Study of neural circuits using multielectrode arrays in movement disorders

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Biomèdica. Facultat de Medicina i Ciències de la Salut. Universitat de Barcelona. Curs: 2022-2023. Tutor/Director: Rodríguez Allué, Manuel JoséNeurodegenerative movement-related disorders are characterized by a progressive degeneration and loss of neurons, which lead to motor control impairment. Although the precise mechanisms underlying these conditions are still unknown, an increasing number of studies point towards the analysis of neural networks and functional connectivity to unravel novel insights. The main objective of this work is to understand cellular mechanisms related to dysregulated motor control symptoms in movement disorders, such as Chorea-Acanthocytosis (ChAc), by employing multielectrode arrays to analyze the electrical activity of neuronal networks in mouse models. We found no notable differences in cell viability between neurons with and without VPS13A knockdown, that is the only gene known to be implicated in the disease, suggesting that the absence of VPS13A in neurons may be partially compensated by other proteins. The MEA setup used to capture the electrical activity from neuron primary cultures is described in detail, pointing out its specific characteristics. At last, we present the alternative backup approach implemented to overcome the challenges faced during the research process and to explore the advanced algorithms for signal processing and analysis. In this report, we present a thorough account of the conception and implementation of our research, outlining the multiple limitations that have been encountered all along the course of the project. We provide a detailed analysis on the project’s economical and technical feasibility, as well as a comprehensive overview of the ethical and legal aspects considered during the execution

Detecció automàtica i robusta de Bursts en EEG de nounats amb HIE. Enfocament tensorial

[ANGLÈS] Hypoxic-Ischemic Encephalopathy (HIE) is an important cause of brain injury in the newborn, and can result in long-term devastating consequences. Burst-suppression pattern is one of several indicators of severe pathology in the EEG signal that may occur after brain damage caused by e.g. asphyxia around the time of birth. The goal of this thesis is to design a robust method to detect burst patterns automatically regardless of the physiologic and extra-physiologic artifacts that may occur at any time. At first, a pre-detector has been designed to obtain potential burst candidates from different patients. Then, a post-classification has been implemented, applying high dimensional feature extraction methods, to get the real burst patterns from these patients with a high sensitivity.[CASTELLÀ] La Hipoxia-Isquemia Encefálica (HIE) es una causa importante de lesión cerebral en los recién nacidos, pudiendo acarrear devastadoras consecuencias a largo plazo. El patrón Burst-Suppression es uno de los indicadores dados en patologías severas en señales EEG los cuales ocurren después de una lesión cerebral causada, por ejemplo, por una asfixia poco después del nacimiento. El objetivo de esta tésis es diseñar un método robusto que detecte automáticamente patrones Burst, prescindiendo de los artefactos fisiológicos y extra-fisiológicos que puedan aparecer en cualquier momento. Primeramente, se ha diseñado un pre-detector para obtener los candidatos potenciales a Burst provenientes de diferentes pacientes. Seguidamente, se ha implementado una post-clasificación, aplicando métodos de extracción de características para altas dimensiones, para obtener patrones reales de Burst con una alta sensitividad.[CATALÀ] La Hipòxia-Isquèmia Encefàlica (HIE) és una causa important de lesió cerebral en nounats, que poden comportar devastadores conseqüències a llarg termini. El patró Burst-Suppression és un dels indicadors donats en patologies severes en els senyals EEG els quals ocorren després d'una lesió cerebral causada, per exemple, per una asfixia poc després del naixement. L'objectiu d'aquesta tesis és dissenyar un mètode robust que detecti automàticament patrons Burst, prescindint dels artefactes fisiològics i extra-fisiològics que poden aparèixer en qualsevol moment. Primerament, s'ha dissenyat un pre-detector per obtenir els candidats potencials a Burst provinents de diferents pacients. Seguidament, s'ha implementat una post-classificació, aplicant mètodes d'extracció de característiques per a altes dimensions, per tal d'obtenir patrons reals de Burst amb una alta sensitivitat

