Toward High Throughput Core-CBCM CMOS Capacitive Sensors for Life Science Applications: A Novel Current-Mode for High Dynamic Range Circuitry
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel charge-based Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) capacitive sensor for life science applications. Charge-based capacitance measurement (CBCM) has significantly attracted the attention of researchers for the design and implementation of high-precision CMOS capacitive biosensors. A conventional core-CBCM capacitive sensor consists of a capacitance-to-voltage converter (CVC), followed by a voltage-to-digital converter. In spite of their high accuracy and low complexity, their input dynamic range (IDR) limits the advantages of core-CBCM capacitive sensors for most biological applications, including cellular monitoring. In this paper, after a brief review of core-CBCM capacitive sensors, we address this challenge by proposing a new current-mode core-CBCM design. In this design, we combine CBCM and current-controlled oscillator (CCO) structures to improve the IDR of the capacitive readout circuit. Using a 0.18 μm CMOS process, we demonstrate and discuss the Cadence simulation results to demonstrate the high performance of the proposed circuitry. Based on these results, the proposed circuit offers an IDR ranging from 873 aF to 70 fF with a resolution of about 10 aF. This CMOS capacitive sensor with such a wide IDR can be employed for monitoring cellular and molecular activities that are suitable for biological research and clinical purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».