Modelado, diseño e implementación de un sistema matricial para el estudio de corrientes enfocadas aplicadas a neuroestimulación no invasiva

Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de Telecomunicación Formato de Publicación de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Autor: F. Javier Payán Somet Tutor: Juan José Murillo Fuentes Dep. Teoría de la Señal y Comunicaciones Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2013 Trabajo Fin de Grado Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica Modelado, diseño e implementación de un sistema matricial para el estudio de corrientes enfocadas aplicadas a neuroestimulación no invasiva Autor: Iván Gaitán de los Santos Tutores: Hipólito Guzmán Miranda y Alejandro Barriga Rivera Dpto. Ingeniería Electrónica y Dpto. Física Aplicada III Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2024 Trabajo Fin de Grado Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica Modelado, diseño e implementación de un sistema matricial para el estudio de corrientes enfocadas aplicadas a neuroestimulación no invasiva Autor: Iván Gaitán de los Santos Tutores: Hipólito Guzmán Miranda y Alejandro Barriga Rivera Profesor Titular y Profesor Contratado Doctor Dpto. Ingeniería Electrónica y Dpto. Física Aplicada III Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2024 Trabajo Fin de Grado: Modelado, diseño e implementación de un sistema matricial para el estudio de corrientes enfocadas aplicadas a neuroestimulación no invasiva Autor: Iván Gaitán de los Santos Tutores: Hipólito Guzmán Miranda y Alejandro Barriga Rivera El tribunal nombrado para juzgar el trabajo arriba indicado, compuesto por los siguientes profesores: Presidente: Vocal/es: Secretario: acuerdan otorgarle la calificación de: El Secretario del Tribunal Fecha: Agradecimientos M e gustaría agradecer en primer lugar a mis tutores, Hipólito Guzmán y Alejandro Barriga. Gracias por ayudarme cuando lo he necesitado, por guiarme y enseñarme a realizar un trabajo escrito de manera correcta. He aprendido mucho gracias a vosotros, desde cómo trabajar en un laboratorio a cómo descubrir artículos sobre biomedicina. También agradeceros por proporcionarme todo el material necesario y abrirme las puertas del laboratorio siempre que ha sido necesario. Agradecer también a mi familia, que me ha estado apoyando desde el principio, en mis momentos buenos y en los malos, sobre todo con el problema con la soldadura que me dio mucho dolor de cabeza. Muchas gracias por creer en mí y en que conseguiría terminarlo, sois un pilar fundamental de mi perseverancia. Gracias a mis amigos de toda la vida por apoyarme y escucharme cuando me quejaba porque no me daba tiempo a terminar el trabajo y, sobre todo a mi novia, que me ha levantado siempre que había un problema que parecía imposible de solucionar. Por último, agradecer a los técnicos de laboratorio, Agustín Díaz y Andrés Gonzalez, por ayudarme con la soldadura y a los amigos que he hecho durante mi paso por la ETSI, me alegro de que lo hayamos conseguido. Muchas gracias a todos una vez más. Este TFG es parte del proyecto I+D+i CNS2022-135870, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por "Unión Europea NextGenerationEU/PRTR". I Resumen E n la actualidad, los dispositivos de neuroestimulación cerebral tienden a ser invasivos, siendo esto no muy atractivo para la mayoría de la población. Este proyecto presenta el diseño de una PCB (Printed Circuit Board) para neuroestimulación de manera no invasiva, enfocada en el control individual de electrodos para inyectar, en este caso, corriente en un medio salino y medir el potencial eléctrico en un punto específico. La finalidad de este proyecto es generar una interferencia entre dos corrientes de frecuencia ligeramente diferente para crear un campo eléctrico modulado, técnica usada en estimulación cerebral profunda no invasiva. El desafío principal fue diseñar una placa electrónica que conectara los 32 electrodos de inyección con una matriz de conmutación capaz de manejar señales analógicas de corriente y soportara caídas de tensión significativas, además de conectar 64 electrodos receptores con sus respectivos pines de medida. Se utilizó el chip HV2801, adecuado para aplicaciones de alto voltaje. Tras el diseño, se inyectaron dos fuentes de corriente independientes para generar una interferencia. Para verificar el funcionamiento del sistema, se realizaron simulaciones en LTSpice y COMSOL. LTSpice se usó para simular el sistema electrónico en función de la distancia entre los electrodos, mientras que en COMSOL se modeló el medio salino para observar la interferencia generada en un punto específico. Dado que la finalidad del proyecto es comprobar el correcto funcionamiento de la matriz de conmutación y la disposición de los electrodos, se han empleado medidas más grandes de lo habitual en el campo de la neuroingeniería, siendo esto para facilitar el diseño, dejando margen para futuras mejoras. La PCB permite el control individual y simultáneo de cada electrodo y puede utilizarse para experimentos in vitro con cultivos neuronales reales. II Abstract N owadays, the neurostimulation devices tend to be invasive, which is not so attractive to the majority of the population. The aim of this project is designing of a PCB (Printed Circuit Board) for non invasive neurostimulation, focused on the individual control of electrodes to inject, in this case, a current signal in saline water and measure the electric potential in a specific zone. This project seeks to generate an interference made from two current signals with a slightly different frequency to create a modulated electric field, which is a technique used in non invasive deep brain stimulation. The main challenge of this project was designing a PCB that connected the 32 injection electrodes with a switching matrix, which is able to control analog current signals and withstand high voltage drops; as well as connecting 64 reading electrodes with their measure pins. The HV2801, which is an integrated circuit, was used for this task due to its resistance to high voltage drops. Once the design was finished, two current sources were injected to generate an interference. Furthermore, simulations were developed in LTSpice and COMSOL to verify the correct performance of the system. LTSpice was used to simulate the electronic system in function of the distance between the electrodes, while the interference in saline water was modeled in COMSOL. Since the purpose of the project is achiving the correct functioning of the switching matrix and the electrodes, larger dimensions than those typically used in the field of neuroengineering have been employed, just to simplify the design, considering future improvements. The PCB is able to control each electrode in a simultaneous and individual way, and can be used for in vitro experiments with real neuronal cultures. III 3.1 Matriz de conmutación 5 diseñados para permitir el flujo de la corriente eléctrica. Mediante estos, es posible crear una matriz que interconecte un punto X con un punto Y sin afectar a los demás, buscando un aislamiento entre los canales para evitar el problema conocido como "Cross-talk", donde la señal de un canal afecta a otro. Este sistema se utiliza en varios campos de la tecnología como el audiovisual. Además, estos switches deben tener una resistencia pequeña al estar cerrados, conocida como "Ron", para no afectar a las formas de onda utilizadas [14]. Figura 3.1 Esquema de una matriz de conmutación [ 30 ]. Una matriz de conmutación es un dispositivo que se encarga de conectar un número Y de entradas con un número X de salidas. Este instrumento permite conectar cada entrada con cada salida de manera individual, afectando en lo mínimo posible a la calidad de la señal. En el campo de la investigación biomédica existen investigaciones y diseños de matrices de conmutación aplicados a la neuroestimulación. Dependiendo del diseño, estos pueden tanto estimular como leer los impulsos eléctricos a través de los canales de la matriz. J. J. Wheeler et al. [ 21 ] presentan un diseño de neuroestimulador implantable de 64 canales, capaz de estimular y leer impulsos eléctricos. Este diseño se compone de dos crosspoint switches de 32x2 canales cada uno. Actualmente, la dificultad de encontrar un crosspoint switch con las especificaciones que necesita dicho diseño es muy elevada, por lo que es necesario buscar otro tipo de soluciones, tal y como hacen en este artículo. Gracias a la reconfigurabilidad de los canales, es posible usar un mismo switch para estimular y leer, como se ha comentado anteriormente, lo que le permite a este diseño crear un control en bucle cerrado para obtener mayor precisión y un menor error. Este diseño de matrices de conmutación puede aplicarse directamente a la estimulación cerebral profunda, pero con un inconveniente: su invasividad. Al ser implantables, estos instrumentos son completamente invasivos, un punto negativo que se puede solucionar gracias a la técnica de interferencia temporal (TI). En el siguiente apartado se comentará esta técnica y por qué es tan importante su estudio. 