Low-power high-speed wireless transceivers and antennas for large-scale neural implants
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».