High-density Integrated Electrocortical Neural Interfaces : Low-noise Low-power System-on-chip Design Methodology
Sprache: Englisch
Verlag: Academic Press, 2019
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- Titel
- High-density Integrated Electrocortical Neural Interfaces : Low-noise Low-power System-on-chip Design Methodology
- Autor
- Ha, Sohmyung; Kim, Chul; Mercier, Patrick P.; Cauwenberghs, Gert
- Verlag
- Academic Press
- Erscheinungsjahr
- 2019
- Zustand
- As New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0128151153
- ISBN-13
- 9780128151150
High-Density Integrated Electrocortical Neural Interfaces provides a basic understanding, design strategies and implementation applications for electrocortical neural interfaces with a focus on integrated circuit design technologies. A wide variety of topics associated with the design and application of electrocortical neural implants are covered in this book. Written by leading experts in the field-Dr. Sohmyung Ha and Dr. Gert Cauwenberghs-the book discusses basic principles and practical design strategies of electrocorticography, electrode interfaces, signal acquisition, power delivery, data communication, and stimulation. In addition, an overview and critical review of the state-of-the-art research is included.
These methodologies present a path towards the development of minimally invasive brain-computer interfaces capable of resolving microscale neural activity with wide-ranging coverage across the cortical surface.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Chul Kim is an assistant professor at the department of bio and brain engineering and the program of brain and cognitive engineering in KAIST, South Korea. He received the Ph.D. degree in 2017 from bioengineering, UC San Diego, La Jolla, CA, USA. From 2009 to 2012, he was with SK HYNIX, Icheon, South Korea, where he designed power management circuitry for dynamic random-access memory. Dr. Kim received Gold Prize in the 16th Human-Tech Thesis Prize Contest from Samsung Electronics, Suwon, South Korea, in 2010, and the 2017–2018 Shunichi Usami Ph.D. Thesis Design Award from the Bioengineering Department, UC San Diego. He was the recipient of the 2017–2018 IEEE Solid-State Circuits Society Predoctoral Achievement Award.
Patrick Mercier is an Associate Professor of Electrical and Computer Engineering and co-founder/co-director of the Center for Wearable Sensors at UC San Diego. He received his B.Sc. degree from the University of Alberta, Canada, in 2006, and the S.M. and Ph.D. degrees from MIT in 2008 and 2012, respectively. Prof. Mercier has received numerous awards, including the NSF CAREER Award in 2018, the Biocom Catalyst Award in 2017, the UCSD Academic Senate Distinguished Teaching Award in 2016, the DARPA Young Faculty Award in 2015, the Beckman Young Investigator Award in 2015, The Hellman Fellowship Award in 2014, the International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) Jack Kilby Award in 2010, amongst others. He has published over 110 peer-reviewed papers in venues such as Nature Biotechnology, Nature Communications, ISSCC (13 papers in the last six years), Advanced Science, and others. He is an Associate Editor of the IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems and the IEEE Solid-State Circuits Letters, is a member of the ISSCC, CICC, and VLSI Technical Program Committees, and has co-edited two books: Power Management Integrated Circuits (CRC Press, 2016), and Ultra-Low-Power Short-Range Radios (Springer, 2015). His research interests include the design of energy-efficient mixed-signal systems, RF circuits, power converters, and sensor interfaces for wearable, medical, and mobile applications.
Dr. Gert Cauwenberghs is currently a professor in the Department of Bioengineering at the Jacobs School of Engineering, part of the University of California San Diego. Dr. Cauwenberghs received both his M.S. and his PH.D. in Electrical Engineering from the California Institute of Technology. He is the recipient of numerous awards and research grants, and contributed to hundreds of publications. His research interests include biomedical integrated circuits and systems, micropower analog VLSI, neuromorphic engineering, computational and systems neuroscience, neuron-silicon and brain-machine interfaces, and learning and intelligent systems.
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