Affect Recognition Using Electroencephalography Features

Affect is the psychological display of emotion often described with three principal dimensions: 1) valence 2) arousal and 3) dominance. This thesis work explores the ability of computers to recognize human emotions using Electroencephalography (EEG) features. The development of computer systems to classify human emotions using physiological signals has recently gained pace in the research and technological community. This is because by using EEG to analyze the cognitive state one will be able to establish a direct communication channel between a computer and the human brain. Other applications of recognizing the affective states from EEG include identifying stress and cognitive workload on individuals and assist them in relaxation. This thesis is an extensive study on the design of paradigms that help computer systems recognize emotional states given a multichannel Electroencephalogram (EEG) segment. The process of first extracting features from the EEG signals using signal processing and then constructing a predictive model via machine learning is often referred to as paradigms. In this work, we will first present a brief review of the state-of-the-art paradigms that have contributed to the topic of emotional affect recognition. Then the proposed paradigms to recognize the principal dimensions of affect are detailed. Feature selection is also performed in order to select the relevant features. The evaluation of the models created to predict the affective states will be performed quantitatively by calculating the generalization accuracy and qualitatively by interpreting them

Laser Based Mid-Infrared Spectroscopic Imaging – Exploring a Novel Method for Application in Cancer Diagnosis

A number of biomedical studies have shown that mid-infrared spectroscopic images can provide both morphological and biochemical information that can be used for the diagnosis of cancer. Whilst this technique has shown great potential it has yet to be employed by the medical profession. By replacing the conventional broadband thermal source employed in modern FTIR spectrometers with high-brightness, broadly tuneable laser based sources (QCLs and OPGs) we aim to solve one of the main obstacles to the transfer of this technology to the medical arena; namely poor signal to noise ratios at high spatial resolutions and short image acquisition times. In this thesis we take the first steps towards developing the optimum experimental configuration, the data processing algorithms and the spectroscopic image contrast and enhancement methods needed to utilise these high intensity laser based sources. We show that a QCL system is better suited to providing numerical absorbance values (biochemical information) than an OPG system primarily due to the QCL pulse stability. We also discuss practical protocols for the application of spectroscopic imaging to cancer diagnosis and present our spectroscopic imaging results from our laser based spectroscopic imaging experiments of oesophageal cancer tissue

Interfaces neuronales CMOS haute résolution pour l'électrophysiologie et l'optogénétique en boucle fermée

L’avenir de la recherche sur les maladies du cerveau repose sur le développement de nouvelles technologies qui permettront de comprendre comment cet organe si complexe traite, intègre et transfère l’information. Parmi celles-ci, l’optogénétique est une technologie révolutionnaire qui permet d’utiliser de la lumière afin d’activer sélectivement les neurones du cortex d’animaux transgéniques pour observer leur effet dans un vaste réseau biologique. Ce cadre expérimental repose typiquement sur l’observation de l’activité neuronale de souris transgéniques, car elles peuvent exprimer une grande variété de gènes et de maladies et qu’elles sont peu couteuses. Toutefois, la plupart des appareils de mesure ou de stimulation optogénétique disponible ne sont pas appropriés, car ils sont câblés, trop lourds et/ou trop simplistes. Malheureusement, peu de systèmes sans fil existent, et ces derniers sont grandement limités par la bande passante requise pour transmettre les données neuronales, et ils ne