清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Conducting polymer‐based nanostructured materials for brain–machine interfaces

材料科学 纳米技术 计算机科学 聚合物 复合材料
作者
Yasamin Ziai,Seyed Shahrooz Zargarian,Chiara Rinoldi,Paweł Nakielski,Antonella Sola,Massimiliano Lanzi,Yen Bach Truong,Filippo Pierini
出处
期刊:Wiley Interdisciplinary Reviews-nanomedicine and Nanobiotechnology [Wiley]
卷期号:15 (5) 被引量:8
标识
DOI:10.1002/wnan.1895
摘要

As scientists discovered that raw neurological signals could translate into bioelectric information, brain-machine interfaces (BMI) for experimental and clinical studies have experienced massive growth. Developing suitable materials for bioelectronic devices to be used for real-time recording and data digitalizing has three important necessitates which should be covered. Biocompatibility, electrical conductivity, and having mechanical properties similar to soft brain tissue to decrease mechanical mismatch should be adopted for all materials. In this review, inorganic nanoparticles and intrinsically conducting polymers are discussed to impart electrical conductivity to systems, where soft materials such as hydrogels can offer reliable mechanical properties and a biocompatible substrate. Interpenetrating hydrogel networks offer more mechanical stability and provide a path for incorporating polymers with desired properties into one strong network. Promising fabrication methods, like electrospinning and additive manufacturing, allow scientists to customize designs for each application and reach the maximum potential for the system. In the near future, it is desired to fabricate biohybrid conducting polymer-based interfaces loaded with cells, giving the opportunity for simultaneous stimulation and regeneration. Developing multi-modal BMIs, Using artificial intelligence and machine learning to design advanced materials are among the future goals for this field. This article is categorized under: Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Nanomedicine for Neurological Disease.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
yuer完成签到 ,获得积分10
5秒前
钉钉完成签到 ,获得积分10
6秒前
随便完成签到 ,获得积分10
13秒前
25秒前
灵巧孤菱完成签到,获得积分10
28秒前
卉泽发布了新的文献求助10
29秒前
魔幻友菱完成签到 ,获得积分10
36秒前
44秒前
合适乐巧完成签到 ,获得积分10
48秒前
852应助吴彦祖采纳,获得10
48秒前
automan发布了新的文献求助10
48秒前
落落完成签到 ,获得积分10
54秒前
卉泽完成签到,获得积分10
56秒前
大胆的夜白完成签到,获得积分10
56秒前
Gary完成签到 ,获得积分10
58秒前
1分钟前
迅速的千风完成签到 ,获得积分10
1分钟前
AllBule完成签到 ,获得积分10
1分钟前
谢大喵完成签到,获得积分10
1分钟前
黄柱发布了新的文献求助20
1分钟前
1分钟前
SAY完成签到 ,获得积分10
1分钟前
谢大喵发布了新的文献求助10
1分钟前
田様应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
迷路万天完成签到,获得积分10
1分钟前
林韵悠扬完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Jack80应助少侠饶命采纳,获得100
1分钟前
wsx4321完成签到,获得积分0
1分钟前
昴星引路完成签到 ,获得积分10
2分钟前
asdwind完成签到,获得积分10
2分钟前
yjh123应助yyyyy采纳,获得30
2分钟前
打打应助yyyyy采纳,获得10
2分钟前
Hello应助Wang采纳,获得10
2分钟前
小g完成签到 ,获得积分10
2分钟前
tiantian完成签到,获得积分10
2分钟前
谢大喵发布了新的文献求助10
2分钟前
二文钱完成签到 ,获得积分10
2分钟前
糊涂的电话完成签到,获得积分10
2分钟前
于向沉完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Art Therapy and Career Counseling 600
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7619757
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9195179
关于积分的说明 19706361
捐赠科研通 7191343
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272416
关于科研通互助平台的介绍 2435079
邀请新用户注册赠送积分活动 2267654