Microelectrochemical Smart Needle for Real Time Minimally Invasive Oximetry
Notice bibliographique
Résumé
A variety of brain disorders such as neural injury, brain dysfunction, vascular malformation, and neurodegenerative diseases are associated with abnormal levels of oxygen. Current methods to directly monitor tissue oxygenation in the brain are expensive and invasive, suffering from a lack of accuracy. Electrochemical detection has been used as an invasiveness and cost-effectiveness method, minimizing pain, discomfort, and injury to the patient. In this work, we developed a minimally invasive needle-sensor with a high surface area to monitor O2 levels in the brain using acupuncture needles. The approach was to directly etch the iron from stainless steel acupuncture needles via a controlled pitting corrosion process, obtaining a high microporous surface area. In order to increase the conductivity and selectivity, we designed and applied for the first time a low-cost coating process using non-toxic chemicals to deposit high surface area carbon nanoparticle, catalytically active laccase, and biocompatible polypyrrole. The physicochemical properties of the materials were characterized as well as their efficacy and viability as probes for the electrochemical detection of PO2. Our modified needles exhibited efficient electrocatalysis and high selectivity toward O2, with excellent repeatability. We well engineered a small diagnostic tool to monitor PO2, minimally invasive, able to monitor real-time O2 in vivo complex environments.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».