3.2 Estimulación cerebral profunda no invasiva mediante interferencias temporales 6 3.2 Estimulación cerebral profunda no invasiva mediante i nterferencias temporales La estimulación cerebral profunda se basa en la inyección de señales de corriente mediante electrodos en zonas específicas del cerebro, como se ha comentado anteriormente, provocando diferentes fenómenos involucrados en la actividad neuronal, que dependen de la amplitud y frecuencia de la señal y de la fisiología de cada región neuronal. [ 2 ]. Este método es invasivo, algo que lo hace poco atractivo debido a la cirugía necesaria para implantar los electrodos. Debido a esto, se buscó una alternativa, la cual es relativamente nueva, donde se hace uso de la física de ondas para generar interferencias temporales. El método de interferencias temporales (TI) utiliza las interferencias entre señales de corriente para generar una onda portadora encargada de la electroestimulación. Para ello, se hará uso de fuentes de corriente con una alta frecuencia, por ejemplo ≥ 1 kHz. Estas frecuencias no son capaces de activar la respuesta eléctrica neuronal, puesto que las neuronas poseen una característica intrínseca que no permite la activación con señales de alta frecuencia, actuando como una especie de filtro paso de baja en la membrana celular [ 27 ]. Aplicando dos ondas sinusoidales de igual amplitud y con frecuencias ligeramente distintas, generarán una vibración en un punto cuya amplitud variará con el tiempo. Este fenómeno se denomina batido, formado por una onda portadora, que será visible en el gráfico, y una onda envolvente, que define la amplitud de la portadora [16]. Figura 3.2 Interferencia de dos ondas con frecuencia ligeramente diferente. En la figura aparecen dos ondas con una frecuencia diferente. Esta diferencia es pequeña, generando así la interferencia representada una vez que ambas señales se suman. La interferencia o batido tendrá una onda portadora, que es la onda visible teniendo una frecuencia similar a las señales anteriores; y una onda envolvente que define la amplitud de la portadora. La frecuencia de la onda envolvente o de batido tendrá un valor de f1−f2=∆f y la frecuencia de la onda portadora tendrá un valor de (f1+f2)/2 , por lo que, en este caso de estudio, aplicando f1=1000 Hz y f2=1010 Hz se obtendrá una frecuencia de batido de 10 Hz. Esta baja frecuencia es capaz de generar los potenciales de acción necesarios en una zona profunda del cerebro sin necesidad de implantar los electrodos [27] . 3.3 Respuesta eléctrica de una neurona 7 3.3 Respuesta eléctrica de una neurona Para entender y modelar el comportamiento de una neurona y sus potenciales de acción, es necesario comprender la biofísica de la célula neuronal y definir las ecuaciones de Hodgkin-Huxley[ 17 ]. Estas ecuaciones modelan la respuesta eléctrica de una neurona en su membrana dependiente de la tensión extracelular aplicada. Se describirá a continuación la estructura básica de la neurona y cómo reacciona ante los campos eléctricos. 3.3.1 Estructura y comportamiento de la neurona A continuación, se describirá la estructura de las neuronas, comenzando por las dendritas y los axones, que se encargarán de transmitir los estímulos químicos y eléctricos de una neurona a otra. La dendrita se encarga de la recepción del estímulo que reacciona generando potenciales de membrana, los cuales se atenúan a medida que nos alejamos de la zona estimulada. El axón responde a la estimulación generando potenciales de acción, que se propagan por este hacia los extremos donde se producirá la transmisión [ 34 ]. Además, existen neuronas, principalmente en las zonas profundas del cerebro, que poseen un axón cubierto por mielina, una capa aislante compuesta por proteína y sustancias grasas, que es la responsable de la transmisión rápida y eficiente de los impulsos eléctricos [3]. También es necesario definir la sinapsis, siendo esta una conexión entre el extremo de una neurona y otra célula, la cual puede ser otra neurona, una célula muscular o una glandular. Los impulsos nerviosos se transmiten mediante sustancias químicas llamadas neurotransmisores [4]. Figura 3.3 Partes de la neurona [ 32 ]. En las neuronas, el estímulo es captado por las dendritas, que lo transmiten al soma generando un potencial de membrana. Si el estímulo es lo suficientemente fuerte, el axón transmitirá la información hacia otra célula mediante la generación de potenciales de acción. La transmisión entre neuronas y células se realiza gracias a la sinapsis, una conexión entre el extremo del axón y otra célula. 3.3 Respuesta eléctrica de una neurona 8 3.3.2 Potencial de acción El cuerpo humano es eléctricamente neutro, es decir, se compone de una cantidad equilibrada de iones con carga neta positiva e iones con carga neta negativa. Por el contrario, a nivel celular, en las neuronas sí se produce una pequeña diferencia de carga entre los iones positivos y negativos dentro y fuera de la célula, la cual se denomina potencial de membrana. Además, estos iones tienden a dirigirse hacia la carga opuesta, debido a la diferencia de potencial conocida como gradiente eléctrico, y hacia el lugar de menor concentración, debido a la diferencia de concentración de iones entre el interior y exterior de la célula, conocida como gradiente químico. El potencial de membrana suele encontrarse en unos -70 mV, lo que hace que las neuronas estén polarizadas. Por lo general, estas células poseen más potasio y menos sodio en el interior que en el exterior. Estas concentraciones varían según el estado de los canales iónicos, unas proteínas localizadas en la membrana que dejan entrar y salir los iones de sodio y potasio [5]. Figura 3.4 Canales iónicos del potasio (K+), sodio (Na+) y calcio (Ca2+) [ 6 ]. En la imagen se muestran los canales iónicos en reposo, manteniendo un flujo de salida de potasio y la entrada del sodio constante, generando el potencial de acción. En reposo, los canales iónicos mantienen el flujo de salida del potasio y de entrada del sodio, generando el potencial de reposo. Cuando se produce el impulso nervioso, ocurre un cambio en la permeabilidad de la membrana, lo que produce una inversión de la polaridad de esta. Esto se conoce como el potencial de acción, el cual llega hasta los 30 mV. Este proceso ocurre en el axón de la célula, donde se abren nuevos canales iónicos que producen la inversión de sustancias. Los neurotransmisores se encargan de modificar los canales de entrada o salida uniéndose a un receptor. Según el tipo de neurotransmisor el potencial de membrana se volverá menos negativo (despolarización) o más negativo (hiperpolarización). La despolarización permitirá la producción del potencial de acción, pero el voltaje necesita sobrepasar un potencial umbral de -50 mV para que el impulso nervioso se produzca [5]. 