26、体内记录用多电极和多晶体管阵列技术解析

体内记录用多电极和多晶体管阵列技术解析

1. 电极插入问题与解决方案

在进行电极插入操作时,缓慢的机械插入可能会损伤血管,导致颅内出血和皮质水肿。而由于大脑是一种粘弹性材料,如果以非常高的速度插入电极,它的表现会更加坚硬。基于这一概念,已经开发出一种手术器械,该器械能够以气动方式在约200微秒内插入探头,从而避免上述问题。

2. MTA探针的记录与刺激

2.1 技术起源

使用晶体管而非金属电极作为记录生物电化学信号的传感元件的想法可以追溯到20世纪70年代,当时离子敏感场效应晶体管(ISFETs)首次被引入。这一概念依赖于对标准MOSFET的改进,其中栅极金属被绝缘氧化物取代,以与生物环境中的电解质实际接触,从而形成电解质 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管(EOSFET)结构。

2.2 实验进展

最初,使用ISFETs进行记录主要集中在测量溶液中离子浓度的变化(如H⁺和Na⁺)。后来,Fromherz及其同事提供了首个实验证据,证明EOSFET可以测量由神经元放电产生的细胞外电位瞬变。他们使用了来自医用水蛭的大型Retzius细胞,将其放置在带有集成平面多EOSFET阵列(MTA)的硅芯片上进行了这项开创性工作。

2.3 后续优化

在随后的实验中,该方法进一步优化,用于记录离散的哺乳动物神经元和脑切片。为了实现半导体 - 神经元的双向接口,开发了用于刺激的EOSFET对应物——电解质 - 氧化物 - 半导体电容器(EOSC)。该设备与EOSFET一样,在半导体硅和电解质之间建立了电容性(非法拉第)电耦合,能够通过神经元培养物和脑切片中的位移电流刺激神经元。最近,借

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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