A fully implantable multichip neural interface with a new scalable current-reuse front-end
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a fully implantable brain machine interface based on a new CMOS system-on-a-chip (SOC) including a low-power multi-channel current-reuse analog front-end (AFE), a multi-band wireless transceiver and a power management unit retrieving power from a 13.56 MHz carrier through a new 5-coil inductive link. In addition to this SOC, the proposed interface includes a low-power microcontroller, a wideband antenna and a double-sided power recovery coil. All components are bonded on a thin flexible printed circuit board. The AFE uses a new current-reuse circuit topology based on a current-mirror opamp which is scalable to very large number of recording channels, thanks to its small implementation area and its low-power consumption. It includes a low-noise amplifier (LNA) and a programmable gain amplifier (PGA) presenting tree selectable gains of 35 dB, 43.1 dB and 49.5 dB. The SOC is fabricated in a CMOS 180-nm process and has a size of 1.3 mm × 1.8 mm. The AFE has a low-power consumption of 9 μW (4.5 μw for LNA and 4.5 μw for PGA) per channel, for an input referred noise of 3.2 μV. A 5-coil wireless power link is utilized with an efficiency of 28% and a maximum power delivered to the load of 81 mW through a 1 cm2flexible coil. The ultra wideband edge combining BPSK transmitter reaches a maximum data rate of 800 Mbps at 6.7 pJ/bit, and the 2.4-GHz OOK receiver reaches a maximum data rate of 100 Mbps. The whole system consumes 12.3 mW and weights 0.163 g. Finally, we present biological results obtained in-vivo from the cortex of an anesthetized mouse.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».