Highly Stretchable Hydrogels as Wearable and Implantable Sensors for Recording Physiological and Brain Neural Signals
Notice bibliographique
Résumé
Recording electrophysiological information such as brain neural signals is of great importance in health monitoring and disease diagnosis. However, foreign body response and performance loss over time are major challenges stemming from the chemomechanical mismatch between sensors and tissues. Herein, microgels are utilized as large crosslinking centers in hydrogel networks to modulate the tradeoff between modulus and fatigue resistance/stretchability for producing hydrogels that closely match chemomechanical properties of neural tissues. The hydrogels exhibit notably different characteristics compared to nanoparticles reinforced hydrogels. The hydrogels exhibit relatively low modulus, good stretchability, and outstanding fatigue resistance. It is demonstrated that the hydrogels are well suited for fashioning into wearable and implantable sensors that can obtain physiological pressure signals, record the local field potentials in rat brains, and transmit signals through the injured peripheral nerves of rats. The hydrogels exhibit good chemomechanical match to tissues, negligible foreign body response, and minimal signal attenuation over an extended time, and as such is successfully demonstrated for use as long-term implantable sensory devices. This work facilitates a deeper understanding of biohybrid interfaces, while also advancing the technical design concepts for implantable neural probes that efficiently obtain physiological information.
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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 ».