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NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法
图4。刺激记录和使用壳测量。（a）带有封装器官的3D壳MEA的图像。在孵化器内部保留的同时，刺激和记录了类器官。（b）3D-Shell MEA的示意图，并标有北，东和西的三个传单。（c）图显示了通过所有三个电极将20 µA的刺激电流发送到类器官时，显示了记录的电压。（d）所有三个电极的记录电压轮廓图显示从类器官收集的信号。与（c）中所示的刺激相对应的峰将从此轮廓中删除。（e）八周龄的类器官的代表性最大强度Z练习图显示了核（I）和绿色，紫色，紫色和黄色（ii）中所示的核（Hoechst），神经元干细胞（SOX2）和轴突（NF-H）的存在。染色说明了器官内的细胞同质性。在20倍拍摄图像。比例尺为100 µm。
用壳测量
图4。刺激记录和使用壳测量。（a）带有封装器官的3D壳MEA的图像。在孵化器内部保留的同时，刺激和记录了类器官。（b）3D-Shell MEA的示意图，并标有北，东和西的三个传单。（c）图显示了通过所有三个电极将20 µA的刺激电流发送到类器官时，显示了记录的电压。（d）所有三个电极的记录电压轮廓图显示从类器官收集的信号。与（c）中所示的刺激相对应的峰将从此轮廓中删除。（e）八周龄的类器官的代表性最大强度Z练习图显示了核（I）和绿色，紫色，紫色和黄色（ii）中所示的核（Hoechst），神经元干细胞（SOX2）和轴突（NF-H）的存在。染色说明了器官内的细胞同质性。在20倍拍摄图像。比例尺为100 µm。
用于脑类器官的壳微电极阵列 (MEA)
脑类器官是模拟大脑某些三维 (3D) 细胞结构和功能方面的重要模型。能够记录和刺激电生细胞活动的多电极阵列 (MEA) 为研究脑类器官提供了显著的潜力。然而，传统的 MEA 最初是为单层培养而设计的，记录接触面积有限，仅限于 3D 类器官的底部。受脑电图帽形状的启发，我们开发了用于类器官的微型晶圆集成 MEA 帽。光学透明的外壳由自折叠聚合物小叶和导电聚合物涂层金属电极组成。通过力学模拟指导的微型胶囊聚合物小叶的可调折叠，可以实现对不同大小的类器官进行多功能记录，并且我们验证了对 400 至 600 m 大小的类器官进行长达 4 周的电生理记录以及对谷氨酸刺激的反应的可行性。我们的研究表明，3D 壳 MEA 为高信噪比和 3D 时空脑类器官记录提供了巨大潜力。
具有自修复特性的先进低 PGM 阴极催化剂，适用于高性能和高耐用性的 MEA
• 该项目的整体相关性体现在对 DOE EERE 氢燃料电池技术办公室 (HFCTO) 计划的影响上，特别是通过解决关键技术障碍来提高燃料电池的使用寿命，并实现氢和燃料电池技术的商业化和普及，目标是中型和重型卡车。这将降低温室气体排放和柴油发动机尾气污染物，建设清洁能源基础设施，加强美国制造业，并确定私营部门采用的途径。• 该项目有可能通过推广和实现可持续能源资源以及创建和维护国内制造基地和劳动力来大幅减少对化石燃料的依赖，以广泛部署氢技术，这符合 DOE 氢能计划、氢能地球计划和美国国家清洁氢战略和路线图。• 该项目的技术目标与 DOE 百万英里燃料电池卡车联盟一致，进展和结果将与联盟协调。• 该项目正在解决广泛应用氢燃料电池技术的主要技术障碍，并将通过以下方式对当前最先进的技术产生影响：
引用本文：Martin K.-C. Yeh，Yu Yan，Yanyan Zhuang＆Lois Anne DeLong（2021）：使用脑电图测量结果识别程序混乱
摘要在本文中，我们提出了一项实验研究，其中使用脑电图（EEG）设备来测量程序员的认知负载，因为他们试图预测C代码片段的输出。我们的目标是查看摘要中的特定模式是否引起了更高水平的认知负载，并且收集到的EEG数据是否可以提供比绩效指标更详细的见解。我们的结果表明，尽管认知负载可能对代码理解绩效的影响，但其他人为因素（例如忘记某些编程规则或误读要求他们要做的事情的趋势）也可能发挥作用，尤其是对于新手程序员而言。我们得出的结论是：（1）不同类型的代码模式可以以不同的方式影响程序员的认知过程，（2）单独进行自我报告的数据或脑电波活动，是程序员对所有类型的代码smpets and coppories and coption and coption and copsimens and condiques and condiques and condiques andiques sange sance的可靠指标，（3）像我们这样的测试对于识别新手程序员的重要学习差距可能很有用，而新手程序员的重要学习差距又可以利用来改善编程工具和教学策略。
使用植入大鼠运动皮层植入的无定形碳化物微电极阵列的局部田间电势的慢性稳定性
