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World File Search System微电极
使用高密度微电极阵列对脑器官进行功能成像
研究已提供证据表明，人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑，但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台，可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里，我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动，并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外，我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如，我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络，并为它们的功能表征提供新方法。
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
1个大学。Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189-Cristal-Center for Research in Computer Science, Signal and Automatic, F-59000 Lille, France 2 University Paris-Saclay, CNRS, CEA, Institut de Physique Th´Eorerique, 91191, Gif-sur-Yvette, France 3 Univ Lyon, Ens de Lyon, University Claude Bernard Lyon 1, CNRS De Physique（UMR 5672），F-69342 Lyon，法国4 Qube Research and Technologies，75008 Paris，France 5 Univ。Lille，CNRS，UMR 8523-Phlam-phlam-lasers，Atoms and Mol´écules，F-59000 Lille，法国6号ALTO大学应用物理系，00076 AALTO，AALTO，芬兰7 Sorbonne University 7 Sorbonne University 7 Sorbonne University，理论实验室和高级Enigh Enightoration and High Enigh Encorgies，cnres and High Enighs umr 7559999999999。 Jussieu，Tour 13，5eme’iTage，75252 Paris 05，法国8大学。巴黎 - 萨克莱，CNRS，Optique Institute研究生院
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div> 通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
摘要 - 物联网（IoT）设备的使用已通过许多不同的领域传播。农业的运输，健康和能源管理是使用物联网系统的一些领域。对物联网系统的无线通信技术的选择对于其最佳性能至关重要。但是，必须考虑此选择的因素，例如所需的覆盖范围或能源消耗。在本文中，已经执行了使用低成本物联网设备的WiFi和Lora低功率广泛区域网络（LPWAN）传输后确定可获得的电池寿命。具有5秒的传输间隔和默认设置，WiFi和Lora都获得了类似的结果。此外，WiFi的表现优于默认设置和30秒的传输间隔。最后，洛拉（Lora）在更改的设置变化时确实跑赢了wifi，因为洛拉（Lora）的传输功率为10 dbm。
基于石墨烯的微电极具有下一代视网膜电子界面的双向功能
到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC， 照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。 请参阅doi：到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC，照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。请参阅doi：
慢性条件下的皮质内微电极阵列单位产量：比较评估
摘要：虽然微电极阵列（MES）提供了阐明功能性神经回路的承诺，并作为皮质神经假体的基础，但仍保留了设计和持续可靠的技术的挑战。大量研究报告了“慢性”数据，但实际时间跨度和与实验工作相对应的性能度量有所不同。在这项研究中，我们回顾了构成多种MEA类型和动物物种的慢性研究的实验持续时间，以了解报告的研究持续时间的广泛可变性。对于啮齿动物，这是慢性研究中最常用的动物模型，我们检查了不同阵列类型的主动电极产量（AEY），以作为使研究持续时间差异的情境，并研究和解释与常规测量相比的自定义设备的性能。我们观察到在慢性植入期间物种内的广泛方差，并且在植入市售设备的啮齿动物模型中线性衰减的AEY。这些观察结果为比较新技术的性能提供了一个基准，并强调了在慢性MEA研究中的一致性的需求。此外，为了在慢性条件下完全取消性能，非生物衰竭模式的持续时间，留置探针引起的生物过程以及设备的预期应用是关键决定因素。
用于片上锌离子微电极的先进 3D 微电极...
开发具有更安全、更具成本效益的系统的高性能平面微电池对于为医疗植入物、微型机器人、微型传感器和物联网 (IoT) 等智能设备供电至关重要。然而，由于难以有效地将高容量活性材料加载到微电极上，目前的片上微电池在有限的设备占用空间内能量密度有限。片上微电池需要先进微电极的创新设计。这项工作引入了先进的、高度多孔的 3D 金 (Au) 支架基叉指电极 (IDE) 作为集电器，这能够有效地加载活性材料 (Zn 和聚苯胺)，而不会影响整体导电性，并显著增加活性质量负载。这些基于 3D Au 支架的微电池（3D P-ZIMB）在材料加载到平面 Au IDE 上时，与传统微电池（C-ZIMB）相比，具有显著更高的能量存储性能（增强 135%）。此外，3D P-ZIMB 比大多数高性能片上微电池具有更高的面积容量（≈ 35 μ Ah cm − 2 ）和面积能量（≈ 31.05 μ Wh cm − 2 ），并且它提供比高性能片上微型超级电容器高得多的面积功率（≈ 3584.35 μ W cm − 2 ）。深入的事后调查显示，3D P-ZIMB 避免了材料剥落、电解质离子扩散缓慢和阳极上枝晶形成等问题，同时保持了相同的材料形貌和结构特征。因此，本研究提出了一种智能策略来提高平面微电池的电化学性能并推动片上微电池研究领域的发展。
机器人辅助植入微电极阵列...
脑机接口 (BCI) 是神经科学领域中一个发展迅速的领域，其基础是人类神经系统与计算机之间的直接通信。1,2 非侵入式 BCI，如脑电图 (EEG) 或基于近红外光谱的交互，已成功将信号转换为针对运动障碍的设备控制命令，此类系统已与增强现实相结合。3–6 植入式微电极阵列 (MEA) 的发展开启了脑机交互的新时代，揭示了其在中枢神经系统和周围神经系统中的潜在应用。初步研究重点是恢复四肢瘫痪患者的运动技能，并取得了令人鼓舞的结果。7,8 另一个具有挑战性的应用是视觉假体。虽然视网膜假体已经可用，9 通过皮质刺激恢复视觉通路仍在发展中。10–16 到目前为止，在评估
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。
植入式柔性神经微电极最新进展
∗ 基金项目 : 科技创新 2030“ 脑科学与类脑研究 ” 重大项目 (2022ZD0208601), 国家自然科学基金 (62076250,62204204), 陕西