A Low-Voltage CMOS Rectifier With On-Chip Matching Network and a Magnetic Field Focused Antenna for Wirelessly Powered Medical Implants
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we present a CMOS rectifier and its associated external transmitting antenna that are designed for wirelessly powered implantable devices in general, and for a smart medical stent interface, in particular. The detailed characterization and modelling procedures of the "smart stent'' implant are presented, and the extracted circuit model of the stent is used for stent-rectifier co-optimization. A fully on-chip transformer-based tunable matching network is co-designed with the differential cross-coupled rectifier. At the external side, a four-port driven antenna is designed to focus the magnetic field in tissue as well as enhance the power density around the implant. As a proof-of-concept, the rectifier is fabricated in a 0.13 μm CMOS process and the measurement results show that it can generate more than 500 mV DC voltage on a 2 kΩ load when the available power of the stent is greater than -2 dBm, corresponding to 34% power conversion efficiency (PCE). Finally, the "smart stent" system is tested in-vitro. The results of the wireless power transfer experiments show that with 480 mW transmitting power and 53 mm separation distance (including 33 mm phantom tissue), more than 350 μW is delivered to the rectifier's 2 kΩ load.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».