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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».