A Highly-Scalable Poisson-Coded Retinal Optogenetic Stimulator With Fully-Analog ED-Based Adaptive Spike Detection and Closed-Loop Calibration
Notice bibliographique
Résumé
We present a fully implantable, inductively powered optogenetic stimulator that enhances stimulation efficacy and pathway specificity while maximizing energy efficiency and channel-count scalability. By leveraging opsins' photon integration properties with raster scanning and Poisson-coded stimulation, we achieve a uniform power profile and reduce wiring complexity, enabling a scalable system that supports more stimulation channels without compromising safety or functionality, improving prosthetic vision resolution. We also employed a compact and power-efficient (0.026 and 1.02 W overhead) SNR-boosted ADC-less spike detection circuit to adapt each LED's light intensity based on real-time feedback from RGC spiking cells. This closed-loop adaptivity adjusts stimulation to opsin distribution variations, over time and across different patients, ensuring effective and consistent stimulation across patients, enhancing both energy efficiency and visual perception quality. The 3 3 IC, fabricated in 180nm CMOS, is coupled with a 100-channel custom optrode array fabricated using an InGaN process on a sapphire substrate. Experimental results demonstrate circuit-level performance, system-level efficacy, and in-vitro validation. Comparison tables highlight our work's advantages over state-of-the-art implantable spike detection systems and retinal prostheses.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».