[发明专利]有源神经微电极的专用信号调理控制芯片无效

专利信息
申请号: 200710061399.4 申请日: 2007-10-10
公开(公告)号: CN101248993A 公开(公告)日: 2008-08-27
发明(设计)人: 李醒飞;钟莹;李洪宇;孙斐;韩雪;王盼 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: A61B5/0478 分类号: A61B5/0478
代理公司: 天津佳盟知识产权代理有限公司 代理人: 侯力
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 有源 神经 微电极 专用 信号 调理 控制 芯片
【说明书】:

技术领域

发明属于微电子技术领域,特别涉及一种有源神经微电极专用的针对生物体神经信号的调理控制芯片。

背景技术

随着MEMS加工工艺的发展,神经微电极已经发展到多维阵列水平,与之对应所需要的信号调理控制电路也成几何级数增加,芯片的尺寸,功耗,集成度就显得越来越重要;加上神经信号本身具有幅值小,频率低,高阻抗下纪录以及受极化电压干扰大的特点,所以有源神经微电极的专用信号调理控制芯片便成为了当今有源神经微电极技术中的重点和难点。

国内外目前的调理控制芯片多采用双端输入,一端接被测量神经信号,一端接参考信号。但是,由于测量电极和参考电极的极化电压会由于插入方向的不同而产生较大的变化,以及神经组织各向异性的影响,会导致参考实效,造成测量的不稳定性。电源方面,多采用双电源设计,这样既增加了电源的复杂性和不稳定性,也不利于便携式的应用。

增益方面,在论文“Sui Xiaohong,Liu Jinbin,Gu Ming等,Simulationof a Monolithic Integrated CM OS Preamplifier for Neural Recordings,半导体学报第26卷第12期”中公开了一种一级电容式的闭环结构,详细结构见附图1,这种结构只适用于双端输入的情况,且电容受频率变化影响较大。在论文“王余峰王志功吕晓迎等,单片集成低功耗神经信号检测CMOS放大器,半导体学报第27卷第8期”中公开了一种电流模式仪表放大器电路,详细结构见附图2,虽然增益,带宽,以及共模抑制比较好,但是芯片尺寸和功耗也随之提升,不利于多路检测使用。

此外,这些芯片都是针对单路放大设计,没有很好的把多维电极和多路放大器结合起来。

发明内容

本发明的任务是为有源神经微电极设计专用的信号调理控制芯片,使其装配在硅基微电极上,构成有源微电极,实现采集神经信号并刺激神经组织的功能。

本发明所述有源神经微电极的专用信号调理控制芯片包括:高通滤波模块,偏置电路,放大电路,反馈网络,门控开关,多路选择器,模式识别模块,各个功能模块之间顺序串联。

上述高通滤波模块是由放大器前端的一个输入负载,铂铱合金测点与电解液面双电层所形成的电容构成;上述输入负载阻值大于30MΩ;上述输入负载采用了MOS管结构;

上述高通滤波模块包括:两级电流镜,一个亚阈值状态的mos管;

第一级电流镜:P沟道无源电流镜结构,共栅共源连接,缩小比例20倍;

第二级电流镜:N沟道无源电流镜结构,共栅共源连接,缩小比例20倍。

上述偏置电路采用MOS管源跟随器实现;nmos管1和pmos管2组成的分压式基准电压结构电流源,向由pmos管3和4组成无源电流镜结构的电流镜提供电流,电流镜将此电流镜像到由nmos管5和pmos管6,使两管均处在饱和导通状态,组成源跟随器的结构。

上述放大电路采用两级放大结构,具有约80dB的共模抑制比,高达20g欧姆的输入阻抗,相位裕度约为65度。

上述反馈网络采用电阻网络结构,闭环增益达40dB。

上述模式识别模块包括:顺序串联的反向器和与非门。

本系统采用图3所示的结构框图来实现有源神经微电极的采集及刺激。

有源神经电极的专用信号调理控制芯片的结构是由32路放大器和一个多路选择器构成。其中每一个单路放大其中又分为模拟和数字两大部分。模拟部分主要负责信号的滤波,偏置及放大,数字部分负责控制单路的选通和模式的识别。

本发明有两种主要的工作状态,采集模式和刺激模式。在采集模式中,通过地址信号和模式信号选通所需要的单路放大器,通过微电极对神经信号采集提取,再在芯片上进行信号调理,滤除极化电压,并对神经信号进行约100倍的放大;刺激模式下,通过地址信号和模式信号选通所需要的微电极,将刺激信号经过神经微电极送入神经细胞,从而实现对神经细胞的信号采集及刺激。

本发明相对于现有技术,有如下优点:

(1)采用针对有源神经微电极的专用调理控制芯片的方案有效的克服了现有技术必须采用双端输入,双电源,不能同时刺激神经组织等问题;

(2)对基于微电子工艺所设计的专用调理控制芯片的集成进行了探索研究,为神经信号的采集和对神经组织的刺激提供了有效的途径,为神经生理学,神经假肢的发展提供了必要的工具。它可以使我们更好地理解中枢神经系统神经元之间复杂的相互关系,和为开发实用的神经假体提供所需的高度保真的知觉和控制信息,使治疗与中枢神经系统有关的疾病变得更为切实可行。

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