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Enregistrement W2547849113 · doi:10.1109/newcas.2016.7604794

Low-power high-speed wireless transceivers and antennas for large-scale neural implants

2016· article· en· W2547849113 sur OpenAlexafffund
M. Rezaei, Benoit Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésTransceiverTransmitterCMOSElectronic engineeringElectrical engineeringWirelessPhase-shift keyingComputer scienceAntenna (radio)EngineeringChannel (broadcasting)Bit error rateTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancement in wireless and microsystems technology have ushered in new devices that can directly interface with the central nervous system for stimulating and/or monitoring neural circuitry. In this paper, we present the design of low-power CMOS integrated transceivers intended for utilization into large-scale multi-channel neural stimulating/monitoring implants. We discuss the design and the implementation of different modulation schemes and pulse shaping strategies within CMOS circuits, we review the most critical design challenges of this sensitive application, we compare different solutions and circuit topologies in terms of performance and safety, and we introduce a suitable implantable UWB antenna. In particular, we present an integrated transmitter (TX) and a receiver (RX) that are designed to share a single implantable antenna. The TX generates ultra wideband (UWB) impulses based on edge combining, and the RX uses a low-power ISM-2.4-GHz narrow-band OOK receiver topology. The RX can support downlink telemetry of neural stimulation applications with a data rate as high as 100 Mbps within a power budget of 5 mW, while the TX is designed to support uplink back telemetry with a data rate of up to 800 Mbps for power consumption of 5.36 mW for BPSK modulation. Finally, we present measurement results obtained with biological tissues that confirm the full functionality of the fabricated implantable transceiver.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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