Subwavelength-Scale Focused Wireless Powering of Implantable Medical Devices by Superoscillations
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a wireless power delivery method for implantable neurostimulation devices, leveraging superoscillatory (SO) waveforms within a parallel-plate cavity to achieve a previously unmatched spatial precision of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$0.35\lambda $</tex-math> </inline-formula> at 915 MHz. By exploiting the Huygens’ Box (HB) configuration and tailoring surface currents, our approach compresses the focal spot to a subwavelength full width at half maximum (FWHM)—not only surpassing diffraction-limited beams and Bessel patterns, but also enabling dynamic beamsteering deep into human brain-mimicking media. Operating at an input power of 1 W, this technique ensures reliable power transfer to implants placed 2.5 cm beneath the surface with developing 1.8 V across 9 k<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Omega $</tex-math> </inline-formula>. Integrated with a miniature cm-scale rectenna, the system effectively converts the focused RF field into dc power, offering a pathway to support multiple battery-free implantable devices simultaneously and maintaining steady energy delivery over a prescribed region of interest (ROI). By combining SO-based beamforming, cavity-backed antenna arrays, and efficient rectification, our solution addresses the longstanding challenge of powering through beamsteering cm-scale deep-brain implants. The result is a platform that can be adapted to various anatomical targets, ultimately broadening the scope of safe, noninvasive, and scalable neurostimulation therapies.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».