3.3 Respuesta eléctrica de una neurona 9 El estado de despolarización se mantendrá hasta que se invierta (sobretiro) alcanzando un máximo, anteriormente definido en unos 30 mV. Finalmente se producirá la repolarización, donde se vuelve a buscar el estado de reposo mediante el cierre de los canales iónicos [ 29 ]. Figura 3.5 Fases del potencial de acción [ 29 ]. El potencial de acción es, en realidad, un proceso de varias etapas. La primera es la despolarización, producida si el impulso eléctrico ha conseguido aumentar el potencial de reposo hasta el potencial umbral, de unos -50 mV. De esta forma se invierte la polaridad hasta alcanzar un potencial de 30 mV, fenómeno llamado sobretiro. Finalmente se produce la repolarización para regresar al estado de reposo. 3.3.3 Modelo Hodgkin-Huxley El modelo de Hodgkin-Huxley [ 17 ] desarrolla de manera matemática el flujo de corriente eléctrica que pasa a través de la superficie de la membrana, que se define mediante un circuito eléctrico convencional. Se modelan tanto los canales iónicos principales (I Na y I K ) como los canales de "pérdidas" (I l ), formados por iones de cloro y otros iones, además de los potenciales de equilibrio de cada canal (E Na , E K y E l ). C M corresponde a la capacidad que existe entre el exterior y el interior de la membrana y R Na , R K y R l se refieren a la resistencia eléctrica de cada canal iónico. La corriente que atraviesa el condensador es la responsable del balance de cada canal iónico, cuya fórmula podemos obtener mediante las leyes de Kirchoff: ∑I=ICm +INa +IK+Il=0,(1) Sabiendo que la ecuación del condensador es iCm =CmdV dt , sustituyendo en la ecuación 1: dV dt =−1 Cm(INa +IK+Il),(2) 3.3 Respuesta eléctrica de una neurona 10 Donde V es el desplazamiento del potencial de membrana desde su valor de reposo. Figura 3.6 Equivalente eléctrico de la membrana celular [ 17 ]. La membrana celular se modela mediante una capacidad entre el exterior (outside) y el interior (inside) de la célula, y los canales iónicos, representados por un cierto potencial de equilibrio y una resistencia eléctrica, propios de cada canal. Tanto la corriente conducida por cada canal como la diferencia de potencial generada entre el exterior y el interior de la célula podrán ser calculados gracias a las ecuaciones diferenciales de Hodgkin-Huxley. A partir del modelo, podemos deducir las ecuaciones para obtener las corrientes de los canales iónicos. Tenemos que 1 Ri=gi , siendo i = Na, K y l y Er el potencial de reposo, -70 mV. Entonces: INa =gNa(V−ENa +Er),(3) IK=gK(V−EK+Er),(4) Il=gl(V−El+Er),(5) Siendo gluna constante de conductancia, gNa ygKtendrán valores de: gNa =m3hgNa,(6) gK=n4gK,(7) El modelo de Hodgkin-Huxley también contempla la dinámica de los canales iónicos, implementando las tasas de cambio de apertura y cierre de estos. Las variables de compuerta son m,nyhy estas determinan si el canal está abierto (1) o cerrado (0), variando entre dichos valores. Las tasas de cambio se definen como αi y βi , siendo i = Na, K y l, y son 3.3 Respuesta eléctrica de una neurona 11 utilizadas para el cálculo de las variables de compuerta de la siguiente forma: dn dt =αn(1−n)−βnn,(8) dm dt =αm(1−m)−βmm,(9) dh dt =αh(1−h)−βhh,(10) Estas tasas de cambio pueden ser calculadas a partir del potencial de membrana, V (mV), de la siguiente forma: αn=0.01(V+10) exp(V+10 10 )−1,(11) βn=0.125exp(V 80),(12) αm=0.1(V+25) exp(V+25 10 )−1,(13) βm=4exp(V 18),(14) αh=0.07exp(V 20),(15) βh=1 exp V+30 10 +1,(16) Gracias a estas ecuaciones, es posible modelar el comportamiento de una neurona. Este modelo se implementará en COMSOL Multiphysics, creando una capa cerebral con una respuesta neuronal ante un impulso. Esta simulación se desarrollará posteriormente en el Capítulo 5. 4 Gestión del proyecto G estionar un proyecto de ingeniería es una tarea que requiere tiempo suficiente para planificarlo y desarrollarlo adecuadamente. La gestión es necesaria para poder controlar y realizar las tareas de manera efectiva y así poder cumplir los objetivos establecidos en un tiempo limitado. En este capítulo, se describe la gestión del proyecto, así como el coste total y los problemas enfrentados a lo largo del desarrollo del trabajo. 4.1 Planificación Este trabajo final de grado se ha realizado entre los meses septiembre de 2023 y agosto de 2024, siendo los últimos cinco meses los más importantes, debido a que en este periodo fue cuando se empezó el verdadero desarrollo del proyecto. El proyecto se divide en cuatro grandes apartados para poder alcanzar los objetivos establecidos. Estos son la investigación teórica, la metodología, la experimentación y la redacción de la memoria. A continuación se desarrolla cómo se llevó a cabo cada uno en orden cronológico: • La investigación teórica no se adapta a un periodo limitado de tiempo, ya que se han tenido que hacer diversas investigaciones a lo largo del proyecto. Estas consultas se han realizado, en principalmente, durante el estudio de las matrices de conmutación, además del estudio del diseño de PCB y de la bibliografía relevante sobre neuroingeniería y neuroestimulación. También se ha requerido investigar tanto LTSpice como COMSOL Multiphysics para familiarizarse con el programa e investigar cómo poder implementar lo requerido por el sistema. 12 4.1 Planificación 13 • Con respecto a la metodología, esta se divide en la simulación, haciendo uso de LTSpice y COMSOL, y en el diseño de la PCB en KiCAD. En primer lugar, se realizó el diseño de la PCB y la elección del integrado HV2801 para la matriz de conmutación. Posteriormente, se realizaron las simulaciones necesarias para verificar el correcto funcionamiento del prototipo. • La experimentación es una de las partes más importantes del proyecto, siendo esta la que verifica que el diseño funciona. Haciendo uso del instrumento receptor de INTAN Technologies y de los convertidores de voltaje a intensidad, se pudo verificar que la placa funcionaba correctamente. • Finalmente, se encuentra la memoria, en la que se redactan todas las tareas y la información necesarias que se han llevado a cabo para conseguir los objetivos propuestos. A continuación se muestra un diagrama de Gantt con todas las actividades desarrolladas a lo largo del proyecto, de manera que se organizan según las 4 etapas desarrolladas anteriormente. Año Mes 2023 2024 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Investigación teórica Estudio del diseño de PCB Matriz de conmutación Estudio de LTSpice Estudio de COMSOL Investigación sobre neuroingeniería Metodología Elección matriz de conmutación Diseño PCB Simulación LTSpice Pedido PCB Simulación COMSOL Pedido HV2801 Soldadura integrados Deposición de oro Experimentación Experimentos Memoria Redacción de la memoria Entrega Final 4.3 Riesgos 14 4.2 Costes totales En esta sección, se contarán exclusivamente los costes generados por el alumno, debido a que toda la instrumentación fue obtenida del laboratorio y no se dispone de dicha información. En este caso, los costes de los pedidos engloban a la PCB y a los integrados: Tabla 4.1 Coste total. Elemento Unidades Coste unitario (€/ud) Coste de envío (€) Impuestos (€) Descuento (€) Coste (€) PCB 5 33.18 36,87 55,14 -4,51 253.40 HV2801 6 30.20 0.00 0.00 0.00 181.20 TOTAL 434.60 4.3 Riesgos En todo proyecto existen riesgos, que pueden deberse a los pedidos o a los errores que pueden suceder durante el propio diseño y las pruebas. Los riesgos detectados son los siguientes: • Incapacidad para realizar las simulaciones. A pesar de todo el estudio posible sobre los entornos de simulación, existe la posibilidad de no realizar las simulaciones de manera satisfactoria. Esto es debido a la dificultad de encontrar los modelos específicos usados en este proyecto para simularlos y ver sus comportamientos. • Pedido online, tanto de la PCB como de los chips. Siendo necesaria la adquisición de estos componentes para el montaje del prototipo, es lógico pensar que los tiempos de entrega puedan suponer un riesgo para el proyecto. Esto debido a que si la entrega se retrasa o se cancela por algún problema de logística, podría retrasar el avance del trabajo durante semanas. • La PCB y los integrados no funcionan correctamente. Una vez realizado el diseño y pedida su fabricación, es posible que los experimentos no sean satisfactorios, debido a un mal funcionamiento de los chips, de la PCB o incluso del microcontrolador, el cual puede no estar preparado para trabajar con estos chips. A pesar de esto, no todos los riesgos deben producirse finalmente, puesto que algunos pueden ser evitados. El primero puede evitarse adaptándose a los conocimientos o a los recursos encontrados, buscando un resultado lo suficientemente satisfactorio como para validar la simulación. 