脑特征提取与一个人工物耐受多重编码时间编码神经前端用于真实实时闭环神经调节

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经科学是一个神经科学.
• 集成电路设计 集成电路设计

背景情况:

• 闭环神经调制提供了有针对性的神经治疗,但由于人工物,在刺激期间难以记录大脑活动.
• 现有的系统无法持续监测治疗的有效性,因为刺激器件会破坏神经信号.
• 这种局限性阻碍了先进的适应性神经调节疗法的发展.

研究的目的:

• 开发一种新的读取前端和信号处理技术,用于在闭环神经调节过程中在神经记录中删除神经元件.
• 能够实时持续监测大脑活动和治疗效果.
• 为高频道计数系统提供一种节能且紧的解决方案.

主要方法:

• 设计了一个快速文物恢复时间复杂的神经读取前端与后端线性插入相结合.
• 一个原型的13位增量ADC在180nmCMOS中实现,专注于小面积和低功耗.
• 该系统通过测量文物损坏的局部场潜力 (LFPs) 进行了测试,随后进行了重建和特征提取.

主要成果:

• 读出前端实现了0.0018 mm2/通道的小面积和4.51 μW/通道的低功耗.
• 它显示了 -72.6dB的类中最好的总波扭曲.
• 使用线性插值的信号重建显示,相对于没有工件的信号,LFP特征的相对准确率高于95%.

结论:

• 拟议的混合技术有效地重建了被人工物损坏的神经信号,克服了当前神经调节系统的局限性.
• 紧而节能的设计非常适合集成到高通道计数的闭环神经调节器件中.
• 这项技术在神经调节疗法中为神经系统疾病提供了更准确的监测和适应性控制.