双模态神经信息检测分析仪器研制

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双模态神经信息检测分析仪器研制

王蜜霞, 徐声伟, 林楠森, 刘军涛, 宋轶琳, 蒋庭君, 石文韬, 蔡新霞

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王蜜霞, 徐声伟, 林楠森, 刘军涛, 宋轶琳, 蒋庭君, 石文韬, 蔡新霞. 双模态神经信息检测分析仪器研制[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

引用本文:

王蜜霞, 徐声伟, 林楠森, 刘军涛, 宋轶琳, 蒋庭君, 石文韬, 蔡新霞. 双模态神经信息检测分析仪器研制[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

WANG Mi-xia, XU Sheng-wei, LIN Nan-sen, LIU Jun-tao, SONG Yi-lin, JIANG Ting-jun, SHI Wen-tao, CAI Xin-xia. Design and Fabrication of Dual-Mode Neural Signal Detecting Instrument[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

Citation:

WANG Mi-xia, XU Sheng-wei, LIN Nan-sen, LIU Jun-tao, SONG Yi-lin, JIANG Ting-jun, SHI Wen-tao, CAI Xin-xia. Design and Fabrication of Dual-Mode Neural Signal Detecting Instrument[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

双模态神经信息检测分析仪器研制

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

中图分类号: TP212.3

Design and Fabrication of Dual-Mode Neural Signal Detecting Instrument

摘要: 针对神经科学基础研究对神经信息检测仪器的迫切需求,研制了双模态神经信息检测分析仪器。该检测仪由中央控制模块、电生理检测模块、电化学检测模块、数据采集模块及多通道神经信息分析处理软件组成,能实现128通道神经电生理信号和8通道神经电化学信号的检测。采用模拟神经信号发生器对该分析仪进行了电生理检测模块性能测试,能实时检测、分析处理128通道的微弱神经电生理信号,提取的Spike信号峰-峰值为320 µV。结合64通道离体微电极阵列,采用电化学循环伏安扫描可实现对不同浓度抗坏血酸溶液的检测。实验结果表明,该分析仪能实现对微弱神经电生理和递质电化学信号的检测,为神经信息双模检测奠定了技术基础。
- 双模 /
- 多通道 /
- 神经电化学 /
- 神经电生理

[1]	中国科学院人口健康领域战略研究组. 中国至2050年人口健康科技发展路线图[M]. 北京: 科学出版社, 2009.
[2]	Chinese academy of sciences research group in health field. The development roadmap of science and technology till 2050 in health field[M]. Beijing: Science Press, 2009.
[3]	BUZSAKI G. Large-scale recording of neuronal ensembles[J]. Nature Neuroscience, 2004, 7(5): 446-451.
[4]	JOHN K C. Using multi-neuron population recordings for neural prosthetics[J]. Nature Neuroscience, 2004, 7(5): 452- 455.
[5]	SCANZIANI M, HAUSSER M. Electrophysiology in the age of light[J]. Nature, 2009, 461(7266): 930-939.
[6]	CARVEY P M, PUNATI A, NEWMAN M B. Progressive dopamine neuron loss in parkinson's disease: the multiple hit hypothesis[J]. Cell Transplantation, 2006, 15(3): 239-250.
[7]	MATTHEW D J, ROBERT K F, MATTHEW D G. Implantable microelectrode arrays for simultaneous electrophysiological and neurochemical recordings[J]. Journal of Neuroscience Methods, 2008,174: 62-70.
[8]	POLONA P, MATEJ P, JANEZ R, et al. A chamber for biomechanical, electrochemical and electrophysiological measurements in functional segments of peripheral nerves[J]. Measurement, 2013, 46: 654-659.
[9]	MICHAEL A J. In vivo electrochemical measurements: Past, present and future[J]. Bioanalysis, 2013, 5(2): 119-122.
[10]	ELISA C, ALBERTO A, EMMA M, et al. Electrochemical and electrophysiological performance of carbon nanotube based coatings on neural probes[C]//220th ECS Meeting. [S.l.]: The Electrochemical Society, 2011.
[11]	CHEER J F, HEIEN M L, GARRIS P A, et al. Simultaneous dopamine and single-unit recordings reveal accumbens GABAergic responses: implications for intracranial self-stimulation[J]. Proc Natl Acad Sci USA, 2005, 102: 19150-5.
[12]	BICKFORD-WIMER P, PANG K, ROSE G M, et al. Electrically evoked release of norepinephrine in the rat cerebellum: an in vivo electrochemical and electrophysiological study[J]. Brain Res, 1991, 558: 305-311.
[13]	SONG Yi-lin, LIN Nan-sen, CAI Xin-xia, et al. A novel dual mode microelectrode array for neuroelectrical and neurochemical recording in vitro[J]. Biosensors and Bioelectronics, 2012, 38: 416-420.

