Diseño de circuitos integrados para interfaz neural
Julián Oreggioni
Master thesis from Universidad de la Repúbica. Facultad de Ingeniería. IIE - Aug. 2013
Advisor: Fernando Silveira
Co-advisor: Angel Caputi
Research Group(s): Microelectronica (gme)
Department(s): Electrónica
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Resumen

En la última década se registra a nivel mundial un crecimiento importante de las investigaciones y potenciales aplicaciones de circuitos electrónicos que interactúen con el sistema nervioso tanto con fines de investigación en neurociencias, como con fines médicos u otros. Los avances vertiginosos en : miniaturización de los aparatos de registro de EEG y de otras formas de registro de la actividad del sistema nervioso, potencia de procesamiento, métodos de análisis de patrones, y conocimiento de la organización cerebral de las funciones cognitivas han reavivado el interés en desarrollar este tipo de aparatos. Uno de los desafíos técnicos más importantes que plantea el procesamiento de estas señales neurales es lograr observar un número alto de canales, a lo que se suman las exigencias de alcanzar los bajos niveles de ruido necesarios para trabajar con señales tan pequeñas, resolver la integración de altas constantes de tiempo en áreas razonables, tener bajo consumo para poder actuar con fuentes pequeñas de energía y no generar calentamiento local de los tejidos. Asimismo, es fundamental que la electrónica que procesa estas señales tenga alto CMRR para poder eliminar las señales de interferencia en modo común y sea capaz de bloquear niveles de continua en la entrada mucho mayores a los niveles de señal. La presente tesis consistió en el diseño de un front-end para la adquisición de señales neurales en un circuito integrado. El front-end se dividió en tres etapas : un preamplificador de bajo ruido, un filtro programable y un filtro de salida con alto rango lineal. El preamplificador se implementó hasta el nivel físico y se envió a fabricar. El resto de las etapas se implementaron y caracterizaron a nivel de esquemático. Se utilizó el proceso C5 0,50µm de ON Semiconductor. Se utilizó una arquitectura para preamplificadores neurales, de tipo Gm-C que logra su característica pasabanda de una forma eficiente en términos de área y consumo, permitiendo a la vez obtener altos valores de CMRR y bajos niveles de ruido. En el marco de esta tesis se caracterizó la arquitectura y se extendió su uso a filtros, mostrando su generalidad y versatilidad. En particular, se desarrolló la expresión analítica de la transferencia, la expresión de la frecuencia corte inferior y la condición para evitar no linealidades de la técnica aplicada para lograr la característica pasabanda. Estos resultados permiten diseñar circuitos basados en esta arquitectura fácilmente a partir de especificaciones. Asimismo, se exploraron técnicas para programar su ganancia y su frecuencia de corte de superior. Se propusieron e implementaron mejoras a la arquitectura del preamplificador neural que permitieron bajar su consumo, su ruido y extender su ancho de banda. Estos cambios lograron que el preamplificador quede a nivel de otros en el estado del arte, e incluso en alguna dimensión sea mejor. En efecto, de mantenerse las características simuladas en el circuito fabricado, superaría a todos los circuitos reportados a la fecha, desde el punto de vista del consumo y el ruido para barrer el rango 0,1Hz − 10kHz. El preamplificador de característica pasabanda utilizado en la etapa de entrada del front-end presenta las siguientes características simuladas : ganancia en banda pasante 49,6dB, CMRR = 83dB, frecuencia de corte superior 9,6kHz y frecuencia de corte inferior 0,1Hz (con capacitor externo) y 18Hz (con capacitor integrado). Presenta un consumo de 8, 1µA y un ruido equivalente a la entrada de 1,96µVrms, lo que se corresponde con un NEF = 2,191 . Para la segunda etapa del front-end se diseño un filtro pasabanda, cuya ganancia es programable entre 1V /V y 110V /V y su frecuencia de corte superior es programable entre 100Hz y 5kHz. Como etapa de salida, se diseñó un filtro pasabanda de alto rango lineal, que es capaz de manejar a su salida 0,97Vpp con una T HD = 3,1 %. El front-end configurado para tener máxima ganancia (99,3dB) y máxima frecuencia de corte superior (5,2kHz), presenta una frecuencia de corte inferior de 20Hz (con capacitores totalmente integrados) y un CMRR = 82dB. Asimismo, presenta un consumo de 11, 2µA y un ruido equivalente a la entrada de 1,46µVrms, lo que se corresponde con un NEF = 2,61. De mantenerse las características simuladas en el circuito fabricado, el front-end superaría a todos los circuitos reportados a la fecha desde el punto de vista de la ganancia, igualando los mejores compromisos ruido-consumo y manteniendo una buena performance en las otras características. Por otra parte, la ganancia del front-end es programable entre 57,3dB y 99,3dB, su frecuencia de corte superior es programable entre 0,1kHz y 5,2kHz. El máximo consumo del front-end es 11,2µA y su máximo ruido equivalente es 1,87µVrms. En resumen se propuso una solución que alcanza, y en algún aspecto supera, el estado del arte en el tema, realizando aportes novedosos. En particular, se logró obtener un front-end integrado programable, que permite trabajar con un conjunto muy amplio de señales biopotenciales, brindando al usuario mucha flexibilidad, aumentando significativamente los contextos donde podrá aplicarse

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