5.1 LTSpice 21 Figura 5.4 Simulación con impedancia infinita. Se puede observar que las señales de corriente se conducen de manera perfecta, demandando una tensión demasiado alta en varias ocasiones. La conmutación de los interruptores es precisa, activando en primer lugar la conexión a tierra y posteriormente la fuente. A continuación, se mostrarán las señales obtenidas empleando el limitador de tensión. Como se ha comentado, este limitador esta formado por 2 diodos y 2 fuentes de tensión, que limitarán la tensión máxima del dispositivo, tal y como lo haría una fuente de corriente real. Figura 5.5 Simulación con limitación. Una vez limitada la tensión máxima, se puede observar cómo la señal en el tercer caso satura, por lo tanto no se conduce correctamente. 5.1 LTSpice 22 En la figura anterior se puede observar un caso más realista en el que, cuanto mayor sea la resistencia entre electrodos, peor será la transmisión de corriente entre ellos. Si se modelara la fuente de corriente real en LTSpice, se podrían obtener valores más acertados, pero es de ayuda saber cuánto variará la calidad de la señal con respecto a la distancia de los electrodos que usemos para neuroestimular. Finalmente, se ha simulado la fuente de corriente utilizando un convertidor, como se comentó en el anterior apartado. Este convertidor tiene una ganancia de 1 mA/V, por lo que se introducirá una sinusoidal de 1.5 V y 1 kHz. A continuación se muestra el resultado de la simulación: Figura 5.6 Simulación con Howland. Al igual que la anterior simulación, la tensión satura en el tercer caso, ya que el Howland, al ser un amplificador real, soporta una cierta tensión máxima. En este último caso, podemos observar que el Howland, al no ser un convertidor ideal, tiene una tensión de saturación. Esta tensión saturada, aproximadamente 12 V, será semejante a la que se producirá en la realidad. Del mismo modo, se puede observar que la señal de corriente se transmite de manera adecuada tanto en la mínima distancia como en la máxima, siendo el único limitante la tensión de saturación del OPAMP. Esto significa que en esta aplicación, la distancia entre los electrodos no supondrá ningún problema para la calidad de las señales transmitidas. 5.2 COMSOL Multiphysics 23 5.2 COMSOL Multiphysics La segunda simulación se desarrolla en COMSOL Multiphysics, una plataforma de simulación que proporciona capacidades de modelado multifísico y monofísico totalmente acopladas, además de simulación de diseños de dispositivos [ 9 ]. En este caso, se modelará el recipiente junto con los electrodos de inyeccción para simular la interferencia de ondas temporal (TI). Para comenzar, se describirán la geometría y los materiales del modelo. Se creará un cilindro de 50 mm de radio y 10 mm de profundidad, el cual simulará el medio salino por donde se transmitirán los campos eléctricos. En la base de este cilindro se creará un plano de trabajo en el que se colocarán 4 círculos paralelos a este, cuya funcionalidad será simular los electrodos reales que tendrán un diámetro de, aproximadamente, 5 mm. Los electrodos se colocarán a la misma distancia a la que están en la placa real. Sus posiciones en el espacio son las siguientes de izquierda a derecha, siendo "electrodo" el diámetro de los electrodos: Tabla 5.1 Medidas electrodos. Electrodo x (mm) y (mm) z (mm) 1 0 -50+1+electrodo/2 0 2 50-14.3-electrodo/2 -50+14.3+electrodo/2 0 3 50-1-electrodo/2 0 0 4 50-14.3-electrodo/2 50-14.3-electrodo/2 0 De la tabla se puede suponer que cada electrodo estará separado del centro del medio salino 49 mm, siendo las medidas de 14.3 mm y 1 mm obtenidas a partir del diseño en KiCAD, el cual se explicará posteriormente [Véase en Capítulo 6], cuya disposición se muestra en la Figura 5.7. La malla se creará con la opción de tetraedro libre, un proceso que dividirá la geometría en pequeños elementos en los que se resolverán las ecuaciones definidas en la simulación, conocido como método de los elementos finitos (FEM). Este proceso deberá mejorar el resultado cuanto más pequeños sean los elementos pero será más demandante computacionalmente, por lo que se dejarán las opciones por defecto en el programa [31]. 5.2 COMSOL Multiphysics 24 El modelo quedará de la siguiente forma: Figura 5.7 Modelo en COMSOL. El cilindro simula el medio salino, siendo este modelado con una conductividad y una constante dieléctrica especificas para un suero fisiológico de 0.9% de NaCl. Por otro lado, los círculos implementados en la cara inferior del cilindro son los electrodos, a los que se le aplicará las características del oro. Se usarán dos tipos de materiales: medio salino y oro. El medio salino se aplicará en el cilindro principal y tendrá una conductividad de 12 mS/cm [ 20 ] y una constante dieléctrica de 80 [ 15 ], valores tomados teniendo en cuenta una situación ordinaria con un suero fisiológico de 0.9% de NaCl. Para las propiedades eléctricas del oro, aplicado en los electrodos, se ha utilizado el modelo incluido en COMSOL y se han contrastado con los estudios recogidos por el MIT [ 28 ]. Finalmente, es importante describir la física utilizada en el sistema. Para este modelo, se ha utilizado el módulo AC/DC de corrientes eléctricas y se ha consultado el manual de COMSOL [ 26 ]. Con este módulo se incluyen las ecuaciones siguientes: - Conservación de la corriente: ∇J=Qj,v,(1) J=σE+Je,(2) - Aislamiento eléctrico: nJ =0,(3) Las ecuaciones 1 y 2 se utilizarán en todo el dominio, mientras que la ecuación 3 se usará en todos los contornos menos en los electrodos, en los que se les seleccionará un terminal de corriente o una conexión a tierra. La corriente generada por estos electrodos será una sinusoidal, pero diferente según cada uno. El primer electrodo inyectará una corriente 5.2 COMSOL Multiphysics 25 I1=Asin(2πf1t) mA, el segundo estará conectado a tierra, el tercero a tierra y el cuarto inyectará I2=Asin(2πf2t) mA, siendo A = 1 mA, f1 = 1000 Hz y f2 = 1040 Hz. Esto nos permitirá ver la interferencia entre estas señales de corriente de 40 Hz de envolvente. 5.2.1 Resultados Una vez implementados los materiales y la geometría del modelo, se procede a realizar un estudio temporal de 30 ms, para obtener, al menos, un periodo de la interferencia. En COMSOL se pueden definir sondas para medir valores específicos en el dominio total u otro componente del diseño. En este caso, se medirá el potencial total del dominio y el potencial en un punto específico. Para simplificar, mediremos en el centro de la cara inferior del cilindro. A continuación, se presentan los resultados de la simulación computacional: Figura 5.8 Interferencia entre dos señales. En la imagen se pueden observar 3 señales diferentes. La señal A corresponde con la corriente de 1040 Hz inyectada por el electrodo 4. La gráfica C representa la corriente de 1000 Hz aplicada desde el electrodo 1. La señal B corresponde con la interferencia generada por las dos anteriores, componiéndose por una onda portadora de (1000 +1040)/2=1020 Hz y una onda envolvente de 40 Hz. 5.2 COMSOL Multiphysics 26 Como se puede observar, se ha obtenido la interferencia esperada con un periodo de 25 ms, o frecuencia de 40 Hz, y se ven claramente la señal portadora y la señal envolvente. Esta simulación permite verificar el correcto funcionamiento de la interferencia de ondas con la disposición propuesta de electrodos. Además, COMSOL nos permite ver el flujo de la corriente a través del sólido. En la Figura 5.9 se muestra un primer caso de la simulación, en el que podemos ver como los flujos de corriente corresponden a los campos eléctricos entre el electrodo 1 y 2 y el 3 y 4. Posteriormente, cuando han pasado varios segundos, los momentos en los que el electrodo 1 y el 4 son positivos o negativos ya no coinciden. En el caso 2 se puede observar como un electrodo es más positivo y el otro es más negativo, creando un flujo de corriente entre ambos. (a) Caso 1. (b) Caso 2. Figura 5.9 Momento inicial, (a). Situación pasados unos milisegundos, (b). Se puede observar que, en la situación inicial, ambos electrodos encargados de inyectar la corriente actúan como fuentes, mientras que en la imagen b, uno de ellos es fuente y el otro es sumidero, debido a esa pequeña diferencia en frecuencia. 