MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360812
■00520260202105623
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265429476
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316523
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordxb623pw4106
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a537.62
■1001  ▼aAli,  Ziad.
■24510▼aTowards  Neural  Magnetic  Field  Sensing  with  Vertical  Flux  Concentrator-Integrated  Perpendicular  MTJs
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a129  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Poon,  Ada  S.Y.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2025.
■520    ▼aBrain  implants  that  measure  neural  magnetic  fields,  rather  than  electrical  potentials,  are  expected  to  confer  significant  clinical  advantages  related  to  implant  longevity  and  signal  fidelity  due  to  the  elimination  of  the  electrode-tissue  interface.  However,  the  informational  differences  between  electrical  potentials  and  magnetic  fields  generated  by  spiking  cortical  neurons  remain  poorly  understood.  In  addition,  neural  magnetic  fields  are  minuscule,  and  no  technology  has  yet  achieved  sufficiently  good  noise,  sensitivity,  and  scalability  to  demonstrate  single-shot  neural  magnetic  field  recording.In  this  work,  we  first  analytically  explore  the  fundamental  properties  of  neural  magnetic  fields  at  the  cellular  level  and  then  computationally  demonstrate  that  their  informational  richness  facilitates  better  cell  identification  and  discrimination  than  electrical  potential  measurements.  We  then  explore  how  we  can  design  perpendicular  magnetic  tunnel  junction  (pMTJ)  sensors  to  detect  these  fields,  motivated  by  the  technological  maturity  and  high  scalability  of  pMTJ  memory  devices  as  well  as  the  lack  of  prior  research  into  measuring  out-of-plane  neural  fields.  We  redesign  the  free  layer  of  these  memory  devices  to  reconfigure  them  for  linear  sensing,  rather  than  switching,  and  achieve  a  literature-best  tunnel  magnetoresistance  ratio  of  150%.  To  enhance  device  detectivity,  we  introduce  a  vertical  flux  concentrator  (vFC)  architecture.  Using  finite-element  analysis,  we  demonstrate  that  the  vFC  effectively  amplifies  magnetic  fields  in  the  out-of-plane  direction,  achieving  detectivity  enhancements  comparable  to  conventional  in-plane  flux  concentrators  while  occupying  over  two  orders  of  magnitude  less  spatial  area.  To  overcome  the  challenges  of  fabricating  a  tall,  cantilevered,  high  aspect  ratio  structure  with  single-micron  alignment  accuracy,we  employ  a  plasma  focused  ion  beam  to  sculpt  our  150  µm2  -footprint  flux  concentrator  from  a  thin  film,  lift  it  out,  and  weld  it  to  our  1  µm2  -area  pMTJ,  improving  detectivity  by  ∼  40x.  This  work  demonstrates  the  promise  of  perpendicular  MTJs  for  highly-scalable  neural  magnetic  field  sensing  and  the  utility  of  employing  vertical  flux  concentrators  to  improve  device  performance  within  an  area-efficient  form  factor.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aDielectric  properties
■650  4▼aNeurons
■650  4▼aTransplants  &  implants
■650  4▼aElectrodes
■650  4▼aMemory
■650  4▼aPermeability
■650  4▼aMagnetic  fields
■650  4▼aPlating
■650  4▼aDesign
■650  4▼aIon  beams
■650  4▼aElectroencephalography
■650  4▼aElectric  currents
■650  4▼aNeurosciences
■650  4▼aSurgery
■650  4▼aElectromagnetics
■690    ▼a0389
■690    ▼a0317
■690    ▼a0576
■690    ▼a0607
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360812▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서