Implementing Effective Noise Reduction Techniques in Implantable NIRS Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) is a noninvasive optical method widely used for evaluating tissue hemodynamics and various physiological characteristics. Despite its advantages, NIRS faces limitations in light sampling depth and spatial resolution, which has led to the development of implantable NIRS sensors. However, these implantable sensors are prone to Common-Mode Voltage (CMV) interference due to their increased sensor-to-tissue capacitance, which can compromise the signal-to-noise ratio and accuracy of measurements.In this paper, we present a novel active CMV reduction technique that enhances the signal-to-noise ratio of NIRS signals. We propose an electrical model of a patient's body and NIRS sensor to characterize the CMV interference and the active CMV cancellation (ACC) electronic circuit. The ACC circuit measures CMV through a common-mode amplifier, which then inverts and introduces the amplified signal to the patient's body via an additional surface electrode. This technique effectively attenuates the CMV (50 and 60 Hz) by 80 to 90 dB, significantly improving the signal quality without causing system instability.The method has been validated through both analytical simulations and experimental measurements, demonstrating the circuit's ability to suppress CMV within a bandwidth of 0.1 to 100 Hz. Experimental verification of the active noise cancellation method was conducted by recording data from the fingertip and palm, showing effective suppression of the CMV. The proposed method has substantial clinical relevance as it enhances the reliability and accuracy of implantable NIRS sensors, enabling more precise monitoring of internal organs and improved patient care.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».