一个交流合的1级 Δ-ΔΣ 读取IC,用于区域高效的神经信号采集

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 电气工程 电气工程
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 高频道数的神经记录接口对于先进的脑电脑接口至关重要.
• 现有的架构经常面临电力效率,面积和信号保真之间的权衡.
• 人们越来越需要集成电路,这些集成电路可以同时捕获各种神经信号,如LFP和AP.

研究的目的:

• 开发一个小型的128通道神经记录集成电路 (NRIC),用于同时获取局部场潜力 (LFP) 和动作潜力 (AP).
• 为了实现面积,功耗,噪音,输入范围和电极DC偏移取消之间的优越妥协.
• 在一个高度扩展的技术节点中利用数字密集型架构来提高性能.

主要方法:

• 提出了一个AC合的第一阶段数字密集型架构.
• 使用22纳米的FDSOI CMOS技术制造了一个具有128个通道的NRIC原型.
• 包括一个面积高效的散装调节电压参考,偏移电路和数字控制.

主要成果:

• 实现了每通道总面积为0.005mm2和每通道功率为12.57μW.
• 报告的输入参考噪声在AP频段为7.7 ± 0.4μVrms,在LFP频段为11.9 ± 1.1μVrms.
• 证明了良好的通道对通道的统一性,并成功地在体内验证了全频段神经信号记录.

结论:

• 开发的NRIC为高频道数的神经记录提供了一个高度面积和功率高效的解决方案.
• 拟议的架构成功地平衡了关键的电性能指标,满足了对先进神经接口的需求.
• 该NRIC的体内性能证实了其适用于真实世界的神经信号采集应用的可行性.