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Enregistrement W4411019884 · doi:10.1109/jssc.2025.3571637

A Bi-Directional Neural Interface Chip With 32-Channel 83-dB DR CTDSM-Based Recording Using FIRDAC With Pre-Emptive ELD Compensation

2025· article· en· W4411019884 sur OpenAlexaff
Xiongfei Jiang, Yuntao Han, Grahame Reynolds, Zhaoguang Si, Alfredo Gonzalez‐Sulser, Themis Prodromakis, Shiwei Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesRoyal Society
Mots-clésCompensation (psychology)Interface (matter)Channel (broadcasting)ChipComputer scienceBrain–computer interfaceComputer hardwareElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringNeurosciencePsychologyElectroencephalographyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical-ready neuromodulation devices for real-time monitoring and treatment of neurological disorders require a neural interface integrated circuit (IC) that supports therapeutic neurostimulation together with concurrent recording of neural activities from large brain regions. To address this need, this article presents an IC with 32 high dynamic range (HDR) electrocorticography (ECoG) recording channels and two programmable neurostimulators allowing bi-directional neural interfacing. The recording channel uses a 2nd-order continuous-time <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Delta \Sigma $</tex-math> </inline-formula> modulator (CTDSM) architecture with 12-tap finite impulse response digital-to-analog converter (FIRDAC) feedback facilitated by a pre-emptive current-steering excess loop delay (ELD) compensation scheme. By employing a high-performance linearized low-noise/low-power transconductance amplifier (L<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup>TA) in the input integration stage, the recording channel achieves 83-dB dynamic range (DR) with up to 222-mV<sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pp</sub> linear input range, and thus can accommodate large electrode dc offsets (EDOs) and stimulation artifacts. Thanks to the FIRDAC that relaxes component matching requirements, each recording channel occupies only 0.028 mm<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> and consumes <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$5.39~{\mu }$</tex-math> </inline-formula>W while being manufactured in standard 180-nm CMOS technology. The concurrent neural recording and stimulation capabilities of the chip have been validated in a mouse experiment in vivo, which shows that the recording channel can tolerate real stimulation artifacts and the recorded ECoG signals can be separated from the artifacts with high fidelity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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