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Updated: Jun 13, 2026
08:54
Chronic Implantation of Multiple Flexible Polymer Electrode Arrays
Published on: October 4, 2019
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一个基于4096通道事件的多电极阵列,具有与神经形态处理器兼容的异步输出
Matteo Cartiglia1, Filippo Costa2,3, Shyam Narayanan2
1Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich, Zurich, Switzerland. camatteo@ini.uzh.ch.
Nature communications
|August 21, 2024
概括
这项研究引入了一种新型的自定时微电极阵列 (MEA),用于高效的生物信号传感. 它在像素级数字化信号,减少先进的医疗生物电子的数据和能源使用.
科学领域:
- 生物电子学 生物电子学
- 神经技术的神经技术
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 传统的生物信号传感方法通常需要高的采样率,导致过度的数据和能源消耗.
- 高效和低功率的生物信号采集对于医疗生物电子和可穿戴设备的进步至关重要.
研究的目的:
- 为基于事件的生物信号数字化开发一种新型的自定时微电极阵列 (MEA).
- 显著降低生物信号传感中的离芯片数据传输和能源消耗.
主要方法:
- 设计和制造了一个64x64微电极阵列,集成了异步像素级数字化.
- 实现了一个异步的2D-仲裁器和地址事件表示 (AER) 通信块,以实现高效的数据路由.
- 使用电致细胞进行实验验证和芯片表征.
主要成果:
- 新的MEA将生物信号数字化到像素级,只有当信号变化超过一个值时,才会产生异步的数字地址事件.
- 与传统的高采样率方法相比,显著减少了离芯片数据传输.
- 成功地将MEA与混合信号的神经形态处理器连接起来,用于端到端基于事件的传感和处理.
结论:
- 自定时的MEA为生物信号传感提供了一种节能和数据效率高的方法.
- 这种基于事件的传感模式适用于实时监测和处理生物信号.
- 开发的系统代表了下一代神经形态生物电子接口的一个有希望的原型.
