High-DR CMOS Fluorescence Biosensor With Extended Counting ADC and Noise Cancellation
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
Accurately resolving small fluorescence power variations in presence of noise and high-background tissue autofluorescence from deep brain structures with a fiber photometry system requires highly linear and sensitive photo detectors. This paper presents a high-dynamic range (DR) CMOS biosensor fusing a low-noise photosensing front-end with a high-precision extended counting analog-to-digital converter (ADC) with noise cancellation to detect florescence neural signal fluctuations of very low incident power. The 7 MSBs are resolved by a first order continuous-time resettable ΣΔ ADC, whereas the residue voltage is quantized by a 10-bit single slope ADC for enabling wide-dynamic range and high-precision fluorescence sensing. The reset noise is canceled out by an embedded noise cancellation scheme which is subtracting the reset noise from the signal using a correlated double sampling scheme. Unlike other solutions, the biosensor has a short conversion time of 306.5 μs compared to a typical fluoresence sampling period of 10 ms, providing a very low duty cyle of 3%, which is a key to achieve low excitation source power consumption in this application to extend system autonomy, and to avoid photobleaching and phototoxicity in the tissue. The proposed optoelectronic biosensor is implemented in a 0.18-μm CMOS technology, consuming 93 μW from a 3.3-V supply voltage while achieving a DR of 104 dB, a minimum detectable current of 1.3 pArms, and a chip area of 0.475 mm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> . We present the measured performance of the biosensor using an optical experimental setup including a LED driver, a fiber optic, and a test board.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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