摘要：可植入的微电极阵列（MEA）可以记录皮质神经元的电活动，从而允许脑机界面的发展。然而，MES显示在慢性条件下的记录功能降低，促使新型MEA的发展可以改善长期性能。传统的平面，基于硅的装置和超薄的无定形碳化硅（A-SIC）测量植入雌性Sprague-Dawley大鼠的运动皮层中，并在植入后进行每周的麻醉记录。在两种设备类型的植入周期中，比较了1至500 Hz记录的光谱密度和频道。最初，A-SIC设备和标准测量值的带有可比性。然而，在植入后整个16周内，标准测量值显示出体力和功率频谱密度均持续下降，而A-SIC的测量表现出更加稳定的性能。从植入后第6周到研究结束时，标准和A-SIC MEA之间的带能量和光谱密度之间的差异在统计学上是显着的。这些结果支持使用超薄的A-SIC测量来发展慢性，可靠的脑机界面。
东芝评论 2024 年科技亮点
为了将该电极用于PEM水电解器，需要使用热压机制造由电解质膜和电极堆叠而成的大型MEA。但是，我们发现很难保持大型MEA的厚度均匀，并且需要以小于1毫米的精度对准MEA组件。为了以小于1毫米的精度对准3000cm2级MEA的组件，我们提高了压板的表面精度，选择了最佳缓冲材料，并设计了独特的对准工艺技术。我们成功地将施加在MEA上的压力变化降低到约10％，从而可以在不影响氢气生产性能的情况下制造大型MEA。我们将致力于尽早将大型MEA商业化，以实现P2G在社会上的广泛使用。
无标记的非电源癌细胞...
基于CMOS的微电极阵列（CMOS MEAS）包含数千个密集的传感器位点，并且通常用于生物技术应用中，以记录高空间（几乎没有……几十µm）和高时间分辨率的神经元活性和高度分辨率（高达20 kHz带翼）。CMOS MEAs能够以几毫秒数的时间精度和数十微米的空间精度刺激活性[1-3]。未开发的CMOS MEA的应用是它们通过记录和分析由电阻粘附裂隙引起的电压噪声来检测粘附细胞的能力[4-6]。这可能归因于该方法，该方法需要考虑传感器位点的规模，粘附单元的大小，连接电容和相应的采样频率。在这里，我们采用两种不同类型的CMOS MEA和相应的记录系统来评估其可靠的无标签检测能力检测粘附细胞培养的能力（癌细胞系HT-29）。细胞粘附电压噪声通过光谱功率密度（S V）分析。
高度可定制的3D微电极阵列，用于体外和体内神经元组织记录
平面微电极阵列（MEAS） - 体外或体内 - 神经元信号记录缺乏对神经网络功能和突触可变性的详细理解所需的空间分辨率和功能的信号噪声比（SNR）。为了克服这些局限性，将高度可定制的三维（3D）打印过程与薄膜技术结合使用，并使用自动对准模板辅助的电化学沉积工艺来制造基于3D打印的衡量标准，以基于STI效率或灵活的底物。显示具有设计灵活性和身体鲁棒性的设备用于记录不同体外和体内应用中的神经活动，可实现高高度比率3D微电极高达33：1。在这里，测量在3D神经元培养物，视网膜外植体和活小鼠皮层中成功记录神经活动，从而证明了3D MEA的多功能性，同时保持高质量的神经记录。可自定义的3D MEA为在常规或各种病理状况下（体外和体内）研究神经活动提供了独特的机会，并有助于药物筛查和神经调节系统的开发，这些系统可以准确地监测大型神经网络的活性。
检测<12 µVRM的细胞外动作电位和...
摘要：微电极阵列（MEA）允许通过感应：细胞外动作电位和（体内）局部场电位来监测数千个神经元/mm 2。MEAS在空间网格中排列了几个记录位点（或像素），并与电体内细胞培养物和/或集成在电皮质学网格中。This paper focuses on Electrolyte-Oxide MOS Field-Effect-Transistors (EOMOSFET) MEAs for cell- level recording and presents a complete model of the neuron-electronics junction that reduces to a single electrical scheme all the biological (the neuron) and physical layers (the electrolyte, the Diffuse/Helmoltz capacitances, the oxide and the MOS transistor) composing the interface.这允许预测来自生物环境（电解质浴）的噪声功率，并优化所有电源参数的主要目的，以最大程度地降低最终的感应噪声图，从而增强采集信噪比比率。频域模拟来自提议的模型表明，在构建EOMOSFET像素中涉及的所有参数都有一个最佳设计点，该参数允许在<12 µV rms <12 µV RMS <12 µV RMS的信号对噪声比例进行> 9 dB的信噪比。这最终将使通过电解质裂口流动的超湿神经电位信号的高分辨率记录，这些信号从未探索过采用平面电容耦合接口。