56-channel direct-coupled chopper-stabilized EEG monitoring ASIC with digitally-assisted offset correction at the folding nodes
Notice bibliographique
Résumé
We present a 56-channel neural recording interface with a chopper-stabilized DC-coupled front-end and a programmable mixed-signal DC cancelation feedback. Each recording channel has a fully-differential amplifier with 51-54dB of gain, an input-referred noise of 5μVrmsintegrated from 10Hz to 5kHz and a CMRR of 65dB. Input DC-coupling allows for a simple chopping scheme without the area overhead of large capacitors and extra non-idealities compensation circuitry. Chopping is used to reduce the integrated input-referred noise from 7.5μVrmsto 4.2μVrmsover the bandwidth of 1Hz to 1KHz. Each channel contains a digital integrator and a 16-bit delta-sigma DAC in the feedback in order to cancel input DC offsets of up to α50mV and suppress the low frequency drift. Compensating the input DC offset at the folding node of the OTA provides an input-referred noise that is independent of the DC offset value. The recorded data by the array is digitized by 8 column-parallel SAR ADCs with 8-bit resolution and ENOB of 6.6 bits. Each channel in the neural recording array occupies 0.018mm2. The 8.7mm2die, fabricated in a 0.13μm CMOS process, dissipates 1.07mW from a 1.2V supply. The integrated circuit has been validated in vivo in online intracranial EEG recording in freely moving rats.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».