Contribution à l'étude et à la réalisation d'un système électronique de mesure et excitation de tissu nerveux à matrices de microélectrodes
Institution:
Lyon, INSADisciplines:
Directors:
Abstract EN:
This study aimed at contributing to the definition of an integrated device for the measurement and stimulation of neuronal bioelectric activities with a microelectrode array (MEA). The first step consisted in studying the measurement and stimulation phenomena related to the sensor environment, where highly variable bioelectric and electrochemical phenomena occur. The bibliography and experimental study highlighted the relation between experimental parameters of the MEA environment and the specifications of the electronic circuits. Moreover, the results of the experimental study made it possible to better understand and characterize the behavior of the MEA interface and the phenomena occurring during the bioelectric measurements and stimulations. Information collected thus contributed to the definition of the integrated electronic circuit specifications for the measurement and stimulation of bioelectric activities with a MEA. An application specific integrated circuit, currently under testing, has been developed based on information obtained during the PhD. In the last phase of this work, a finite element model has been developed to simulate extracellular action potential recordings of a tissue slice on a planar microelectrode array, in order to obtain additional information on the signal transduction from the neuron to the measuring circuit, and to be able to have a tool for the optimization of the biosignal measurements in terms of signal to ratio. The model is able to simulate extracellular recordings with properties similar to those observed in biological experiments. It was able to show the influence of the relative position between the electrode and the neuron on the shapes and amplitudes of the signals. It also showed that there is an optimum microelectrode surface area for a given electrode surface impedance, and for a relative neuron - electrode position. The exploitation of the model will allow, by incorporating the electrodes noise in it, to optimize the parameters of MEAs in terms of signal to noise ratio
Abstract FR:
Cette étude avait pour objectif de contribuer à la définition d'un dispositif intégré de mesure et stimulation de l'activité bioélectrique neuronale par matrice de microélectrodes (MEAs). La démarche a consité à étudier les phénomènes et problématiques de mesure et stimulation liés à l'environnement capteur associant phénomènes bioélectriques et électrochimiques hautement variables. Les études bibliographique et expérimentale ont permis de mettre en évidence la relation entre paramètres expérimentaux de l'environnement capteur et dimensionnement de l'électronique. De plus, les résultats de la campagne expérimentale ont permis de mieux comprendre et caractériser le comportement de l'interface capteur et les phénomènes mis en jeu lors de la mesure et de la stimulation bioélectriques. Les informations recueillies ont ainsi contribué à la définition de l'architecture et au dimensionnement de l'électronique de mesure et stimulation d'activité bioélectrique avec une MEA. Un circuit intégré analogique faible bruit, actuellement en cours de test, a pu être réalisé en s'appuyant sur les informations obtenues pendant les études bibliographiques et expérimentales de la thèse. Dans la dernière phase de ce travail, un modèle de la mesure extracellulaire d'activité bioélectrique unitaire d'un neurone (potentiel d'action) a été mis en place afin de pouvoir d'une part obtenir des informations supplémentaires sur la transduction du signal depuis le neurone jusqu'au circuit de mesure, et d'autre part de pouvoir disposer d'un outil d'optimisation de la mesure des biosignaux en terme de rapport signal sur bruit. Le modèle en place a permis d'obtenir des résultats conformes aux données expérimentales. Il a notamment permis de montrer l'influence de la position relative de l'électrode et du neurone sur la forme et l'amplitude des signaux. Il a également permis de montrer qu'il existe une dimension optimum de microélectrode pour une impédance surfacique d'électrode donnée, et pour une position relative entre le neurone et l'électrode donnée. L'exploitation du modèle permettra, en y intégrant le bruit des microélectrodes, d'optimiser les paramètres des MEAs en termes de rapport signal sur bruit (SNR)