2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the multi-channel neural recording system supporting the basis of physical function substitution technology
| Project/Area Number |
16H03218
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
|---|
Principal Investigator |
安藤 博士 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報通信融合研究室, 主任研究員 (00638794)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 神経信号計測 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
ブレイン・マシンインタフェース（Brain-Machine Interface、BMI）システムによりALSや麻痺等の患者にむけて身体機能を代替する新リハビリテーション技術開発が進んでいるが、大脳皮質で100億も存在する神経細胞に対し、既存の100点（チャネル）程度でしかない神経活動記録方法では、意図推定精度の向上という高性能化に限界があると考えられる。本研究ではキックバック雑音抑制型チョッパー技術、低クロストークアナログマルチプレクサ技術、入力容量低減T型容量スプリット技術を組み合わせて、低雑音化と高集積化を両立し、従来のアンプ集積度を１桁以上改善する埋込み型超多点計測集積回路システムの開発研究に取り組む。従来にないBMIシステムの小型化・高性能化を達成し、桁違いに神経信号活動記録数を増加させることで革新的に性能を向上させる新しい身体機能代替技術の基盤研究を行う。
BMIシステムでは、微弱でゆっくりとした成分である神経信号を、集積回路を用いて低雑音で増幅する必要があり、周波数が低いほど桁を増して大きくなる1/f雑音（特にCMOS回路で顕著）を考慮した設計が最重要となる。一般的に低雑音化するには低雑音アンプ（LNA）の面積を広くすることで対策可能であるが、これはワンチップでマルチチャネル計測という目的に対してトレードオフとなる。昨年度までの研究で、1/f雑音を抑制するチョッパー回路やアナログ信号多重化回路（マルチプレクサ、MUX）、T型容量スプリット技術の搭載したチップの評価を行い、基本動作に問題ないことを確認した。今年度はさらなる高性能化を狙い、上記研究成果を統合して、従来のアンプ集積度を１桁以上改善した超多点計測集積回路システムの開発研究に取り組んだ。
|
| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
