闭环双向脑机接口集成电路芯片设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61674095
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0402.集成电路设计
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

A Brain Machine Interface (BMI) is a device designed to generate an artificial communication pathway between the brain and the external hardware. The design of a bi-directional, sensorimotor neural interface, integrated neural recording, stimulation and the signal processing module, is critical to meet the research and/or clinical requirement. This proposal seeks to explore the technology of the design of a bi-directional brain machine interface (BMI) microsystem for closed-loop neuroscience research, especially experiments performed on freely behaving animals. The intellectual merit of this proposal lies in 1) key technology on high performance analog front end design of the neural recording module and the analog back end design of the neural stimulation module; 2) key methodology on hardware implementation of the on-chip, real-time general purpose feature extraction algorithms; 3) key technology on super compact neural analyzer system implementation using the expected IC chip. The design will be fabricated using 65nm standard CMOS technology. System development will be implemented using the designed chip for in-vivo closed-loop clinical experiments. The research outcome will create a significant opportunity to medical researchers, enabling closed-loop neural experiments performed on freely behaving animals and/or human objects. In addition, the research outcome will greatly increase the impact of China to international brain research.
脑机接口是用来联通人脑与人体外部设备的仪器。本项目针对已有脑机接口系统便携性差、功耗高、体积大、联通方向单一、实时信号处理能力差等技术瓶颈展开高集成度、低功耗、多通路闭环双向脑机接口芯片设计的研究。以超低功耗神经信号采集模拟前端、刺激后端电路设计技术,及片上神经信号定制及通用实时特征提取模块的低功耗、低硬件开销实现技术为核心创新点,采用65nm CMOS工艺完成芯片的生产。并基于该芯片,开发可应用于可自由移动的生物体的闭环电刺激学术研究和临床试验的超小体积闭环神经信号采集刺激处理器系统,及与之匹配的无线程控装置及平台。该项目成果将有助于将闭环神经回路研究有效推广到基于自由运动生物体的试验中,并可应用于癫痫、帕金斯综合症、抑郁症等多种神经类疾病的临床研究和治疗当中,提升我国在脑科学研究中的国际地位。

结项摘要

本项目开展了面向生物医学的低噪声低功耗电路设计与系统集成方法学研究。针对脑科学前沿研究对无线小型化神经接口的强烈需求,围绕基于电生理理论的电式神经接口设计方法展开研究。神经接口是联通以大脑为核心的神经系统与外部人造设备的数据信息交互通道。适用于神经信号频段的小体积、高精准、低功耗、闭环神经接口设备在世界范围内长期处于空白状态。针对这一问题,开展的研究工作主要包括:1)针对神经接口应用特点的高性能专用电路设计方法研究;2)小型化无线神经接口系统设计方法研究;3)利用自研系统的神经生物学前沿探索新技术手段设计方法研究。项目执行期内,相关成果先后在Nature Electronics、IEEE JSSC、IEEE TBioCAS等高水平刊物上发表,提出了适用于神经信号频段的高精准、低功耗神经接口专用电路设计方法,解决了在近DC频段微伏信号获取过程中功耗、精度、抗干扰能力不能兼顾的问题;提出了高体积效率的可任意配置多通道神经电刺激电路设计方法,解决了可配置性与面积开销不能兼顾的问题。基于自研芯片,完成了系统集成工作,并应用于可穿戴人机交互、适用于可自由移动的活体被试的脑科学前沿研究中。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(0)
A Low-Noise Chopper Amplifier Designed for Multi-Channel Neural Signal Acquisition
专为多通道神经信号采集而设计的低噪声斩波放大器
  • DOI:
    10.1109/jssc.2019.2913101
  • 发表时间:
    2019-08-01
  • 期刊:
    IEEE JOURNAL OF SOLID-STATE CIRCUITS
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Luo, Deng;Zhang, Milin;Wang, Zhihua
  • 通讯作者:
    Wang, Zhihua
Design of a Compact Wireless Multi-Channel High Area-Efficient Stimulator with Arbitrary Channel Configuration.
具有任意通道配置的紧凑型无线多通道高面积效率刺激器的设计
  • DOI:
    10.3390/mi9010006
  • 发表时间:
    2017-12-27
  • 期刊:
    Micromachines
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Zhang Y;Luo D;Ou T;Yuan Z;Huang H;You L;Yue Y;Zhang M;Li D;Li G;Yuan K;Wang Z
  • 通讯作者:
    Wang Z
Design of A Low Noise Neural Recording Amplifier for Closed-loop Neuromodulation Applications
用于闭环神经调节应用的低噪声神经记录放大器的设计
  • DOI:
    10.1109/iscas.2018.8351280
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    2018 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Deng Luo;Milin Zhang;Zhihua Wang
  • 通讯作者:
    Zhihua Wang
Electronic neural interfaces
电子神经接口
  • DOI:
    10.1038/s41928-020-0390-3
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Nature Electronics
  • 影响因子:
    34.3
  • 作者:
    Milin Zhang;Zijian Tang;Xilin Liu;Jan Van der Spiegel
  • 通讯作者:
    Jan Van der Spiegel
Design of a Wearable Smart sEMG Recorder Integrated Gradient Boosting Decision Tree based Hand Gesture Recognition
基于手势识别的可穿戴智能肌电记录仪集成梯度提升决策树设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Wei Song;Qingquan Han;Nan Yan;Deng Luo;Yiqiao Liao;Milin Zhang;Zhihua Wang;Xiang Xie;Anhe Wang;Yang Chen;Shuo Bai
  • 通讯作者:
    Shuo Bai

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其他文献

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张沕琳的其他基金

高性能CMOS基神经调控生物芯片系统
  • 批准号:
    92164202
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    300 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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