dc.contributor.advisor | Delgado Restituto, Manuel | es |
dc.contributor.advisor | Rodríguez Vázquez, Ángel Benito | es |
dc.creator | Pérez Prieto, Norberto | es |
dc.date.accessioned | 2021-09-30T07:29:38Z | |
dc.date.available | 2021-09-30T07:29:38Z | |
dc.date.issued | 2021-06-02 | |
dc.identifier.citation | Pérez Prieto, N. (2021). Low-Power Artifact-Aware ImplantableNeural RecordingMicrosystem for Brain- Machine Interfaces. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/126365 | |
dc.description.abstract | Neuroscience research into how complex brain functions are implemented at
cell level requires in vivo neural recording interfaces, including microelectrodes
and read-out circuitry, with increased observability and spatial resolution. The
trend in neural recording interfaces towards employing high-channel-count
probes or 2D meshes with densely spaced recording sites for recording large
neuronal populations makes it harder to save on resources. The low-noise,
low-power requirement specifications of the Analog front-end (AFE) recording
interface usually require large silicon occupation, making the problem even
more challenging. One common approach to alleviating this area consumption
burden relies on time-division multiplexing techniques in which read-out
electronics are shared, either partially or totally, between channels while preserving
the spatial and temporal resolution of the recordings. In this approach,
shared elements have to operate over a shorter time slot per channel, and area
occupation is thus traded off against larger operating frequencies and signal
bandwidths. As a result, power consumption is only mildly affected, although
other performance metrics such as in-band noise, crosstalk, or CMRR may
be degraded, particularly if the whole read-out circuit is multiplexed at the
electrode interface. Furthermore, these neural recording interfaces are usually
employed in closed-loop neural devices which also include stimulation circuits.
The large interferences, or artifacts, evoked by stimulation arise the need for
the development of techniques and architectures to ensure that the sensing
system is capable of recording the neural signal of interest in the presence of
these artifacts.
In this thesis, we firstly review the different implementation alternatives reported
for time-multiplexed neural recording systems, including artifact-aware
techniques, analyze their advantages and drawbacks, and suggest strategies
for improving performance. Then, based on the presented review, this thesis
presents a high dynamic range, low-power, low-noise mixed-signal front-end
for the recording of local field potentials or electroencephalographic signals
with invasive neural implants. It features time-multiplexing of 32 channels at
the electrode interface for area saving and offers the ability to spatially delta
encode signals to take advantage of the large correlations between nearby channels.
The circuit also implements a mixed-signal voltage-triggered auto-ranging
algorithmwhich allows attenuating large interferers in the digital domain while preserving neural information, thus effectively increasing the dynamic range of
the system while avoiding the onset of saturation. A prototype, fabricated in a
standard 180 nmCMOS process, has been experimentally verified in-vitro and
shows an integrated input-referred noise in the 0.5–200Hz band of 1.4¹Vrms for
a spot noise of about 85 nV/
p
Hz. The system draws 1.5¹Wper channel from
1.2V supply and obtains 71 dB + 26 dB (with artifact compression) dynamic
range, without penalizing other critical specifications such as crosstalk between
channels or common-mode and power supply rejection ratios.
