Electropolymerized Poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT) Coatings for Implantable Deep-Brain-Stimulating Microelectrodes
Notice bibliographique
Résumé
Conducting polymers have been widely explored as coating materials for metal electrodes to improve neural signal recording and stimulation because of their mixed electronic-ionic conduction and biocompatibility. In particular, the conducting polymer poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT) is one of the best candidates for biomedical applications due to its high conductivity and good electrochemical stability. Coating metal electrodes with PEDOT has shown to enhance the electrode's performance by decreasing the impedance and increasing the charge storage capacity. However, PEDOT-coated metal electrodes often have issues with delamination and stability, resulting in decreased device performance and lifetime. In this work, we were able to electropolymerize PEDOT coatings on sharp platinum-iridium recording and stimulating neural electrodes and demonstrated its mechanical and electrochemical stability. Electropolymerization of PEDOT:tetrafluoroborate was carried out in three different solvents: propylene carbonate, acetonitrile, and water. The stability of the coatings was assessed via ultrasonication, phosphate buffer solution soaking test, autoclave sterilization, and electrical pulsing. Coatings prepared with propylene carbonate or acetonitrile possessed excellent electrochemical stability and survived autoclave sterilization, prolonged soaking, and electrical stimulation without major changes in electrochemical properties. Stimulating microelectrodes were implanted in rats and stimulated daily, for 7 and 15 days. The electrochemical properties monitored in vivo demonstrated that the stimulation procedure for both coated and uncoated electrodes decreased the impedance.
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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) | 0,001 | 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 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 ».