Salam, Muhammad Tariqus (2012)
Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal.
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Résumé
RÉSUMÉ
L’émergence des micro-dispositifs implantables est une voie prometteuse
pour le traitement de troubles neurologiques. Ces systèmes biomédicaux
ont été exploités comme traitements non-conventionnels sur des patients
chez qui les remèdes habituels sont inefficaces. Les récents progrès qui
ont été faits sur les interfaces neuronales directes ont permis aux
chercheurs d’analyser l’activité EEG intracérébrale (icEEG) en temps
réel pour des fins de traitements. Cette thèse présente un dispositif
implantable à base de microsystèmes pouvant capter efficacement des
signaux neuronaux, détecter des crises d’épilepsie et y apporter un
traitement afin de l’arrêter. Les contributions principales présentées
ici ont été rapportées dans cinq articles scientifiques, publiés ou
acceptés pour publication dans les revues IEEE, et plusieurs autres tels
que «Low Power Electronics» et «Emerging Technologies in Computing». Le
microsystème proposé inclus un circuit intégré (CI) à faible
consommation énergétique permettant la détection de crises d’épilepsie
en temps réel. Cet CI comporte une pré-amplification initiale et un
détecteur de crises d’épilepsie. Le pré-amplificateur est constitué
d’une nouvelle topologie de stabilisateur d’hacheur réduisant le bruit
et la puissance dissipée. Les CI fabriqués ont été testés sur des
enregistrements d’icEEG provenant de sept patients épileptiques
réfractaires au traitement antiépileptique. Le délai moyen de la
détection d’une crise est de 13,5 secondes, soit avant le début des
manifestations cliniques évidentes. La consommation totale d’énergie
mesurée de cette puce est de 51 μW. Un neurostimulateur à boucle fermée
(NSBF), quant à lui, détecte automatiquement les crises en se basant sur
les signaux icEEG captés par des électrodes intracrâniennes et permet
une rétroaction par une stimulation électrique au même endroit afin
d’interrompre ces crises. La puce de détection de crises et le
stimulateur électrique à base sur FPGA ont été assemblés à des
électrodes afin de compléter la prothèse proposée. Ce NSBF a été validé
en utilisant des enregistrements d’icEEG de dix patients souffrant
d’épilepsie réfractaire. Les résultats révèlent une performance
excellente pour la détection précoce de crises et pour
l’auto-déclenchement subséquent d’une stimulation électrique. La
consommation énergétique totale du NSBF est de 16 mW. Une autre
alternative à la stimulation électrique est l’injection locale de
médicaments, un traitement prometteur de l’épilepsie. Un système local
de livraison de médicament basé sur un nouveau détecteur asynchrone des
crises est présenté.
ABSTRACT
Emerging implantable microdevices
hold great promise for the treatment of patients with neurological
conditions. These biomedical systems have been exploited as
unconventional treatment for the conventionally untreatable patients.
Recent progress in brain-machine-interface activities has led the
researchers to analyze the intracerebral EEG (icEEG) recording in
real-time and deliver subsequent treatments. We present in this thesis a
long-term safe and reliable low-power microsystem-based implantable
device to perform efficient neural signal recording, seizure detection
and subsequent treatment for epilepsy. The main contributions presented
in this thesis are reported in five journal manuscripts, published or
accepted for publication in IEEE Journals, and many others such as Low
Power Electronics, and Emerging Technologies in Computing. The proposed
microsystem includes a low-power integrated circuit (IC) intended for
real-time epileptic seizure detection. This IC integrates a front-end
preamplifier and epileptic seizure detector. The preamplifier is based
on a new chopper stabilizer topology that reduces noise and power
dissipation. The fabricated IC was tested using icEEG recordings from
seven patients with drug-resistant epilepsy. The average seizure
detection delay was 13.5 sec, well before the onset of clinical
manifestations. The measured total power consumption of this chip is 51
µW. A closed-loop neurostimulator (CLNS) is next introduced, which is
dedicated to automatically detect seizure based on icEEG recordings from
intracranial electrode contacts and provide an electrical stimulation
feedback to the same contacts in order to disrupt these seizures. The
seizure detector chip and a dedicated FPGA-based electrical stimulator
were assembled together with common recording electrodes to complete the
proposed prosthesis. This CLNS was validated offline using recording
from ten patients with refractory epilepsy, and showed excellent
performance for early detection of seizures and subsequent
self-triggering electrical stimulation. Total power consumption of the
CLNS is 16 mW. Alternatively, focal drug injection is the promising
treatment for epilepsy. A responsive focal drug delivery system based on
a new asynchronous seizure detector is also presented. The later system
with data-dependent computation reduces up to 49% power consumption
compared to the previous synchronous neurostimulator.
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