This thesis is divided into seven chapters. In the first one, the aim of this
work is introduced. Chapter 2 presents the design considerations of multichannel
neural recording devices along with a state-of-art comparison. The
third chapter offers an overview of techniques and architectures to overcome the
large interference signals in neural recording and Chapter 4 provides a review
of the time-division multiplexing technique. Finally, Chapter 5 describes the
32-channel low-power neural recording microsystem, and Chapter 6 provides
its experimental results. The last chapter addresses the conclusions and future
works. | es |
dc.description.abstract | La neurociencia encargada de investigar sobre cómo se implementan las funciones
cerebrales complejas a nivel celular requiere de interfaces de captación
neuronal in vivo, incluyendo electrodos y circuitos de adquisición de señal
con la mayor capacidad de observación y mayor resolución espacial. La tendencia
de los dispositivos de captación de señal neuronal a emplear sondas
de gran número de canales o mallas 2D con puntos de medición densamente
espaciados para registrar grandes poblaciones neuronales dificulta el ahorro de
recursos. Las especificaciones de bajo ruido y bajo consumo de la interfaz de
registro del front-end analógico suelen requerir una gran ocupación de silicio,
lo que hace que el problema sea aún más difícil. Un enfoque común para aliviar
esta carga de consumo de área se basa en las técnicas de multiplexación por
división de tiempo en las que la electrónica de lectura se comparte, parcial o
totalmente, entre los canales preservando la resolución espacial y temporal de
las grabaciones. En este enfoque, los elementos compartidos tienen que operar
en un intervalo de tiempo más corto por canal, y la ocupación del área se reduce
a cambio de mayores frecuencias de funcionamiento y anchos de banda. Como
resultado, el consumo de energía sólo se ve ligeramente afectado, aunque otras
métricas de rendimiento como el ruido en banda, el crosstalk o elCMRR pueden
verse degradadas, especialmente si todo el circuito de lectura está multiplexado
en la interfaz del electrodo. Además, estas interfaces de registro neural suelen
emplearse en dispositivos neurales de bucle cerrado que también incluyen
circuitos de estimulación. Las grandes interferencias, o artefactos, evocadas por
la estimulación hacen necesario el desarrollo de técnicas y arquitecturas que
garanticen que el sistema de detección es capaz de registrar la señal neuronal
de interés en presencia de estos artefactos.
En esta tesis se revisan, en primer lugar, las diferentes alternativas de implementación
reportadas para los sistemas de captación neuronal multiplexados
en el tiempo, incluyendo técnicas de detección de artefactos, se analizan sus
ventajas e inconvenientes y se sugieren estrategias para mejorar el rendimiento.
A continuación, basándose en la revisión presentada, esta tesis presenta un
front-end de señalmixta de alto rango dinámico, baja potencia y bajo ruido para
la adquisición de potenciales de campo locales o señales electroencefalográficas
con implantes neuronales invasivos. El sistema incorpora multiplexación
temporal de 32 canales en la interfaz del electrodo para ahorrar superficie y ofrece la posibilidad de codificar espacialmente las señales para aprovechar
las grandes correlaciones entre canales adyacentes. El circuito también implementa
un algoritmo de auto-regulación de señal mixta accionada por voltaje
que permite atenuar las grandes interferencias en el dominio digital al tiempo
que preserva la información neuronal, aumentando así eficazmente el rango
dinámico del sistema y evitando la saturación. Un prototipo, fabricado en un
proceso CMOS estándar de 180 nm, ha sido verificado experimentalmente in
vitro y muestra un ruido integrado referido a la entrada en la banda de 0.5–
200Hz de 1.4¹Vrms para un ruido de punto de unos 85 nV/
p
Hz. El sistema
consume 1.5¹Wpor canal con una alimentación de 1.2V y obtiene un rango
dinámico de 71 dB + 26 dB (con compresión de artefactos), sin penalizar otras
especificaciones críticas como el crosstalk entre canales o los ratios de rechazo
de modo común y de alimentación.
Esta tesis está dividida en siete capítulos. En el primero se introduce el
objetivo de este trabajo. El capítulo 2 presenta las consideraciones de diseño
de los dispositivosmulti-canal para la captación de señales neuronales junto
con una comparación del estado del arte. El tercer capítulo ofrece un resumen
de las técnicas y arquitecturas empleadas para paliar las largas interferencias
durante la adquisición de señal y el capítulo 4muestra una revisión de la técnica
de multiplexación por división de tiempo. Por último, el capítulo 5 describe el
microsistema de registro neuronal de baja potencia de 32 canales, y el capítulo
6 ofrece sus resultados experimentales. El último capítulo aborda las conclusiones
y los trabajos futuros. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 149 p. | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Low-Power Artifact-Aware ImplantableNeural RecordingMicrosystem for Brain- Machine Interfaces | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Electrónica y Electromagnetismo | es |
dc.date.embargoEndDate | | |
dc.publication.endPage | 117 | es |