5.2 COMSOL Multiphysics 27 Gracias a esto podemos entender cómo se producen estas interferencias y qué deberíamos esperar de esta disposición. Sin embargo, al tratarse de una simulación, se puede esperar que, en los experimentos reales, la interferencia no sea perfecta debido a varios factores, como que la impedancia de los electrodos varíe, que los tiempos de conmutación del hardware interfieran en la calidad de las señales, que el suero fisiológico no tenga exactamente la misma concentración de NaCl e, incluso, que los demás electrodos no utilizados interfieran en la transmisión. A pesar de ello, los resultados de la simulación son favorables y nos garantizan que el prototipo es factible. 5.2.2 Capa neuronal en COMSOL En este apartado se mostrará una modificación del modelo en COMSOL anteriormente descrito. Este añadido consiste en simular una capa de cerebro con una neurona, la cual reaccionará a la corriente aplicada. Comenzando con la capa cerebral, se ha elegido una capa de materia blanca, siendo esta la parte del cerebro más profunda (subcorticales), compuesta de neuronas cuyos axones están rodeados de mielina [ 10 ]. Esta capa tiene una permitividad eléctrica de 38.79 y una conductividad de 0.6 S/m [ 23 ]. Estos datos se han implementado en el modelo como material y se ha aplicado en la capa anterior de medio salino sustituyendo la profundidad por 5 mm, para acercar la simulación a lo que sería una fina capa del cerebro. Se ha añadido un segmento que simulará una estructura celular, tal y como se muestra en la siguiente figura: Figura 5.10 Modelo capa neuronal. El suero fisiológico es reemplazado por materia blanca y se ha añadido una estructura 1D, simulando una neurona. Se implementarán las ecuaciones diferenciales de HH vistas en Capítulo 3, en el contorno de este segmento, modelando así el comportamiento de una neurona en su forma más básica. 5.2 COMSOL Multiphysics 28 En este caso, el estímulo utilizado tendrá forma de pulso, cuya magnitud será de 0.6 mA y se mantendrá activado durante 2 ms. Su propagación en voltios se puede ver en la siguiente gráfica: Figura 5.11 Pulso inyectado. Se inyecta un pulso cuadrado para comprobar el correcto funcionamiento del modelo. Como resultado, obtenemos un potencial de acción similar a lo visto en el Capítulo 3, obteniendo un potencial en reposo de -70 mV y un pico de 30 mV, aproximadamente. Aunque este modelo no es perfecto, da paso a posibles mejoras y simulaciones utilizando la técnica de interferencias temporales. Este modelo puede ser mejorado añadiendo las características de respuesta de la célula ante señales sinusoidales de alta frecuencia, permitiendo, en un futuro, implementar las interferencias temporales en el modelo. Figura 5.12 Potencial de acción. El potencial obtenido corresponde con un potencial de acción, comenzando en -70 mV y llegando a unos 30 mV, aproximadamente. 6 Diseño de la PCB S e explicará, a continuación, el diseño de la PCB, la sección más importante del proyecto. La dificultad de este diseño radica en la implementación de una matriz de conmutación capaz de controlar 32 electrodos de manera precisa. 6.1 Integrado HV2801 El objetivo de la placa electrónica es lograr la posibilidad de conectar libremente señales de corriente a cualquier electrodo de inyección en cualquier momento, de hecho, sería posible conectar varios electrodos a la vez a la misma fuente. Para la elección de los chips, se han seguido los requisitos de esta aplicación. Es necesario que estos integrados puedan conmutar señales de corriente sin afectar a la calidad de estas, es decir, no deben modificarlas. Además, será necesario que esta electrónica pueda soportar caídas grandes de tensión, provocadas por la subida inesperada de la impedancia de los electrodos. Por último, deben ser fáciles de programar y de soldar a la placa, simplificando así su utilización. Siguiendo estos requisitos se decidió utilizar el chip HV2801 [ 24 ], un switch integrado con 32 canales 2 a 1, es decir, cada salida tiene dos entradas. Este IC es utilizado en aplicaciones de alta tensión, pudiendo alcanzar hasta 100 V, siempre y cuando se alimente con este mismo voltaje. Es capaz de transmitir señales de corriente analógica de alto amperaje, algo que no es habitual en otros switches. La programación de este chip es sencilla, funcionando mediante el protocolo SPI utilizando 32 bits. Los tiempos de conmutación de este chip son muy pequeños y, aunque hay que tenerlos en cuenta, bastará con dejar unos milisegundos entre cada acción para asegurar que funcione correctamente. Uno de los puntos negativos de este chip es la soldadura, ya que poseen un encapsulado QFN. El problema con la soldadura radica en la falta de maquinaria para poder soldar los integrados a la PCB. La opción de pedir la soldadura a la empresa proveedora se descartó debido a que esto encarecía el precio de la placa, por lo que se decidió soldarlos en la 29 6.1 Integrado HV2801 30 universidad. Se pidió ayuda a los técnicos de laboratorio de la ETSI, Agustín Díaz y Andrés Gonzalez, aunque no se obtuvo un resultado satisfactorio. La maquinaría utilizada era antigua y no pudo soldar correctamente los chips a la placa, como podemos ver en la siguiente imagen: Figura 6.1 Soldadura ineficiente. Se puede observar que los pads del chip no están en contacto con la PCB, haciendo así que esta no funcione correctamente. Se puede observar que la soldadura no está correctamente realizada, siendo únicamente el pad central el que está soldado. Aprovechando esta situación, se soldaron los pads a mano mediante un soldador convencional y flux, quedando soldados de la mejor manera posible. Figura 6.2 Soldadura correcta. En este caso, la soldadura está correcta, teniendo los pads del integrado totalmente soldados a la PCB. 6.2 Placa de circuito impreso (PCB) 37 6.2.3 Adaptadores Omnetics Finalmente, es necesario comentar el sistema de medida. En la PCB se encuentran varias hileras de pines de medida, que se encuentran a la derecha de la placa y cerca de uno de los integrados, siendo estos últimos puntos de medidas de fácil acceso por si fueran necesarios. Los pines situados a la derecha de la placa están dispuestos en grupos de 4 filas con 8 pines cada una, teniendo la distancia de separación entre ellas correspondiente a las medidas del adaptador Omnetics. Estos adaptadores son necesarios debido a la necesidad de conectar los electrodos receptores al dispositivo de lectura de INTAN, que es capaz de leer los 64 electrodos a la vez. Este dispositivo está conectado a una pequeña etapa amplificadora que utiliza la conexión llamada Omnetics. Debido a que los conectores Omnetics tienen un precio elevado si se quieren soldar a la propia PCB, se han utilizado estos adaptadores ya disponibles en el laboratorio. Para una correcta conexión entre los pines hembra de la placa y los pines del adaptador, se ha importado al diseño uno estos dispositivos, para así diseñar las filas de pines de manera correcta. El modelo es el siguiente: Figura 6.8 Adaptador Omnetics. Este adaptador es necesario puesto que la entrada al amplificador utilizado tiene un formato Omnetics, por lo que la solución más sencilla es implementar estos adaptadores. Como se puede observar, el conector Omnetics se encuentra a la izquierda del adaptador y se tiene 34 pines. 32 de ellos corresponden a los propios electrodos, mientras que los otros dos, los que se encuentran en la fila superior e inferior a la izquierda, son los correspondientes a GND y a REF. Estos pueden ir soldados al electrodo más cercano, aunque posteriormente se pueden elegir mediante software. 6.2 Placa de circuito impreso (PCB) 38 Finalmente, se realizará el enrutado de las pistas, teniendo como resultado el siguiente layout: Figura 6.9 Enrutado PCB. El enrutado de la PCB se realizó utilizando 4 capas y unas dimensiones lo suficientemente grandes para una colocación sencilla de los componentes, disminuyendo así el riesgo de errores en el funcionamiento de la placa. 