<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Neural Probe | 林实验室</title><link>https://www.linqiuyang.com/tag/neural-probe/</link><atom:link href="https://www.linqiuyang.com/tag/neural-probe/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>Neural Probe</description><generator>Hugo Blox Builder (https://hugoblox.com)</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://www.linqiuyang.com/media/icon_hu17276893506282036950.png</url><title>Neural Probe</title><link>https://www.linqiuyang.com/tag/neural-probe/</link></image><item><title>论文评述：A Highly-Integrated 1536-Channel Quad-Shank Monolithic Neural Probe in 55nm CMOS for Full-Band Raw-Signal Recording</title><link>https://www.linqiuyang.com/research/review/neural-interface-ics/1536-channel-quad-shank-neural-probe/</link><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.linqiuyang.com/research/review/neural-interface-ics/1536-channel-quad-shank-neural-probe/</guid><description>&lt;h2 id="论文">论文&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>A Highly-Integrated 1536-Channel Quad-Shank Monolithic Neural Probe in 55nm CMOS for Full-Band Raw-Signal Recording&lt;/strong>&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>评述人：&lt;/strong> 王奕如&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>完整评述：&lt;/strong> &lt;a href="paper.pdf">查看 Review 文档 (PDF)&lt;/a>&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="简介">简介&lt;/h2>
&lt;p>本文介绍了一款基于 &lt;strong>55 nm CMOS&lt;/strong> 的四针脚单片集成神经探针，在 &lt;strong>5120 个电极&lt;/strong>中支持最多 &lt;strong>1536 个通道同时记录&lt;/strong>。&lt;/p>
&lt;p>该工作并非单纯追求单通道的最小面积或最低功耗，而是从系统层面综合考虑高密度神经记录中的 &lt;strong>电极密度、噪声、功耗、面积、多路复用以及数据读出&lt;/strong> 等问题。&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="主要特点">主要特点&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>5120 个电极 / 1536 个同时记录通道&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;li>采用传统的 &lt;strong>IA–Buffer–MUX–SAR ADC&lt;/strong> 信号链&lt;/li>
&lt;li>动态偏置 Buffer 降低系统功耗&lt;/li>
&lt;li>集成 96 个共享的 &lt;strong>12-bit SAR ADC&lt;/strong>&lt;/li>
&lt;li>采用共享 ADC reference buffer 支持大规模集成&lt;/li>
&lt;li>支持 AP 和 LFP 的全频带神经信号记录&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;hr>
&lt;h2 id="主要性能">主要性能&lt;/h2>
&lt;table>
&lt;thead>
&lt;tr>
&lt;th style="text-align: left">参数&lt;/th>
&lt;th style="text-align: right">性能&lt;/th>
&lt;/tr>
&lt;/thead>
&lt;tbody>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">工艺&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">55 nm CMOS&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">Recording Electrodes&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">5120&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">Simultaneous Recording Channels&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">1536&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">Probe Structure&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">Quad-shank&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">ADC&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">12-bit SAR&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">Channel Area&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">0.012 mm²/ch&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">Total Power&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">29.7 mW&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">Power / Channel&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">19.34 µW/ch&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">AP Input-Referred Noise&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">6.01 ± 0.39 µVrms&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">LFP Input-Referred Noise&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">7.58 ± 0.79 µVrms&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;tr>
&lt;td style="text-align: left">ADC SNDR&lt;/td>
&lt;td style="text-align: right">64.92 dB&lt;/td>
&lt;/tr>
&lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;hr>
&lt;h2 id="总结">总结&lt;/h2>
&lt;p>这篇工作是一个很好的 &lt;strong>高密度神经记录系统级优化&lt;/strong> 案例，展示了如何在通道密度、噪声、功耗、面积和系统可扩展性之间进行权衡。&lt;/p>
&lt;p>同时，该工作也说明，经过合理的系统级与电路级优化，传统的 &lt;strong>IA + MUX + SAR ADC&lt;/strong> 架构仍然可以有效支持大规模、高密度神经信号采集。&lt;/p>
&lt;p>关于 pixel architecture、instrumentation amplifier、dynamic-bias buffer、SAR ADC 以及 reference buffer 等电路设计的详细分析，请参阅 &lt;strong>&lt;a href="paper.pdf">完整 Review 文档&lt;/a>&lt;/strong>。&lt;/p></description></item></channel></rss>