A 24-Channel Neurostimulator IC With Channel-Specific Energy-Efficient Hybrid Preventive-Detective Dynamic-Precision Charge Balancing
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design, development, and experimental characterization of a 24-channel programmable charge-balanced current-mode neurostimulator IC. Each channel is equipped with a quad-threshold voltage-based charge imbalance detection and a dedicated hybrid preventive-detective charge balancing circuit. The interplay of the preventive and detective control loops utilized for charge balancing has resulted in minimizing the power and timing overhead of the proposed strategy for maintaining a charge-neutral electrode-tissue interface, while avoiding the risk of unintended stimulation. The design offers dynamic programmability for the safe and unsafe charge imbalance thresholds, as well as for the balancing speed and precision. The IC is fabricated in a standard 0.18 μm CMOS technology with an overall active area of 2.27mm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> . Experimental characterization results of different circuit blocks are presented and discussed. Additionally, the IC's efficacy in conducting charge-balanced stimulation is experimentally validated under various scenarios and for the full range of stimulation current magnitude, showing the balancing accuracy, latency, and active time. Experiments are conducted both with a simplified electrical model of the interface impedance as well as in vitro. Compared to the state-of-the-art stimulators with a closed-loop charge balancer, the presented work offers the most energy-efficient charge balancing technique, the shortest required inter-pulse interval (i.e., neutralization time), and the highest balancing precision.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».