Facile Deep Brain Electrode Coating with MXene for Improved Electrode Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate brain signal recording and precise electrode placement are critical for the success of neuromodulation therapies such as deep brain stimulation (DBS). Addressing these challenges requires deep brain electrodes that provide high‐quality, stable recordings while remaining compatible with high‐resolution medical imaging modalities like magnetic resonance imaging (MRI). Moreover, such electrodes shall be cost‐effective, easy to manufacture, and patient‐compatible. In this study, a facile dip‐coating approach is proposed using conductive titanium carbide (Ti 3 C 2 T x ) MXene nanosheets to enhance the performance of commercially available carbon fiber electrodes for chronic neural recording. Ti 3 C 2 T x ‐coated electrodes exhibit improved electrical conductivity, environmental and mechanical stabilities, reduced and stable impedance, and enhanced charge storage and injection capacity compared to uncoated carbon electrodes. When implanted in the rat dorsal hippocampal CA1 region, Ti 3 C 2 T x electrodes exhibited significantly lower impedance over 4 weeks, reduced susceptibility to 60 Hz line noise, and the capability to detect single‐unit neuronal activity−features not observed in uncoated controls. Notably, the Ti 3 C 2 T x coating does not induce inflammation at the implantation sites, and remained fully MRI‐compatible, unlike tungsten electrodes. These findings offer a straightforward and practical solution for achieving high‐quality chronic deep brain electrophysiology recordings while maintaining biocompatibility, safety, cost‐effectiveness, and MRI compatibility.
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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 | 0,000 | 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 ».