Iridium‐Bismuth‐Oxide Coatings for Use in Neural Stimulating Electrodes: The Influence of Ir/Bi Ratio
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Implantable neural prosthetics with stimulating electrodes are increasingly employed in medical practices to treat neural disabilities. The electrode material is expected to provide high charge storage and injection capacity (CSC/CIC) and low impedance for safe, efficient, and precise neural stimulation, while at the same time, being small. To improve the current state‐of‐the‐art neural‐electrode material, iridium oxide (IrOx), Ir m Bi 1‐m Ox coatings of various compositions ( m = 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, and 1.0) produced by thermal deposition were evaluated. The Ir 0.8 Bi 0.2 Ox yielded a CSC of 17.7 ± 1.1 mC/cm 2 , which is four‐fold higher than that of IrOx. At the same time, the impedance of Ir 0.8 Bi 0.2 Ox at 1 kHz was measured to be half of that of IrOx. The superior performance of Ir 0.8 Bi 0.2 Ox was explained by forming amorphous structures that facilitate the intercalation of H + and OH − ions into deeper oxide structures that contribute to faradaic charge storage. The Ir 0.8 Bi 0.2 Ox electrode also showed good stability and biocompatibility, which makes it potentially a good candidate for neural stimulating electrodes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».