6.2 Placa de circuito impreso (PCB) 39 Una vez descrito todo el procedimiento, es posible proyectar la placa final en el visualizador 3D de KiCAD. Esto nos permite ver alguna imperfección que no sea fácil de detectar en el layout del circuito o simplemente para recrear la placa final. El diseño 3D final puede verse en la siguiente imagen: Figura 6.10 Representación 3D del circuito. 7 Experimentación y resultados P ara comenzar con el experimento, se deben definir algunas características del método de medida. En la experimentación se utilizará el lector de datos de INTAN, que consta de 2 canales de entrada y 2 de salida, en este caso se usarán solo las entradas, ya que el objetivo es medir los potenciales generados en el medio salino. El software de INTAN Technologies es un programa gratuito dirigido al campo de la neuroingeniería el cual permite medir señales y procesarlas, de manera que es posible aplicar filtros a la señal para centrarnos en frecuencias específicas o, incluso, filtrar los spikes, en el caso de medir neuronas reales [ 33 ]. Gracias a este software, será posible leer y guardar la información una vez realizado el experimento Otra indicación importante trata sobre el propio adaptador, pues este medirá los electrodos conectados a sus pines, marcados con números. Sin embargo, el software de INTAN los interpretará de manera diferente, por lo que el electrodo 1 en INTAN no será el mismo electrodo 1 de nuestra placa [Véase en Sección B.1]. Finalmente, antes de pasar a los resultados, se detallará el montaje utilizado, además del voltaje utilizado en la alimentación. A continuación, podemos ver el esquemático de los pines de alimentación y de señal, algo que nos ayudará a entender los siguientes pasos: Comenzando con la fuente de alimentación, esta se configuró para dar la mayor tensión posible, en este caso ± 33 V, para acercarnos lo máximo posible a la tensión recomendada por el fabricante, ±40 V. Esta irá conectada a los pines Vpp yVnn. 40 7.1 Primer experimento 41 Sobre el control, se utilizará un Arduino UNO para desempeñar esta función. Este irá conectado a los siguientes pines: Tabla 7.1 Conexiones del Arduino a la PCB. Pin Arduino UNO Pin PCB X CLR1 X LE1 X CLR2 X LE2 7 CLR3 2 LE3 8 CLR4 4 LE4 11 (COPI) DIN GND GND 13 (SCK) CLK +5V Vdd Debido a que para las pruebas únicamente se han utilizado 2 integrados, los pines CLR1, LE1, CLR2 y LE2 no se han utilizado, por lo que se marcan con una "X". 7.1 Primer experimento Una vez alimentada la PCB, podemos iniciar los experimentos. El primero tratará de comprobar el correcto funcionamiento de los integrados. Para ello, se inyectará una señal de corriente y se utilizará una resistencia en paralelo conectada a dos electrodos, de forma que podamos medir el voltaje que se obtiene. Esta señal de corriente se conectará a I1 y GND1, de manera que I1 se conectará a un electrodo y GND1 a otro. Si el integrado HV2801 funciona correctamente, debería poder medirse un cierto voltaje entre esos dos electrodos. Este proceso se realizó en todos los electrodos para comprobar su correcto funcionamiento y los resultados fueron positivos. Como ejemplo, se puede observar en la siguiente imagen una señal de voltaje medida con un osciloscopio. La señal de voltaje será mayor cuanto mayor sea la resistencia, en este caso la corriente era de 1 mA y se utilizó una resistencia de 10 kΩ. 7.2 Segundo experimento 42 Figura 7.1 Transmisión de señal en IC real. Al igual que se comprobó con la simulación en LTSpice, las ondas deben ser transmitidas correctamente por el switch, ya que este tiene una Ron muy baja y no limita de ninguna forma la tensión, gracias a su capacidad de soportar tensiones muy altas. Se obtiene, por tanto, el resultado esperado como se observa en la Figura 7.1. 7.2 Segundo experimento Una vez comprobado el correcto funcionamiento de los switches, se pasará al experimento principal. Este consistirá en inyectar dos señales de corriente con frecuencia ligeramente diferentes para crear una interferencia con una frecuencia de envolvente igual a esa diferencia de frecuencia. La primera prueba se realizó utilizando únicamente 32 electrodos, con el objetivo de facilitar el análisis para una primera prueba. Se inyectó una corriente sinusoidal, utilizando el generador de ondas y el convertidor voltaje-intensidad disponibles en el laboratorio. La primera señal es de 2 mA de amplitud y 1000 Hz y fue inyectada a través de los electrodos 25 y 26, marcados en la PCB. La otra señal es de 2 mA de amplitud y cuenta con una frecuencia de 1040 Hz, que fue inyectada por los electrodos 22 y 24. Teóricamente, la interferencia resultante deberá tener una frecuencia envolvente de 40 Hz, la cual es adecuada para provocar el potencial de acción de una neurona. Como se comentó anteriormente, para medir los potenciales se necesitará un adaptador y un amplificador, que irá conectado directamente al dispositivo. 7.2 Segundo experimento 43 Figura 7.2 Montaje del experimento. Se conectarán a la placa los pines de señal del Arduino, los pines de alimentación y los adaptares Omnetics conectados al amplificador del dispositivo de registro. Se colocará el suero fisiológico en el recipiente y se inyectarán las señales para generar la interferencia deseada. Para comenzar el experimento, primero encendemos el Arduino ya que, según el datasheet, el GND es lo primero que debe ir conectado. Posteriormente, encendemos la tensión de alimentación. Finalmente, conectamos el generador de ondas a los convertidores V/I y cargamos el código al microcontrolador [Véase en Sección C.1]. 7.2 Segundo experimento 44 A continuación se mostrarán los resultados del experimento. Como se puede observar en la siguiente gráfica, obtenemos finalmente la interferencia mediante las dos señales inyectadas por los electrodos: Figura 7.3 Interferencia en el medio salino. Se observan 32 señales medidas gracias al dispositivo de registro electrofisiológico, que corresponden con ondas interferentes en puntos específicos del recipiente. 7.2 Segundo experimento 45 La forma de onda coincide con una interferencia, pero es complicado distinguirla entre tantos valores. Para simplificarlo, activaremos únicamente tres receptores: A-008 (receptor alejado de la interferencia) y A-030 (receptor cercano a la interferencia). La posición y las señales medidas pueden verse en la Figura 7.4. Figura 7.4 Electrodos de registro elegidos. En la imagen se muestran los resultados obtenidos. Ambas gráficas coinciden con una señal interferente de 40 Hz, sin embargo la gráfica A es menos precisa que la B. Sabiendo que la interferencia debe tener una zona en la que ambas señales aplicadas se cancelen, algo que no ocurre en la gráfica A. Se puede concluir que cuanto más lejos esté el electrodo más imperfecta será la interferencia, de manera que no poseerá una onda envolvente tan definida. Además, no solo esto influye, también hay que tener en cuenta la impedancia individual de cada electrodo, puesto que esto puede llevar a cambios en el potencial medido. Por otro lado, se produjo un problema con uno de los convertidores V/I, ya que no fue capaz de transformar perfectamente la señal de voltaje a corriente. Para contrastar esto, se ha medido en el instrumento INTAN una situación en la que sólo una fuente está activada. A continuación, se puede comprobar que la señal 1 se transmite perfectamente, manteniendo el CLR4 activado [Véase en Sección C.2]. Sin embargo, cuando la señal 2 es conectada en solitario, manteniendo CLR3 activo [Véase en Sección C.3], se obtiene una señal sinusoidal irregular, posiblemente por el mal funcionamiento del convertidor, como puede observarse en la Figura 7.5. 