[1]	刘颖, 袁莉, 祖铄迪, 范有腾, 谢宁, 杨阳. 基于多模态生理数据的情感识别综述 . 电子科技大学学报, 2024, 53(): 1-12. doi: 10.12178/1001-0548.2024176
[2]	王兆滨, 徐敏哲. 双通道量子脉冲耦合神经网络 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 331-340. doi: 10.12178/1001-0548.2022101
[3]	董帅, 李文生, 张文强, 邹昆. 基于多视图循环神经网络的三维物体识别 . 电子科技大学学报, 2020, 49(2): 269-275. doi: 10.12178/1001-0548.2019017
[4]	蒲天磊, 千奕, 敬雅冉, 杨鸣宇, 赵红赟, 袁江月, 颜俊伟, 杜成名, 张秀玲, 孔洁, 佘乾顺, 苏弘. 用于PET读出的多通道滤波成形ASIC芯片研制 . 电子科技大学学报, 2020, 49(6): 837-842. doi: 10.12178/1001-0548.2019304
[5]	谭慧, 陈加进, 吴龙文, 卢婷, 杜平安. 多热源相控阵天线微通道冷板拓扑结构设计 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 150-155. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.022
[6]	帅翔, 肖绍球, 王秉中. 一种双模宽波束平面天线及其相控阵应用 . 电子科技大学学报, 2018, 47(6): 834-839. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.06.006
[7]	秦志光, 陈浩, 丁熠, 蓝天, 陈圆, 沈广宇. 基于多模态卷积神经网络的脑血管提取方法研究 . 电子科技大学学报, 2016, 45(4): 573-581. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.010
[8]	康凯, 高宗智. CMOS多通道芯片 . 电子科技大学学报, 2016, 45(4): 502-510. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.002
[9]	王君, 周洁, 许迎科, 王慷慨, 王菊, 刘涌, 刘清君, 王平. 基于纳米RuO_x的微型电化学胰岛素传感器 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 155-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.027
[10]	江舸, 李皓, 李文杰, 许晏. 多通道频率交织1.4 GHz宽带DRFM系统 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 824-829. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.005
[11]	吴喆, 柳建龙, 陈涛, 朱锦峰, 刘兴翀. 电化学沉积自组织生成的多晶银枝 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 317-320. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.032
[12]	李明玉, 何松柏. 基于多通道IQRD-RLS算法的功率放大器行为模型 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 716-719,730. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.015
[13]	荣健, 乔文钊. 基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 376-378,424.
[14]	刘光炎, 孟喆, 胡学成. 非均匀采样SAR信号的不模糊重构与成像 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 850-853,858. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.010
[15]	张世峰, 张绍德. 电弧炉电极系统双模控制策略研究及应用 . 电子科技大学学报, 2008, 37(1): 145-147.
[16]	高佳辉, 吴孟强, 张树人. 纳米氧化镍的制备及其电化学电容 . 电子科技大学学报, 2006, 35(6): 960-963.
[17]	彭卫东, 董政, 张德银. 熔盐电化学反应炉温度控制系统研究 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 688-691.
[18]	唐向宏, 龚宇, 龚耀寰. 信号的多通道多分辨分解 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 29-34.
[19]	何为, 夏都灵. 1,2,4—三羟基蒽醌—3-羧酸的极谱电化学行为 . 电子科技大学学报, 1997, 26(3): 333-336.
[20]	何为. 8-羟基喹啉-5-磺酰肼的电化学行为 . 电子科技大学学报, 1997, 26(6): 654-656.

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双模态神经信息检测分析仪器研制

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

刊出日期: 2015-08-15

中图分类号: TP212.3

关键词:

摘要: 针对神经科学基础研究对神经信息检测仪器的迫切需求,研制了双模态神经信息检测分析仪器。该检测仪由中央控制模块、电生理检测模块、电化学检测模块、数据采集模块及多通道神经信息分析处理软件组成,能实现128通道神经电生理信号和8通道神经电化学信号的检测。采用模拟神经信号发生器对该分析仪进行了电生理检测模块性能测试,能实时检测、分析处理128通道的微弱神经电生理信号,提取的Spike信号峰-峰值为320 µV。结合64通道离体微电极阵列,采用电化学循环伏安扫描可实现对不同浓度抗坏血酸溶液的检测。实验结果表明,该分析仪能实现对微弱神经电生理和递质电化学信号的检测,为神经信息双模检测奠定了技术基础。

English Abstract

王蜜霞, 徐声伟, 林楠森, 刘军涛, 宋轶琳, 蒋庭君, 石文韬, 蔡新霞. 双模态神经信息检测分析仪器研制[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

引用本文:

王蜜霞, 徐声伟, 林楠森, 刘军涛, 宋轶琳, 蒋庭君, 石文韬, 蔡新霞. 双模态神经信息检测分析仪器研制[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

WANG Mi-xia, XU Sheng-wei, LIN Nan-sen, LIU Jun-tao, SONG Yi-lin, JIANG Ting-jun, SHI Wen-tao, CAI Xin-xia. Design and Fabrication of Dual-Mode Neural Signal Detecting Instrument[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

Citation:

WANG Mi-xia, XU Sheng-wei, LIN Nan-sen, LIU Jun-tao, SONG Yi-lin, JIANG Ting-jun, SHI Wen-tao, CAI Xin-xia. Design and Fabrication of Dual-Mode Neural Signal Detecting Instrument[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(4): 627-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.026

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