fournissent pas de stimulation optogénétique multicanal afin de stimuler et observer plusieurs régions du cerveau. Dans les dispositifs actuels, l’interprétation des données neuronales est effectuée ex situ, alors que la recherche bénéficierait grandement de systèmes sans fil assez intelligents pour interpréter et stimuler les neurones en boucle fermée, in situ. Le but de ce projet de recherche est de concevoir des circuits analogiques-numériques d’acquisition et de traitement des signaux neuronaux, des algorithmes d’analyse et de traitement de ces signaux et des systèmes electro-optiques miniatures et sans fil pour : i) Mener des expériences combinant l’enregistrement neuronal et l’optogénétique multicanal haute résolution avec des animaux libres de leurs mouvements. ii) Mener des expériences optogénétiques synchronisées avec l’observation, c.-à-d. en boucle fermée, chez des animaux libres de leurs mouvements. iii) Réduire la taille, le poids et la consommation énergétique des systèmes optogénétiques sans fil afin de minimiser l’impact de la recherche chez de petits animaux. Ce projet est en 3 phases, et ses principales contributions ont été rapportées dans dix conférences internationales (ISSCC, ISCAS, EMBC, etc.) et quatre articles de journaux publiés ou soumis, ainsi que dans un brevet et deux divulgations. La conception d’un système optogénétique haute résolution pose plusieurs défis importants. Notamment, puisque les signaux neuronaux ont un contenu fréquentiel élevé (_10 kHz), le nombre de canaux sous observation est limité par la bande passante des transmetteurs sans fil (2-4 canaux en général). Ainsi, la première phase du projet a visé le développement d’algorithmes de compression des signaux neuronaux et leur intégration dans un système optogénétique sans fil miniature et léger (2.8 g) haute résolution possédant 32 canaux d’acquisition et 32 canaux de stimulation optique. Le système détecte, compresse et transmet les formes d’onde des potentiels d’action (PA) produits par les neurones avec un field programmable gate array (FPGA) embarqué à faible consommation énergétique. Ce processeur implémente un algorithme de détection des PAs basé sur un seuillage adaptatif, ce qui permet de compresser les signaux en transmettant seulement les formes détectées. Chaque PA est davantage compressé par une transformée en ondelette discrète (DWT) de type Symmlet-2 suivie d’une technique de discrimination et de requantification dynamique des coefficients. Les résultats obtenus démontrent que cet algorithme est plus robuste que les méthodes existantes tout en permettant de reconstruire les signaux compressés avec une meilleure qualité (SNDR moyen de 25 dB _ 5% pour un taux de compression (CR) de 4.2). Avec la détection, des CR supérieurs à 500 sont rapportés lors de la validation in vivo. L’utilisation de composantes commerciales dans des systèmes optogénétiques sans fil augmentela taille et la consommation énergétique, en plus de ne pas être optimisée pour cette application. La seconde phase du projet a permis de concevoir un système sur puce (SoC) complementary metal oxide semiconductor (CMOS) pour faire de l’enregistrement neuronal et de optogénétique multicanal, permettant de réduire significativement la taille et la consommation énergétique comparativement aux alternatives commerciales. Ceci est une contribution importante, car c’est la première puce à être doté de ces deux fonctionnalités. Le SoC possède 10 canaux d’enregistrement et 4 canaux de stimulation optogénétique. La conception du bioamplificateur inclut une bande passante programmable (0.5 Hz - 7 kHz) et un faible bruit referré à l’entré (IRN de 3.2 μVrms), ce qui permet de cibler différents types de signaux biologiques (PA, LFP, etc.). Le convertisseur analogique numérique (ADC) de type Delta- Sigma (DS) MASH 1-1-1 est conçu pour fonctionner de faibles taux de sur-échantillonnage (OSR _50) pour réduire sa consommation et possède une résolution programmable (ENOB de 9.75 Bits avec un OSR de 25). Cet ADC exploite une nouvelle technique réduisant la taille du circuit en soustrayant la sortie de chaque branche du DS dans le domaine numérique, comparativement à la méthode analogique classique. La consommation totale d’un canal d’enregistrement est de 11.2 μW. Le SoC implémente un nouveau circuit de stimulation optique basé sur une source de courant de type cascode avec rétroaction, ce qui permet d’accommoder une large gamme de LED et de tensions de batterie comparativement aux circuits existants. Le SoC est intégré dans un système optogénétique sans fil et validé in vivo. À ce jour et en excluant ce projet, aucun système sans-fil ne fait de l’optogénétique en boucle fermée simultanément au suivi temps réel de l’activité neuronale. Une contribution importante de ce travail est d’avoir développé le premier système optogénétique multicanal qui est capable de fonctionner en boucle fermée et le premier à être validé lors d’expériences in vivo impliquant des animaux libres de leurs mouvements. Pour ce faire, la troisième phase du projet a visé la conception d’un SoC CMOS numérique, appelé neural decoder integrated circuit (ND-IC). Le ND-IC et le SoC développé lors de la phase 2 ont été intégrés dans un système optogénétique sans fil. Le ND-IC possède 3 modules : 1) le détecteur de PA adaptatif, 2) le module de compression possédant un nouvel arbre de tri pour discriminer les coefficients, et 3) le module de classement automatique des PA qui réutilise les données générées par le module de détection et de compression pour réduire sa complexité. Un lien entre un canal d’enregistrement et un canal de stimulation est établi selon l’association de chaque PA à un neurone, grâce à la classification, et selon l’activité de ce neurone dans le temps. Le ND-IC consomme 56.9 μW et occupe 0.08 mm2 par canal. Le système pèse 1.05 g, occupe un volume de 1.12 cm3, possède une autonomie de 3h, et est validé in vivo.The future of brain research lies in the development of new technologies that will help understand how this complex organ processes, integrates and transfers information. Among these, optogenetics is a recent technology that allows the use of light to selectively activate neurons in the cortex of transgenic animals to observe their effect in a large biological network. This experimental setting is typically based on observing the neuronal activity of transgenic mice, as they express a wide variety of genes and diseases, while being inexpensive. However, most available neural recording or optogenetic devices are not suitable, because they are hard-wired, too heavy and/or too simplistic. Unfortunately, few wireless systems exist, and they are greatly limited by the required bandwidth to transmit neural data, while not providing simultaneous multi-channel neural recording and optogenetic, a must for stimulating and observing several areas of the brain. In current devices, the analysis of the neuronal data is performed ex situ, while the research would greatly benefit from wireless systems that are smart enough to interpret and stimulate the neurons in closed-loop, in situ. The goal of this project is to design analog-digital circuits for acquisition and processing of neural signals, algorithms for analysis and processing of these signals and miniature electrooptical wireless systems for: i) Conducting experiments combining high-resolution multi-channel neuronal recording and high-resolution multi-channel optogenetics with freely-moving animals. ii) Conduct optogenetic experiments synchronized with the neural recording, i.e. in closed loop, with freely-moving animals. iii) Increase the resolution while reducing the size, weight and energy consumption of the wireless optogenetic systems to minimize the impact of research with small animals. This project is in 3 phases, and its main contributions have been reported in ten conferences (ISSCC, ISCAS, EMBC, etc.) and four published journal papers, or submitted, as well as in a patent and two disclosures. The design of a high resolution optogenetic system poses several challenges. In particular, since the neuronal signals have a high frequency content (10 kHz), the number of chanv nels under observation is limited by the bandwidth of the wireless transmitters (2-4 channels in general). Thus, the first phase of the project focused on the development of neural signal compression algorithms and their integration into a high-resolution miniature and lightweight wireless optogenetics system (2.8g), having 32 recording channels and 32 optical stimulation channels. This system detects, compresses and transmits the waveforms of the signals produced by the neurons, i.e. action potentials (AP), in real time, via an embedded low-power field programmable gate array (FPGA). This processor implements an AP detector algorithm based on adaptive thresholding, which allows to compress the signals by transmitting only the detected waveforms. Each AP is further compressed by a Symmlet-2 discrete wavelet transform (DWT) followed dynamic discrimination and requantification of the DWT coefficients, making it possible to achieve high compression ratios with a good reconstruction quality. Results demonstrate that this algorithm is more robust than existing approach, while allowing to reconstruct the compressed signals with better quality (average SNDR of 25 dB 5% for a compression ratio (CR) of 4.2). With detection, CRs greater than 500 are reported during the in vivo validation. The use of commercial components in wireless optogenetic systems increases the size and power consumption, while not being optimized for this application. The second phase of the project consisted in designing a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) system-on-chip (SoC) for neural recording and multi-channel optogenetics, which significantly reduces the size and energy consumption compared to commercial alternatives. This is important contribution, since it’s the first chip to integrate both features. This SoC has 10 recording channels and 4 optogenetic stimulation channels. The bioamplifier design includes a programmable bandwidth (0.5 Hz -7 kHz) and a low input-referred noise (IRN of 3.2 μVrms), which allows targeting different biological signals (AP, LFP, etc.). The Delta-Sigma (DS) MASH 1-1-1 low-power analog-to-digital converter (ADC) is designed to work with low OSR (50), as to reduce its power consumption, and has a programmable resolution (ENOB of 9.75 bits with an OSR of 25). This ADC uses a new technique to reduce its circuit size by subtracting the output of each DS branch in the digital domain, rather than in the analog domain, as done conventionally. A recording channel, including the bioamplifier, the DS and the decimation filter, consumes 11.2 μW. Optical stimulation is performed with an on-chip LED driver using a regulated cascode current source with feedback, which accommodates a wide range of LED parameters and battery voltages. The SoC is integrated into a wireless optogenetic platform and validated in vivo.To date and excluding this project, no wireless system is making closed-loop optogenetics simultaneously to real-time monitoring of neuronal activity. An important contribution of this work is to have developed the first multi-channel optogenetic system that is able to work in closed-loop, and the first to be validated during in vivo experiments involving freely-moving animals. To do so, the third phase of the project aimed to design a digital CMOS chip, called neural decoder integrated circuit (ND-IC). The ND-IC and the SoC developed in Phase 2 are integrated within a wireless optogenetic system. The ND-IC has 3 main cores: 1) the adaptive AP detector core, 2) the compression core with a new sorting tree for discriminating the DWT coefficients, and 3 ) the AP automatic classification core that reuses the data generated by the detection and compression cores to reduce its complexity. A link between a recording channel and a stimulation channel is established according to the association of each AP with a neuron, thanks to the classification, and according to the bursting activity of this neuron. The ND-IC consumes 56.9 μW and occupies 0.08 mm2 per channel. The system weighs 1.05 g, occupies a volume of 1.12 cm3, has an autonomy of 3h, and is validated in vivo

Wireless power transfer for combined sensing and stimulation in implantable biomedical devices

Actuellement, il existe une forte demande de Headstage et de microsystèmes intégrés implantables pour étudier l’activité cérébrale de souris de laboratoire en mouvement libre. De tels dispositifs peuvent s’interfacer avec le système nerveux central dans les paradigmes électriques et optiques pour stimuler et surveiller les circuits neuronaux, ce qui est essentiel pour découvrir de nouveaux médicaments et thérapies contre des troubles neurologiques comme l’épilepsie, la dépression et la maladie de Parkinson. Puisque les systèmes implantables ne peuvent pas utiliser une batterie ayant une grande capacité en tant que source d’énergie primaire dans des expériences à long terme, la consommation d’énergie du dispositif implantable est l’un des principaux défis de ces conceptions. La première partie de cette recherche comprend notre proposition de la solution pour diminuer la consommation d’énergie des microcircuits implantables. Nous proposons un nouveau circuit de décalage de niveau qui convertit les niveaux de signaux sub-seuils en niveaux ultra-bas à haute vitesse en utilisant une très faible puissance et une petite zone de silicium, ce qui le rend idéal pour les applications de faible puissance. Le circuit proposé introduit une nouvelle topologie de décaleur de niveau de tension utilisant un condensateur de décalage de niveau pour augmenter la plage de tensions de conversion, tout en réduisant considérablement le retard de conversion. Le circuit proposé atteint un délai de propagation plus court et une zone de silicium plus petite pour une fréquence de fonctionnement et une consommation d’énergie donnée par rapport à d’autres solutions de circuit. Les résultats de mesure sont présentés pour le circuit proposé fabriqué dans un processus CMOS TSMC de 0,18- mm. Le circuit présenté peut convertir une large gamme de tensions d’entrée de 330 mV à 1,8 V et fonctionner sur une plage de fréquence de 100 Hz à 100 MHz. Il a un délai de propagation de 29 ns et une consommation d’énergie de 61,5 nW pour les signaux d’entrée de 0,4 V, à une fréquence de 500 kHz, surpassant les conceptions précédentes. La deuxième partie de cette recherche comprend nos systèmes de transfert d’énergie sans fil proposé pour les applications optogénétiques. L’optogénétique est la combinaison de la méthode génétique et optique d’excitation, d’enregistrement et de contrôle des neurones biologiques. Ce système combine plusieurs technologies telles que les MEMS et la microélectronique pour collecter et transmettre les signaux neuronaux et activer un stimulateur optique via une liaison sans fil. Puisque les stimulateurs optiques consomment plus de puissance que les stimulateurs électriques, l’interface utilise la transmission de puissance par induction en utilisant des moyens innovants au lieu de la batterie avec la petite capacité comme source d’énergie.Notre première contribution dans la deuxième partie fournit un système de cage domestique intelligent basé sur des barrettes multi-bobines superposées à travers un récepteur multicellulaire implantable mince de taille 1×1 cm2, implanté sous le cuir chevelu d’une souris de laboratoire, et unité de gestion de l’alimentation intégrée. Ce système inductif est conçu pour fournir jusqu’à 35,5 mW de puissance délivrée à un émetteur-récepteur full duplex de faible puissance entièrement intégré pour prendre en charge des implants neuronaux à haute densité et bidirectionnels. L’émetteur (TX) utilise une bande ultra-large à impulsions radio basée sur des approches de combinaison, et le récepteur (RX) utilise une topologie à bande étroite à incrémentation de 2,4 GHz. L’émetteur-récepteur proposé fournit un débit de données de liaison montante TX à 500 Mbits/s double et un débit de données de liaison descendante RX à 100 Mbits/s, et est entièrement intégré dans un processus CMOS TSMC de 0,18-mm d’une taille totale de 0,8 mm2 . La puissance peut être délivrée à partir d’un signal de porteuse de 13,56-MHz avec une efficacité globale de transfert de puissance supérieure à 5% sur une distance de séparation allant de 3 cm à 5 cm. Notre deuxième contribution dans les systèmes de collecte d’énergie porte sur la conception et la mise en oeuvre d’une cage domestique de transmission de puissance sans fil (WPT) pour une plate-forme de neurosciences entièrement sans fil afin de permettre des expériences optogénétiques ininterrompues avec des rongeurs de laboratoire vivants. La cage domestique WPT utilise un nouveau réseau hybride de transmetteurs de puissance (TX) et des résonateurs multi-bobines segmentés pour atteindre une efficacité de transmission de puissance élevée (PTE) et délivrer une puissance élevée sur des distances aussi élevées que 20 cm. Le récepteur de puissance à bobines multiples (RX) utilise une bobine RX d’un diamètre de 1 cm et une bobine de résonateur d’un diamètre de 1,5 cm. L’efficacité moyenne du transfert de puissance WPT est de 29, 4%, à une distance nominale de 7 cm, pour une fréquence porteuse de 13,56 MHz. Il a des PTE maximum et minimum de 50% et 12% le long de l’axe Z et peut délivrer une puissance constante de 74 mW pour alimenter le headstage neuronal miniature. En outre, un dispositif implantable intégré dans un processus CMOS TSMC de 0,18-mm a été conçu et introduit qui comprend 64 canaux d’enregistrement, 16 canaux de stimulation optique, capteur de température, émetteur-récepteur et unité de gestion de l’alimentation (PMU). Ce circuit est alimenté à l’intérieur de la cage du WPT à l’aide d’une bobine réceptrice d’un diamètre de 1,5 cm pour montrer les performances du circuit PMU. Deux tensions régulées de 1,8 V et 1 V fournissent 79 mW de puissance pour tout le système sur une puce. Notre dernière contribution est un système WPT insensible aux désalignements angulaires pour alimenter un headstage pour des applications optogénétiques qui a été précédemment proposé par le Laboratoire de Microsystèmes Biomédicaux (BioML-UL) à ULAVAL. Ce système est la version étendue de notre deuxième contribution aux systèmes de collecte d’énergie.Dans la version mise à jour, un récepteur de puissance multi-bobines utilise une bobine RX d’un diamètre de 1,0 cm et une nouvelle bobine de résonateur fendu d’un diamètre de 1,5 cm, qui résiste aux défauts d’alignement angulaires. Dans cette version qui utilise une cage d’animal plus petite que la dernière version, 4 résonateurs sont utilisés côté TX. De plus, grâce à la forme et à la position de la bobine de répéteur L3 du côté du récepteur, la liaison résonnante hybride présentée peut correctement alimenter la tête sans interruption causée par le désalignement angulaire dans toute la cage de la maison. Chaque 3 tours du répéteur RX a été enveloppé avec un diamètre de 1,5 cm, sous différents angles par rapport à la bobine réceptrice. Les résultats de mesure montrent un PTE maximum et minimum de 53 % et 15 %. La méthode proposée peut fournir une puissance constante de 82 mW pour alimenter le petit headstage neural pour les applications optogénétiques. De plus, dans cette version, la performance du système est démontrée dans une expérience in-vivo avec une souris ChR2 en mouvement libre qui est la première expérience optogénétique sans fil et sans batterie rapportée avec enregistrement électrophysiologique simultané et stimulation optogénétique. L’activité électrophysiologique a été enregistrée après une stimulation optogénétique dans le Cortex Cingulaire Antérieur (CAC) de la souris.Our first contribution in the second part provides a smart home-cage system based on overlapped multi-coil arrays through a thin implantable multi-coil receiver of 1×1 cm2 of size, implantable bellow the scalp of a laboratory mouse, and integrated power management circuits. This inductive system is designed to deliver up to 35.5 mW of power delivered to a fully-integrated, low-power full-duplex transceiver to support high-density and bidirectional neural implants. The transmitter (TX) uses impulse radio ultra-wideband based on an edge combining approach, and the receiver (RX) uses a 2.4- GHz on-off keying narrow band topology. The proposed transceiver provides dual-band 500-Mbps TX uplink data rate and 100-Mbps RX downlink data rate, and it is fully integrated into 0.18-mm TSMC CMOS process within a total size of 0.8 mm2. The power can be delivered from a 13.56-MHz carrier signal with an overall power transfer efficiency above 5% across a separation distance ranging from 3 cm to 5 cm. Our second contribution in power-harvesting systems deals with designing and implementation of a WPT home-cage for a fully wireless neuroscience platform for enabling uninterrupted optogenetic experiments with live laboratory rodents. The WPT home-cage uses a new hybrid parallel power transmitter (TX) coil array and segmented multi-coil resonators to achieve high power transmission efficiency (PTE) and deliver high power across distances as high as 20 cm. The multi-coil power receiver (RX) uses an RX coil with a diameter of 1 cm and a resonator coil with a diameter of 1.5 cm. The WPT home-cage average power transfer efficiency is 29.4%, at a nominal distance of 7 cm, for a power carrier frequency of 13.56-MHz. It has maximum and minimum PTE of 50% and 12% along the Z axis and can deliver a constant power of 74 mW to supply the miniature neural headstage. Also, an implantable device integrated into a 0.18-mm TSMC CMOS process has been designed and introduced which includes 64 recording channels, 16 optical stimulation channels, temperature sensor, transceiver, and power