Neuronale Schnittstellen sind essenzieller Bestandteil in der neurowissenschaftlichen Forschung. Das Imec hat einen IC entwickelt, der auf kleiner Fläche 128 Kanäle zum Auslesen und sofortigen Digitalisieren schwacher analoger Signale bereitstellt – etwa elektromagnetischer Felder.
Der vom Imec entwickelte Direkt-Digitalisierugs-IC soll besonders klein, rauscharm und energieeffizient sein – und den Aufbau kleiner neuronaler Schnittstellen (Elektroden) vereinfachen. Der Chip hat 128 Auslesekanäle, die schwache analoge Signale erfassen und digitalisieren.
(Bild: Imec)
Das Imec, Forschungs- und Innovationszentrum für Nanoelektronik und digitale Technologien, hat nun einen skalierbaren neuronalen Auslesemikrochip vorgestellt, der besonders kleine Erfassungskanäle für die gleichzeitige Erfassung von lokalen Feldpotentialen und von Aktionspotentialen in neurophysiologischen Experimenten enthält. Laut Imec basiert der Chip auf einer neuartigen AC-gekoppelten Delta-Delta-Sigma (Δ-ΔΣ)-Architektur erster Ordnung, die das Umwandeln von Signalen in die digitale Domäne sehr nahe an der schwachen analogen Signalquelle ermöglicht. Dieser extrem kleine Direktdigitalisierungskanal verspricht eine noch höhere Dichte an neuronalen Aufzeichnungsgeräten als die heute existierenden.
Geringer Energieverbrauch und kleine Fläche sind entscheidende Anforderungen für die Entwicklung von neuronalen Schnittstellen mit hoher Kanalzahl. In jüngster Zeit wurden mehrere innovative Auslese-Architekturen untersucht, um diese Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig eine gute Leistung in anderen Bereichen wie Rauschen, Elektroden-Gleichstrom-Offset-Unterdrückung und Eingangsempfindlichkeit zu gewährleisten.
Direkt-Digitalisierungs-Frontends sind schwierig zu realisieren
Ein Kompromiss zwischen all diesen Parametern ist jedoch nicht leicht zu erreichen. Direktdigitalisierungs-Frontends, die die Signale nahe der Signalquelle von der analogen in die digitale Welt überführen, haben ein großes Potenzial zur drastischen Verringerung der benötigten Substratfläche. Nachteilig ist, dass sie eine hohe Leistungsaufnahme haben können oder eine begrenzte Bandbreite und/oder eine begrenzte Unterdrückung des Elektroden-DC-Offsets aufweisen.
Der vorgestellte neuronale Aufzeichnungs-IC erreicht laut den Imec-Forschern eine Rausch-, Verlust- und Flächenleistung, die mit den aktuellen State-of-the-Art Neuropixels-Designs vergleichbar oder sogar besser ist. Gleichzeitig erhöht er den Dynamikbereich und die Elektroden-DC-Offset-Toleranz über einen AC-gekoppelten Δ-ΔΣ-Modulator.
Neues Design kombiniert AC-Kopplung und direkte Digitalisierung
„Mit dem Design ist es uns gelungen, AC-Kopplung und direkte Digitalisierung zu kombinieren, um Rail-to-Rail-DC-Offset-Auslöschung und eine höhere Eingangsempfindlichkeit als andere AC-gekoppelte Designs zu erreichen, nämlich von 43 mVpp“, freut sich Carolina Mora Lopez, Teamleiterin des Circuits for Neural Interfaces Teams bei Imec. Dies sei wichtig, um eine Sättigung der Aufnahmekanäle zu verhindern und mögliche Bewegungs-/Stimulationsartefakte zu beherrschen. Die AC-gekoppelte Eingangsstufe reduziere außerdem den Energiebedarf (insgesamt 8,34 μW pro Kanal), da nur AC-Signale digitalisiert würden.
Die verwendete Δ-ΔΣ-Architektur ermögliche das Implementieren eines großen Teils der Funktionalität – etwa des Anti-Aliasing-Filters – in die digitale Domäne. Daher sei es gelungen, die Gesamtfläche des Kanals auf 0,005 mm2 deutlich zu verkleinern. Durch die Realisierung des Chips auf Basis eines 22-nm-Technologieknotens mit energiesparender FD-SOI-CMOS-Prozesstechnik (Fully Depleted Silicon-on-Insulator) hätten es die Imec-Forscher zudem geschafft, die Signalqualität zu optimieren, sagt Mora Lopez: „Durch das skalierbare Design, das viele digitale Verarbeitungsschritte einsetzt, konnten wir einen stromsparenden IC mit geringer Grundfläche mit guter Performance für das gleichzeitig Erfassen mehrerer neuronaler Signale realisieren.“ Damit sei der Weg frei für kleinere Sonden als bisher mit höherer Elektrodendichte, „die die neurowissenschaftliche Forschung voranbringen kann“.
Stand: 08.12.2025
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