7.2 Segundo experimento 46 (a) Señal 1. (b) Señal 2. Figura 7.5 Señal generada con primer convertidor, (a). Señal generada con segundo convertidor, (b). Se puede observar que el primer convertidor produce una señal sinusoidal de manera correcta, mientras que el segundo falla en mantener la amplitud constante, algo que influye en la calidad de la interferencia. También se hizo el experimento utilizando los 64 electrodos, como se puede observar en la siguiente imagen. Esto permite tener muchos más puntos de medida, lo que puede ser de utilidad si queremos medir un punto en específico que se encuentre en una zona donde con 32 electrodos no es posible medir de manera tan precisa. Como se puede observar en la Figura 7.6, a la izquierda se encuentra el primer canal y a la derecha el segundo. Ambos funcionan simultáneamente y pueden ser filtrados gracias a las herramientas del programa. A.4 Resultado de la deposición de oro 53 A.4 Resultado de la deposición de oro Figura A.4 Electrodo con capa de oro. Apéndice B Tablas B.1 Equivalencias entre el adaptador y el software INTAN Será necesario recurrir a esta tabla para saber qué medida presente en la pantalla corresponde con el electrodo de la placa. Tabla B.1 Equivalencias entre el adaptador y el software INTAN. Número en placa Número en software 0 24 1 25 2 26 3 27 4 28 5 29 6 30 7 31 8 0 9 1 10 2 11 3 12 4 13 5 14 6 15 7 16 8 54 B.1 Equivalencias entre el adaptador y el software INTAN 55 Tabla B.2 Equivalencias entre el adaptador y el software INTAN (continuación). Número en placa Número en software 17 9 18 10 19 11 20 12 21 13 22 14 23 15 24 16 25 17 26 18 27 19 28 20 29 21 30 22 31 23 Apéndice C Códigos C.1 Código para interferencia Código C.1 Código para interferencia. 1 2#include <SPI.h> 3 4const int CLR3=7; 5const int LE3 =2; 6const int CLR4= 8; 7const int LE4 =4; 8const int DIN =11; // Pin para DIN (COPI) 9const int CLK =13; // Reloj (SCK) 10 11 12 13 14 // Los datos se enviarán en MSB y el chip los recepcionará de manera que el ú ltimo bit mandado corresponde con el primero de los 32 bits totales. 15 16 // Cada electrodo tiene 4 bits: primero>I1, segundo>I2, tercero>GND1, cuarto> GND2. Estos serán "invertidos" trás la transmisión. 17 18 void setup() { 19 20 21 22 // Pinout 23 56 C.1 Código para interferencia 57 24 pinMode(LE3, OUTPUT); 25 pinMode(CLR3, OUTPUT); 26 digitalWrite(CLR3, HIGH); // Se tendrá el CLR activo al inicio 27 28 pinMode(LE4, OUTPUT); 29 pinMode(CLR4, OUTPUT); 30 digitalWrite(CLR4, HIGH); 31 32 delay(100); 33 34 digitalWrite(CLR3, LOW); // Se apagan los CLR para comenzar la transmisión 35 digitalWrite(CLR4, LOW); 36 37 digitalWrite(LE3, HIGH);// Se deja en alto para que todos los bits se registren y no afecten a los switches (Shift register clocking has no effect on the switch states if LE- is high) 38 digitalWrite(LE4, HIGH); 39 40 delay(100); // Los delay se deben coordinar para que funcione, aunque con delays medianamente razonables no debe haber problemas 41 42 SPI.begin(); 43 SPI.setBitOrder(MSBFIRST); //MSBFIRST or LSBFIRST 44 SPI.setDataMode(SPI_MODE3); 45 46 47 SPI.transfer(B00010010); // En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 25 (primeros 4 bits) y 26 (últimos 4 bits). El 25 irá conectado a I1, mientras que el 26 irá a GND1. 48 SPI.transfer(B00000000); 49 SPI.transfer(B00000000); 50 SPI.transfer(B00000000); 51 delay(100); 52 digitalWrite(LE3, LOW); // Cuando LE esta en low, los valores del shift register fluyen por los switches 53 delay(100); 54 digitalWrite(LE3, HIGH); 55 delay(100); 56 57 SPI.transfer(B00000000); 58 SPI.transfer(B00000000); 59 SPI.transfer(B00001000); // En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 21 (primeros 4 bits) y 22 (últimos 4 bits). El 22 irá conectado a GND2. C.2 Código señal 1 58 60 SPI.transfer(B00000100);// En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 23 (primeros 4 bits) y 24 (últimos 4 bits). El 24 irá conectado a I2. 61 delay(100); 62 digitalWrite(LE4, LOW); 63 delay(100); 64 digitalWrite(LE4, HIGH); 65 delay(100); 66 67 // Estas son líneas de protección, ya que se han registrado casos en los que ambos switches hacían la última acción que se les pedía, causando descordinación. Sólo ocurría al medir los electrodos con osciloscopio o multímetro. 68 SPI.transfer(B00000000); 69 SPI.transfer(B00000000); 70 SPI.transfer(B00000000); 71 SPI.transfer(B00000000); 72 73 SPI.end(); 74 } 75 76 void loop() { 77 78 } C.2 Código señal 1 Código C.2 Código señal 1. 1#include <SPI.h> 2 3const int CLR3=7; 4const int LE3 =2; 5const int CLR4= 8; 6const int LE4 =4; 7const int DIN =11; // Pin para DIN (COPI) 8const int CLK =13; // Reloj (SCK) 9 10 11 12 13 // Los datos se enviarán en MSB y el chip los recepcionará de manera que el ú ltimo bit mandado corresponde con el primero de los 32 bits totales. C.2 Código señal 1 59 14 15 // Cada electrodo tiene 4 bits: primero>I1, segundo>I2, tercero>GND1, cuarto> GND2. Estos serán "invertidos" trás la transmisión. 16 17 void setup() { 18 19 20 21 // Pinout 22 23 pinMode(LE3, OUTPUT); 24 pinMode(CLR3, OUTPUT); 25 digitalWrite(CLR3, HIGH); // Se tendrá el CLR activo al inicio 26 27 pinMode(LE4, OUTPUT); 28 pinMode(CLR4, OUTPUT); 29 digitalWrite(CLR4, HIGH); 30 31 delay(100); 32 33 digitalWrite(CLR3, LOW); // Se apagan los CLR para comenzar la transmisión 34 digitalWrite(CLR4, HIGH); // Si mantenemos este CLR encendido, la señal 2 no se transmitirá 35 36 digitalWrite(LE3, HIGH);// Se deja en alto para que todos los bits se registren y no afecten a los switches (Shift register clocking has no effect on the switch states if LE- is high) 37 digitalWrite(LE4, HIGH); 38 39 delay(100); // Los delay se deben coordinar para que funcione, aunque con delays medianamente razonables no debe haber problemas 40 41 SPI.begin(); 42 SPI.setBitOrder(MSBFIRST); //MSBFIRST or LSBFIRST 43 SPI.setDataMode(SPI_MODE3); 44 45 46 SPI.transfer(B00010010); // En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 25 (primeros 4 bits) y 26 (últimos 4 bits). El 25 irá conectado a I1, mientras que el 26 irá a GND1. 47 SPI.transfer(B00000000); 48 SPI.transfer(B00000000); 49 SPI.transfer(B00000000); 50 delay(100); 51 digitalWrite(LE3, LOW); // Cuando LE esta en low, los valores del shift register fluyen por los switches C.3 Código señal 2 60 52 delay(100); 53 digitalWrite(LE3, HIGH); 54 delay(100); 55 56 SPI.transfer(B00000000); 57 SPI.transfer(B00000000); 58 SPI.transfer(B00001000); // En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 21 (primeros 4 bits) y 22 (últimos 4 bits). El 22 irá conectado a GND2. 59 SPI.transfer(B00000100);// En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 23 (primeros 4 bits) y 24 (últimos 4 bits). El 24 irá conectado a I2. 60 delay(100); 61 digitalWrite(LE4, LOW); 62 delay(100); 63 digitalWrite(LE4, HIGH); 64 delay(100); 65 66 // Estas son líneas de protección, ya que se han registrado casos en los que ambos switches hacían la última acción que se les pedía, causando descordinación. Sólo ocurría al medir los electrodos con osciloscopio o multímetro. 67 SPI.transfer(B00000000); 68 SPI.transfer(B00000000); 69 SPI.transfer(B00000000); 70 SPI.transfer(B00000000); 71 72 SPI.end(); 73 } 74 75 void loop() { 76 77 } C.3 Código señal 2 Código C.3 Código señal 2. 1#include <SPI.h> 2 3const int CLR3=7; 4const int LE3 =2; 5const int CLR4= 8; C.3 Código señal 2 61 6const int LE4 =4; 7const int DIN =11; // Pin para DIN (COPI) 8const int CLK =13; // Reloj (SCK) 9 10 11 12 13 // Los datos se enviarán en MSB y el chip los recepcionará de manera que el ú ltimo bit mandado corresponde con el primero de los 32 bits totales. 14 15 // Cada electrodo tiene 4 bits: primero>I1, segundo>I2, tercero>GND1, cuarto> GND2. Estos serán "invertidos" trás la transmisión. 16 17 void setup() { 18 19 20 21 // Pinout 22 23 pinMode(LE3, OUTPUT); 24 pinMode(CLR3, OUTPUT); 25 digitalWrite(CLR3, HIGH); // Se tendrá el CLR activo al inicio 26 27 pinMode(LE4, OUTPUT); 28 pinMode(CLR4, OUTPUT); 29 digitalWrite(CLR4, HIGH); 30 31 delay(100); 32 33 digitalWrite(CLR3, HIGH); // Se apagan los CLR para comenzar la transmisión. Si mantenemos este CLR activado, la señal 3 no se transmitirá. 