MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017162867
■00520250211152105
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382741345
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31349096
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham005375
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a610
■1001  ▼aRostami,  Behnoush.
■24510▼aTechnological  and  Computational  Approaches  for  Large  Count  High-Density  Neural  Probes
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a189  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Najafi,  Khalil.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2024.
■520    ▼aImplantable  neural  probes  with  various  shapes,  designs,  and  materials  are  extensively  used  to  study  the  brain  by  recording  the  electrical  and  chemical  responses  of  neural  structures  and  circuits.  This  thesis  addresses  four  critical  challenges  in  the  development  of  advanced  neural  interfaces  aimed  at  mapping  large  collections  of  neurons.The  first  challenge  is  to  develop  innovative  technological  methods  for  microfabricating  high-count,  high-density  probes  with  user-defined  features  such  as  density,  size,  shape,  and  distribution  for  specific  applications.  A  new  class  of  silicon-based  two-dimensional  (2D)  planar  neural  probes  is  developed  incorporating  at  least  four  shanks,  each  featuring  over  16  recording  sites  with  high  density  (320  electrodes/mm2)  and  narrow  vertical  (6µm)  and  horizontal  (10.5µm)  separation  between  sites.  Each  shank  is  as  narrow  as  43µm  and  as  long  as  5mm.  Furthermore,  a  new  class  of  high-count,  high-density  three-dimensional  (3D)  non-planar  silicon-based  neural  interfaces  has  been  developed,  allowing  over  10,000  slender  shanks  each  supporting  a  recording/stimulation  site  at  its  tip,  and  providing  design  flexibility  in  array  size,  density  (400  electrodes/mm2),  and  distribution.The  second  challenge  is  the  engineering  of  the  electrical  and  mechanical  features  of  individual  probe  shanks  to  make  them  minimally  invasive  and  suitable  for  long-term  measurements.  This  involves  optimizing  the  probe  shank  design  to  be  more  mechanically  compliant  to  reduce  foreign  body  response  while  ensuring  it  is  sufficiently  stiff  to  be  implanted  and  reach  the  targeted  region  with  minimal  buckling  and  without  the  need  for  large  mechanical  insertion  shuttles.  The  proposed  planar  2D  probes  have  T-shaped  and  π-shaped  cross-sections,  with  a  top  side  of  43µm  wide  and  3µm  thick,  and  vertical  stiffeners  that  are  4µm  wide  and  10µm  thick.  These  new  geometries  reduce  the  shank  cross-section  and  volume  by  ~3  times  compared  to  conventional  thick  rectangular  cross-section  shanks  while  providing  similar  mechanical  stiffness.  The  proposed  3D  non-planar  silicon-based  needle  arrays  have  been  manufactured  with  needles  ranging  in  length  from  0.5-1.5mm,  diameters  from  10-15µm,  and  with  sharp  tips    2µm  wide.  Three  advanced  technologies  are  proposed  to  create  well-defined  recording  and  stimulating  sites  at  the  tips  of  these  needles.  Electrode  robustness,  insertion  and  recording  functionality  both  acute  and  long-term  have  been  demonstrated  by  mechanical  and  electrical  in  vitro  tests.The  third  challenge  involves  packaging  and  integration.  Flexible,  miniaturized,  and  robust  Parylene-C  and  Polyimide  cables,  which  are  more  than  20mm  long,  ~  1mm  wide,  5-15µm  thick,  and  carry  hundreds  of  interconnect  lines,  are  monolithically  integrated  with  the  2D  and  3D  probes.  This  integration  significantly  improves  the  ease  of  handling  and  reduces  mechanical  tethering  on  probes  during  measurements.  Especially-designed  Polyimide  cables  are  integrated  with  large-count  3D  arrays.  They  are  solder  attached  directly  to  external  connectors  or  readout  electronics,  thus  avoiding  the  need  for  traditional  wire  bonding.  This  innovative  approach  significantly  reduces  the  complexity  and  labor  associated  with  external  connections  for  large-count  electrode  arrays,  thus  making  the  packaging  process  faster,  more  efficient,  and  more  reliable.Finally,  high-count  neural  recording  presents  computational  challenges,  particularly  in  spike-sorting.  A  new  Python  Toolbox  that  calculates  a  dynamic  version  of  the  L-ratio  as  a  quality  metric  for  assessing  cluster  isolation  as  well  as  providing  additional  temporal  information  is  developed.  By  leveraging  this  new  information,  a  neural  network  learning  algorithm  to  automatically  curate  the  spike-sorting  results  has  been  trained.  This  approach  achieved  50-100%  higher  F1-score  on  average  compared  to  when  we  trained  the  same  algorithm  with  the  classic  L-ratio.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aBiomedical  engineering
■650  4▼aElectrical  engineering
■650  4▼aComputer  engineering
■653    ▼aBrain  computer  interface
■653    ▼aPlanar  neural  probes
■653    ▼aNeural  interfaces
■653    ▼aHigh-density  probes
■690    ▼a0544
■690    ▼a0541
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bElectrical  and  Computer  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-12B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162867▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books