Matriz de interruptores analógicos como interfaz de conexión de los canales de registro y estimulación con la red de microelectrodos de redes neuronales cultivadas ´in vitro´

García Ordóñez, Sofía (2021). Matriz de interruptores analógicos como interfaz de conexión de los canales de registro y estimulación con la red de microelectrodos de redes neuronales cultivadas ´in vitro´. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Matriz de interruptores analógicos como interfaz de conexión de los canales de registro y estimulación con la red de microelectrodos de redes neuronales cultivadas ´in vitro´
Author/s:
  • García Ordóñez, Sofía
Contributor/s:
  • Uceda Antolín, Javier
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales
Date: November 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Analog switch matrix, modelo de Hodgkin-Huxley, SCALEXIO, HIL, tarjeta de evaluación, FPGA
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo consiste en la creación de una matriz de interruptores analógicos, o más comúnmente conocida por su nombre en inglés analog switch matrix, como interfaz de conexión entre un conjunto de microelectrodos, conectados a una red neuronal cultivada in vitro, y un número determinado de canales de lectura y de estimulación en contacto con dicho cultivo. Con esta matriz de interruptores lo que se pretende conseguir es que se pueda conectar cualquier electrodo al canal de lectura/estimulación que se desee, pudiendo cambiar fácilmente qué electrodos son los que están conectados a los canales de lectura y cuáles son los que están conectados a los canales de estimulación. El problema específico que se trata en este trabajo consta de 32 electrodos, 16 canales de lectura y 16 canales de estimulación. Por ello se necesitará tener una dimensión 32x32 de la analog switch matrix, con el fin de lograr conectar los 32 electrodos con los 16+16 canales y que se puedan ir cambiando dichas conexiones para mejorar la recepción de datos y la estimulación del tejido neuronal. Para dar solución a este problema, se ha elegido el chip ADG2188 del fabricante Analog Devices, cuya matriz de interruptores tiene una dimensión 8x8. Para lograr tener una dimensión como la antes citada (32x32) será necesario la utilización de cuatro de estos dispositivos, controlados mediante un protocolo I2C y que se comportan como esclavos. Además, se ha llevado a cabo una simulación del circuito teórico en Matlab-Simulink para comprobar que este funciona como lo esperado. En esta simulación se ha utilizado un bloque ya previamente desarrollado y que consiste en el modelo matemático de Hodgkin-Huxley, quienes modelizaron el comportamiento eléctrico de la neurona respecto a la generación de impulsos o, también llamados, potenciales de acción. Este bloque sirve como modelo de los electrodos utilizados en la realidad, pues no son más que un elemento en contacto con el tejido para poder captar dichos impulsos eléctricos de él o para poder estimularlo. Por otro lado, ha sido necesario la creación de otro bloque que funcione como el chip, es decir, que tenga una matriz de interruptores de dimensión 8x8 y que cuente con las distintas señales de habilitación propias del protocolo I2C. En lo que se refiere al desarrollo experimental, se ha hecho uso de una tarjeta de evaluación para probar el correcto funcionamiento del chip elegido, la cual permite probar únicamente uno de estos dispositivos. Debido a esto, el máximo número de elementos que se pueden conectar a ella, si escalamos el problema planteado inicialmente, son 8 electrodos, 4 canales de lectura y 4 canales de estimulación. Sin embargo, a la hora de llevar a cabo el experimento se ha decidido utilizar solamente un canal de lectura, un canal de estimulación y un electrodo. Como electrodo se ha decidido utilizar el circuito equivalente de la neurona, con una entrada para estimularla y una salida para poder leer los potenciales de acción que tienen lugar en ella. De esta forma, se ha hecho uso de un equipo de hardware-in-the-loop, SCALEXIO, para simular en tiempo real el circuito de la neurona y poder recrear el tipo de señales que son de esperar si se tuviese el tejido neuronal conectado a los microelectrodos. Finalmente, una vez conectados todos los elementos que forman parte del experimento y comprobado el correcto funcionamiento de este, se ha variado la magnitud de la variable de excitación de la neurona para observar si hay alguna discrepancia con lo visto en la simulación del circuito y, si esto, concuerda con el comportamiento esperado. Así mismo, se ha probado la respuesta del circuito al añadir una impedancia a la salida y al añadir un segundo canal de lectura, comprobando así la capacidad de conmutación de la analog switch matrix.

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Item ID: 69184
DC Identifier: https://oa.upm.es/69184/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:69184
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 10 Jan 2022 15:01
Last Modified: 10 Jan 2022 15:01
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