A Wireless Fiber Photometry System Based on a High-Precision CMOS Biosensor With Embedded Continuous-Time $\Sigma \Delta$ Modulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence biophotometry measurements require wide dynamic range (DR) and high-sensitivity laboratory apparatus. Indeed, it is often very challenging to accurately resolve the small fluorescence variations in presence of noise and high-background tissue autofluorescence. There is a great need for smaller detectors combining high linearity, high sensitivity, and high-energy efficiency. This paper presents a new biophotometry sensor merging two individual building blocks, namely a low-noise sensing front-end and a order continuous-time modulator (CTSDM), into a single module for enabling high-sensitivity and high energy-efficiency photo-sensing. In particular, a differential CMOS photodetector associated with a differential capacitive transimpedance amplifier-based sensing front-end is merged with an incremental order 1-bit CTSDM to achieve a large DR, low hardware complexity, and high-energy efficiency. The sensor leverages a hardware sharing strategy to simplify the implementation and reduce power consumption. The proposed CMOS biosensor is integrated within a miniature wireless head mountable prototype for enabling biophotometry with a single implantable fiber in the brain of live mice. The proposed biophotometry sensor is implemented in a 0.18- CMOS technology, consuming from a 1.8- supply voltage, while achieving a peak dynamic range of over a 50- input bandwidth, a sensitivity of 24 mV/nW, and a minimum detectable current of 2.46- at a 20- sampling rate.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle