Real time integrated circuits for recording and analyzing local field potentials : application to deep brain stimulation strategies for Parkinson’s disease

Abstract

La maladie de Parkinson est la seconde maladie neuro-dégénérative la plus fréquente à travers le monde. Dans ce contexte, le projet de recherche associé à cette thèse vise à améliorer le traitement symptomatique de la maladie de Parkinson, par le développement de procédés de stimulation cérébrale profonde adaptative. Le travail de cette thèse repose sur la conception d’un ASIC d’enregistrement et de traitement de signaux neuronaux, répondant à divers enjeux :un traitement continu et en temps réel focalisé sur des bandes spécifiques très basses-fréquences et largement configurables. L’objectif est d’utiliser l’information traitée pour le contrôle et la génération d’un signal de stimulation. Cet ASIC a été développé, caractérisé électroniquement et utilisé dans un contexte in vivo. Un système en boucle fermée a été réalisé à partir de cet ASIC, se montrant fonctionnel. Ces validations expérimentales in vivo ouvrent de nombreuses possibilités d’investigation du concept de stimulation cérébrale en boucle fermée.Parkinson’s disease is the second most common neurodegenerative diseases throughout theworld. In this context, the research project associated with this thesis is to improve the symptomatictreatment of Parkinson’s disease through the development process of deep brain stimulationadaptive. The work of this thesis is based on the design of an ASIC for recording andprocessing of neural signals, in response to a variety of issues : ongoing treatment and real-timefocus on specific bands of very low-frequency and highly configurable. The goal is to use theprocessed information to the control and generation of a stimulation signal. This ASIC wasdeveloped, characterized and used electronically in a context in vivo. A closed-loop system wasmade from the ASIC, showing functional. These in vivo validations open up many possibilitiesfor investigation of the concept of closed-loop brain stimulation

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    Last time updated on 20/05/2019