management unit (PMU). This circuit powered up inside the WPT home-cage using receiver coil with a diameter of 1.5 cm to show the performance of the PMU circuit. Two regulated voltages of 1.8 V and 1 V provide 79 mW of power for all the system on a chip. Our last contribution is an angular misalignment insensitive WPT system to power up a headstage which has been previously proposed by the Biomedical Microsystems Laboratory (BioML-UL) at ULAVAL for optogenetic applications. This system is the extended version of our second contribution in power-harvesting systems. In the updated version a multi-coil power receiver uses an RX coil with a diameter of 1.0 cm and a new split resonator coil with a diameter of 1.5 cm, which is robust against angular misalignment. In this version which is using a smaller animal home-cage than the last version, 4 resonators are used on the TX side. Also, thanks to the shape and position of the repeater coil of L3 on the receiver side, the presented hybrid resonant link can properly power up the headstage without interruption caused by the angular misalignment all over the home-cage. Each 3 turns of the RX repeater has been wrapped up with a diameter of 1.5 cm, in different angles compared to the receiver coil. Measurement results show a maximum and minimum PTE of 53 % and 15 %. The proposed method can deliver a constant power of 82 mW to supply the small neural headstage for the optogenetic applications. Additionally, in this version, the performance of the system is demonstrated within an in-vivo experiment with a freely moving ChR2 mouse which is the first fully wireless and batteryless optogenetic experiment reported with simultaneous electrophysiological recording and optogenetic stimulation. Electrophysiological activity was recorded after delivering optogenetic stimulation in the Anterior Cingulate Cortex (ACC) of the mouse.Currently, there is a high demand for Headstage and implantable integrated microsystems to study the brain activity of freely moving laboratory mice. Such devices can interface with the central nervous system in both electrical and optical paradigms for stimulating and monitoring neural circuits, which is critical to discover new drugs and therapies against neurological disorders like epilepsy, depression, and Parkinson’s disease. Since the implantable systems cannot use a battery with a large capacity as a primary source of energy in long-term experiments, the power consumption of the implantable device is one of the leading challenges of these designs. The first part of this research includes our proposed solution for decreasing the power consumption of the implantable microcircuits. We propose a novel level shifter circuit which converting subthreshold signal levels to super-threshold signal levels at high-speed using ultra low power and a small silicon area, making it well-suited for low-power applications such as wireless sensor networks and implantable medical devices. The proposed circuit introduces a new voltage level shifter topology employing a level-shifting capacitor to increase the range of conversion voltages, while significantly reducing the conversion delay. The proposed circuit achieves a shorter propagation delay and a smaller silicon area for a given operating frequency and power consumption compared to other circuit solutions. Measurement results are presented for the proposed circuit fabricated in a 0.18-mm TSMC CMOS process. The presented circuit can convert a wide range of the input voltages from 330 mV to 1.8 V, and operate over a frequency range of 100-Hz to 100-MHz. It has a propagation delay of 29 ns, and power consumption of 61.5 nW for input signals 0.4 V, at a frequency of 500-kHz, outperforming previous designs. The second part of this research includes our proposed wireless power transfer systems for optogenetic applications. Optogenetics is the combination of the genetic and optical method of excitation, recording, and control of the biological neurons. This system combines multiple technologies such as MEMS and microelectronics to collect and transmit the neuronal signals and to activate an optical stimulator through a wireless link. Since optical stimulators consume more power than electrical stimulators, the interface employs induction power transmission using innovative means instead of the battery with the small capacity as a power source