Printable devices for neurotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Printable electronics for neurotechnology is a rapidly emerging field that leverages various printing techniques to fabricate electronic devices, offering advantages in rapid prototyping, scalability, and cost-effectiveness. These devices have promising applications in neurobiology, enabling the recording of neuronal signals and controlled drug delivery. This review provides an overview of printing techniques, materials used in neural device fabrication, and their applications. The printing techniques discussed include inkjet, screen printing, flexographic printing, 3D printing, and more. Each method has its unique advantages and challenges, ranging from precise printing and high resolution to material compatibility and scalability. Selecting the right materials for printable devices is crucial, considering factors like biocompatibility, flexibility, electrical properties, and durability. Conductive materials such as metallic nanoparticles and conducting polymers are commonly used in neurotechnology. Dielectric materials, like polyimide and polycaprolactone, play a vital role in device fabrication. Applications of printable devices in neurotechnology encompass various neuroprobes, electrocorticography arrays, and microelectrode arrays. These devices offer flexibility, biocompatibility, and scalability, making them cost-effective and suitable for preclinical research. However, several challenges need to be addressed, including biocompatibility, precision, electrical performance, long-term stability, and regulatory hurdles. This review highlights the potential of printable electronics in advancing our understanding of the brain and treating neurological disorders while emphasizing the importance of overcoming these challenges.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».