34 digitalWrite(CLR4, LOW); 35 36 digitalWrite(LE3, HIGH);// Se deja en alto para que todos los bits se registren y no afecten a los switches (Shift register clocking has no effect on the switch states if LE- is high) 37 digitalWrite(LE4, HIGH); 38 39 delay(100); // Los delay se deben coordinar para que funcione, aunque con delays medianamente razonables no debe haber problemas 40 41 SPI.begin(); 42 SPI.setBitOrder(MSBFIRST); //MSBFIRST or LSBFIRST 43 SPI.setDataMode(SPI_MODE3); 44 45 C.3 Código señal 2 62 46 SPI.transfer(B00010010); // En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 25 (primeros 4 bits) y 26 (últimos 4 bits). El 25 irá conectado a I1, mientras que el 26 irá a GND1. 47 SPI.transfer(B00000000); 48 SPI.transfer(B00000000); 49 SPI.transfer(B00000000); 50 delay(100); 51 digitalWrite(LE3, LOW); // Cuando LE esta en low, los valores del shift register fluyen por los switches 52 delay(100); 53 digitalWrite(LE3, HIGH); 54 delay(100); 55 56 SPI.transfer(B00000000); 57 SPI.transfer(B00000000); 58 SPI.transfer(B00001000); // En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 21 (primeros 4 bits) y 22 (últimos 4 bits). El 22 irá conectado a GND2. 59 SPI.transfer(B00000100);// En este caso, esta línea corresponde a los electrodos 23 (primeros 4 bits) y 24 (últimos 4 bits). El 24 irá conectado a I2. 60 delay(100); 61 digitalWrite(LE4, LOW); 62 delay(100); 63 digitalWrite(LE4, HIGH); 64 delay(100); 65 66 // Estas son líneas de protección, ya que se han registrado casos en los que ambos switches hacían la última acción que se les pedía, causando descordinación. Sólo ocurría al medir los electrodos con osciloscopio o multímetro. 67 SPI.transfer(B00000000); 68 SPI.transfer(B00000000); 69 SPI.transfer(B00000000); 70 SPI.transfer(B00000000); 71 72 SPI.end(); 73 } 74 75 void loop() { 76 77 } Índice de Tablas 4.1 Coste total 14 5.1 Medidas electrodos 23 7.1 Conexiones del Arduino a la PCB 41 B.1 Equivalencias entre el adaptador y el software INTAN 54 B.2 Equivalencias entre el adaptador y el software INTAN (continuación) 55 69 Índice de Códigos C.1 Código para interferencia 56 C.2 Código señal 1 58 C.3 Código señal 2 60 70 Bibliografía [1] Perlmutter JS, Mink JW. Deep brain stimulation. Annu Rev Neurosci. 2006;29:229- 257. doi:10.1146/annurev.neuro.29.051605.112824. [2] Fariba KA, Gupta V. Deep Brain Stimulation. [Updated 2023 Jul 24]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2024 Jan-. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK557847/. [3] Enciclopedia Médica A.D.A.M. [Internet]. Linda J. Vorvick, MD, Clinical Professor, Department of Family Medicine, UW Medicine, School of Medicine, University of Washington, Seattle, WA. Also reviewed by David C. Dugdale, MD, Medical Director, Brenda Conaway, Editorial Director, and the A.D.A.M.; ©1997- 2024. Mielina; [actualizado 27 abr. 2023; consulta 26 jul. 2024]. Disponible en: https://medlineplus.gov/spanish/ency/article/002261.htm. [4] Diccionario del cáncer del NCI: sinapsis, fue publicado originalmente por el Instituto Nacional del Cáncer. Disponible en: https://www.cancer.gov/espanol/publicaciones/diccionarios/diccionariocancer/def/sinapsis. [5] Instituto de Neurociencias Aplicadas (INA): ¿Qué es el potencial de acción?. Disponible en: https://www.neurocienciasaplicadas.org/post/qué-es-el-potencial-de-acción. [6] Matthew N. Rasband, Ph.D. ( Colegio Baylor de Medicina, Departamen- to de Neurociencia ) ©2010 Naturale Education 3(9):41. Disponible en: https://cajalesygalileos.wordpress.com/2013/04/28/canales-ionicos-y-celulas- excitables-aprende-ciencia/. [7] LTSpice, desarrollado por Analog Devices. Disponible en: https://www.analog.com/en/resources/design-tools-and-calculators/ltspicesimulator.html. 71 Bibliografía 72 [8] Texas Instruments, TL072A Spice model. Disponible en: https://acortar.link/xVXiDP. [9] Software de simulación COMSOL Multiphysics. Disponible en: https://www.comsol.com/comsol-multiphysics. [10] Enciclopedia Médica A.D.A.M. [Internet]. Joseph V. Campellone, MD, Department of Neurology, Cooper Medical School of Rowan University, Camden, NJ. Review provided by VeriMed Healthcare Network. Also reviewed by David C. Dugdale, MD, Medical Director, Brenda Conaway, Editorial Director, and the A.D.A.M. Editorial team; ©1997-2024. Sustancia blanca del cerebro; [actualizado 23 ene. 2023; consulta 29 ago. 2024]. Disponible en: https://medlineplus.gov/spanish/ency/article/002344.htm. [11] Software libre KiCAD. Disponible en: https://www.kicad.org/. [12] Adan I. Acosta, Muhammad S. Noor, Zelma H. T. Kiss, and Kartikeya Murari, A lightweight discrete biphasic current stimulator for rodent deep brain stimulation, 2015 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS), 2015, pp. 1–4. [13] Miguel Pareja Aparicio, Diseño y desarrollo de circuitos impresos con kicad, RC Libros, 2010, Disponible en: https://rclibros.es/producto/diseno-y-desarrollo-de- circuitos-impresos-con-kicad/. [14] Arrow Electronics, Analog crosspoints, Disponible en: https://www.arrow.com/en/categories/electronic-switches/crosspoints/analogcrosspoint?page=6. [15] N. Gavish and K Promislow, Dependence of the dielectric constant of electrolyte solutions on ionic concentration, Disponible en: http://arxiv.org/pdf/1208.5169.pdf. [16] Universidad del País Vasco Grupo de Acústica, Superposición de ondas, Disponible en: https://www.ehu.eus/acustica/espanol/basico/suones/suones.html. [17] A. L. HODGKIN and A. F. HUXLEY, A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve, The Journal of physiology 117 (1952), 500–544. [18] Hyperphysics, Envolvente de producción de batidos, Disponible en: http://hyperphysics.gsu.edu/hbasees/Sound/beat.html. [19] IPC, Ipc-2221a, generic standar on printed board design, Disponible en: https://shop.ipc.org/ipc-2221. Bibliografía 73 [20] Alireza Irandoost, Roya Mohajeri, Amirreza Bahramani, Ali Ghazizadeh, and M. Fardmanesh, Fabrication of a low-cost multi-electrode neural probe for brain signal recording, 11 2023, pp. 47–51. [21] Wheeler JJ, Baldwin K, and Kindle A et al., An implantable 64-channel neural interface with reconfigurable recording and stimulation, 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015, pp. 7837–7840. [22] KiCAD, Pcbnew, Disponible en: https://docs.kicad.org/5.1/es/pcbnew/pcbnew.pdf. [23] S. Kirigeeganage, J. Naber, D. Jackson, R. Keynton, and T. Roussel, Estructura de las neuronas naturales, COMSOL Multiphysics Technical Papers (2016), Disponible en: https://www.comsol.com/paper/simulating-spiking-neurons-using-a-simple- mathematical-model-37172. [24] MICROCHIP, Hv2801, 32-channel low-charge- injection high-voltage analog switches, Disponible en: https://ww1.microchip.com/downloads/aemDocuments/documents/OTH/ ProductDocuments/DataSheets/HV2801-HV2901-32-Channel-Low-Charge- Injection-High-Voltage-Analog-Switches-Data-Sheet-20005840A.pdf. [25] MIRANDAfisioterapia, Introducción a la electroterapia: Dispositivos, ondas y parámetros de la corriente eléctrica, Disponible en: https://www.mirandafisioterapia.com/post/introduccion-a-la-electroterapia- dispositivos-ondas-y-parametros-de-la-corriente-electrica. [26] COMSOL Multiphysics, Ac/dc module, user’s guide, Disponible en: https://doc.comsol.com/5.4/doc/com.comsol.help.acdc/ACDCModuleUsersGuide.pdf. [27] Grossman N, Bono D, and Dedic N et al., Noninvasive deep brain stimulation via temporally interfering electric fields., Cell 169 (2017), 1029–1041. [28] Massachusetts Institute of Technology (MIT), Material property database, gold, Disponible en: https://www.mit.edu/ 6.777/matprops/gold.htm. [29] Carlos Onetti and García E, Fundamentos de excitabilidad, 06 2005. [30] Pickering, Disponible en: https://www.pickeringtest.com/en-es/kb/hardwaretopics/switching-architectures/understanding-tree-and-crosspoint-matrix- architectures. [31] A. Pratiwi, O. Kekesi, and G. Suaning, Computational modeling of retinal neurons for visual prosthesis research - fundamental approaches, J. Vis. Exp. 184 (2022). Bibliografía 74 [32] Brett Szymik, Anatomía de la neurona, Arizona State University School of Life Sciences Ask A Biologist (May 31, 2017). [33] INTAN Technologies, Intan rhx data acquisition software user guide, Disponible en: https://intantech.com/files/Intan_RHX_user_guide.pdf. [34] Ramón Anadón Álvarez, Estructura de las neuronas naturales, Universidade de Santiago de Compostela (1995), Disponible en: https://minerva.usc.es/xmlui/bitstream/handle/10347/12113/2cc86neuronal.pdf.