A Reconfigurable Modular Microelectrode Array Platform for Fast Prototyping of Implantable Closed-Loop Neuromodulation Medical Devices
Notice bibliographique
Résumé
Developing implantable, closed-loop neuromodulation devices demands seamless integration of neuroscience discovery, algorithm design, and ultra-low-power hardware-an effort that traditionally stretches across many years and multiple specialist teams. Existing commercial or open-source electrophysiology tools do not offer the broad flexibility desired to enable rapid testing of custom stimulation paradigms and closed-loop algorithms, slowing the path from bench-top insight to patient-ready silicon. To address this we present a flexible platform that integrates four interoperable modes: (1) Experimental validation - for neuroscientists to explore new stimulation protocols and test their efficacy; (2) Software development-to enable realtime closed-loop algorithm testing; (3) Hardware development for translation of proven software code into FPGA-accelerated, power-efficient hardware; (4) ASIC validation - for post-silicon performance testing before deployment in chronic studies. This modular architecture enables parallel, cross-functional collaboration, reduces design spins, and lowers entry barriers for labs lacking end-to-end neuromodulation infrastructure. Preliminary in-vitro results from human brain tissue using microelectrode arrays demonstrate reliable operation, validating the system. By streamlining the transition from neuroscience insight to implant-grade ASIC, our system accelerates therapeutic device development and opens new avenues for fundamental investigations of brain function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».