cm(2) leading to a dynamic range (DR) of 61 dB while consuming 167 μA from a 3.3 V supply. In anesthetized rats, the system was able to detect temporal, spatial and spectral hemodynamic changes in response to DBS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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