预印本 · 医学生信与数据分析· Hua H, Niemiec M, Li T, Manna R, Jo H, Kim K, Hu C.·2026-10-30 08:00· 1 天前AI 评分33

基于机器学习的加速老化条件下神经微电极寿命早期预测

Machine Learning-Based Early Prediction of Neural Microelectrode Lifetime Under Accelerated Aging Conditions

AI 导读

基于Elastic Net回归的机器学习模型利用早期测量数据，预测加速老化条件下以阻抗定义的神经微电极寿命。在器件层面验证中，使用截至第5天数据的10特征模型，均方根误差为3.71个加速老化日，平均绝对百分比误差为13.90%。独立制造批次经协方差对齐与校准后，预测误差下降。