Bidirectional Peripheral Nerve Interface With 64 Second-Order Opamp-Less ΔΣ ADCs and Fully Integrated Wireless Power/Data Transmission
Notice bibliographique
Résumé
An active probe and microstimulator SoC for interfacing with peripheral nerves is presented. It performs 64-channel artifact-tolerant neural recording, cuff imbalance compensation by impedance sensing, and neurostimulation for the closed-loop operation. Each recording channel is a second-order opamp-less$\Delta \Sigma $ADC that consumes 140 nW and occupies 0.01 mm2area in 130 nm CMOS. The single-loop$\Delta \Sigma $architecture achieves second-order noise shaping with two passive integrators. To the best of our knowledge, this yields the lowest power and area of any second-order$\Delta \Sigma $ADC and the lowest FOM (fJ/conv. step) of any passive second-order$\Delta \Sigma $ADC (27 fJ/conv. step). The SoC uniquely performs multi-modal input signal recording: voltage (for neural recording) and current (for impedance sensing) are measured concurrently using frequency multiplexing. The SoC also features a 60 MHz energy-efficient inductive powering link and a 600 MHz RF data communication link. The prototype is validatedin vivoin the rat sciatic nerve for electroneurogram (ENG) sensing and the correction of impedance-imbalance in cuff electrodes.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».