MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6990472707

Development of iridium-bismuth-oxide coatings for use in neural stimulating electrodes

2019· dissertation· en· W6990472707 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésElectrodeBismuthBiocompatibilityElectrical impedanceOxideTitanium
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implantable neural prosthetics with stimulating electrodes is an increasingly-employed medical practice to treat neural disability.Further development of prosthetics to recover complex neuron function requires electrodes with higher capacity to delivery charge to neuron.Ir-oxide is currently considered as state-of-the-art stimulating electrode material.However, further improvement of its properties is needed.Consequently, in this work, addition of bismuth to Ir-oxide to produce IrxBi1-x-oxide coatings of various composition (x = 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 and 1.0) were fabricated by thermal deposition of their salts on a titanium substrate, and their charge-storage/delivery capacity, surface morphology, crystalline structure and biocompatibility was evaluated.The mixed metal oxides were characterized as consisting of multi-oxide states of Ir and Bi.It was found that only a 20mol.%addition of bismuth to Ir-oxide to produce Ir0.8Bi0.2-oixdeyielded superior properties to Ir-oxide.This electrode exhibited a five-fold increase in charge storage capacity over the Ir-oxide electrode, yielding 26.8 mC/cm 2 .At the same time, this electrode yielded the lowest impedance at 1 kHz.The superior performance of Ir0.8Bi0.2-oixdewas explained to originate from change in lattice structure upon introduction of Bi to Ir-oxide, which enables better access of H + and OH -ions deeper into the oxide structure, thus yielding a higher charge storage capacity.The Ir0.8Bi0.2oixdeelectrode also showed good stability and biocompatibility, which makes potentially a better candidate for neural stimulating electrodes than the current state-ofthe-art Ir-oxide. II Abré géLes prothèses neurales implantables avec électrodes de stimulation constituent une pratique médicale de plus en plus employée dans le traitement d'incapacité neurales.Le développement davantage de prothèses pour rétablir une fonction neuronale complexe nécessite des électrodes ayant une capacité plus élevée pour délivrer la charge au neurone.L'oxyde d'Ir est actuellement considéré comme un matériau d'électrode de stimulation supérieur.Cependant, une amélioration de ses propriétés est nécessaire.Pour cette raison, dans ce travail, l'addition de bismuth à l'oxyde de Ir pour produire des revêtements d'IrxBi1-x-oxydes de compositions diverses (x = 0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8 et 1,0) ont été fabriquées par le processus bien établi « décomposition thermique » de leurs sels sur des titane substrats, et leur capacité de stockage/livre de charge, leur morphologie de surface, leur structure cristalline et leur biocompatibilité ont été évalués.Les oxydes métalliques mixtes fabriquées dans le projet ont constituées d'Ir et de Bi selon des technique de caractérisation.Il a été constaté que seule une addition de 20% en moles de bismuth à l'oxyde d'Ir pour produire de l'Ir0.8Bi0.2-oxydedonnait des propriétés supérieures à celles de l'oxyde d'Ir.Cette électrode présentait une capacité de stockage cinq fois plus élevé que l'électrode en oxyde d'Ir, ce qui donnait 26.8mC/cm 2 .Au même temps, cette électrode produisait la plus faible impédance à 1 kHz.La performance supérieure d'Ir0.8Bi0.2-oixdeest expliqué par le changement de structure du réseau lors de l'introduction de Bi dans l'oxyde d'Ir, ce qui permet un meilleur accès approfondi des ions H + et OH-à la structure de l'oxyde, produisant ainsi une capacité de stockage plus élevée.L'électrode Ir0.8Bi0.2-oxyde a également montré une bonne stabilité et une bonne biocompatibilité, ce qui fait en sorte que ce-dernier a la potentielle d'être un meilleur candidat pour les électrodes de stimulation neurale que l'oxyde d'Ir.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207