CN105814443B - 应用于神经感测的超高阻抗传感器 - Google Patents
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Abstract
提供了一种在电位感测网络中的可与电容传感器一起使用的传感器电路。该传感器电路提供偏置电流,同时通过借助于有限阻抗的经滤波的测量的正反馈来保持针对所关注频带中的信号的高的输入阻抗。传感器电路适于但不限于诸如脑电图(EEG)、肌电图(EMG)和心电图(ECG)之类的技术。还描述了利用电容传导传感器的神经反馈系统。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年11月27日提交的美国申请第61/910033号的优先权。出于美国的目的,根据35U.S.C.§119,本申请要求于2013年11月27日提交的题目为“ULTRA HIGHIMPEDANCE SENSOR WITH APPLICATIONS IN NEUROSENSING”的美国申请第61/910033号的权益,出于所有目的,该申请因此通过引用合并到本文中。
技术领域
本发明涉及用于信号检测的设备以及相关的方法。该设备具体应用于检测低振幅生物电信号。例如,该设备可以用于获得脑电图(“EEG”)信号、心电图(ECG)信号或肌电图(EMG)信号。
背景技术
包括人类的哺乳动物的生物活动会产生电场。这些场遍及身体而变化并且取决于身体状态、情绪状态和精神状态而改变。例如,大脑的工作产生可以通过监测头皮上的点的电位来检测的电场。所监测的电位是脑电图(EEG)信号的示例。EEG信号的特征如频谱提供大脑工作的指示。神经反馈系统可以处理EEG信号并产生声音或其它反馈信号。使用者可以使用神经反馈系统来学习行使对其大脑的工作的控制。
使用听觉刺激以提供反馈的示例性神经反馈系统是从加拿大维多利亚的ZengarInstitute Inc.(www.zengar.com)可获得的系统。NeurOptimal监测用户的脑波,并且当脑波不平稳地工作时通过调节用户正在听的音乐而向中枢神经系统发出警报。在大脑活动示出混乱的迹象情况下,由神经反馈软件提供的音乐立即被中断。这个细微的线索向用户大脑发出警报:其正在无效运转。通过重复的训练期,大脑自身“重置”并且更平稳地工作。
跳动的心脏也创建了可以在皮肤处被检测的时间变化的电场。所监测的信号是心电图(ECG)信号的示例。可以分析ECG信号以确定心脏跳动正常或不正常。类似地,可以布置传感器以使用肌电图(EMG)来测量肌肉功能。
描述各种EEG系统的专利文件包括:US专利5230346、US专利4503860、US专利4411273、US专利7729740、US公开第20110282231号、US公开第20110046503号以及US公开第20130079659号。
包括EEG信号的生物电信号的振幅通常较小。这样的信号通常需要放大。因为信号微弱,所以噪声是问题。用于监测小的电位的系统(例如EEG系统、EMG系统、ECG系统)的整个性能可以高度依赖于用于检测电位的传感器的性质。
对提供放大的传感器进行描述的专利文件包括US20130066183、US20120250197、EP1451595B1和US8264247。
各种类型的电极可以用于检测EEG信号。一些EEG系统使用湿接触电极。湿接触电极与导电凝胶或膏一起使用,以向用户提供低阻抗的连接。湿接触电极可能使用不方便并且耗时。此外,导电凝胶和膏不干净,并且可能经常在相邻的传感器之间流出并造成信号污染。
干电极不使用膏和凝胶,而是直接接触用户。使用干电极来制造的连接的电阻抗通常比使用湿接触电极来制造的连接的电阻抗大得多。使用干传感器来制造的连接的这种阻抗可能由于诸如皮肤状态、在干电极与皮肤之间存在头发等之类的因素而显著变化。
非接触传感器依赖电容耦合,并且不需要电连接至受试者而进行工作。存在与非接触传感器相关联的诸多问题。对场的耦合非常微弱,从而使得传感器易于获得外来噪声。此外,典型的放大器设计需要有限的—虽然通常微小的—输入电流以正确地工作。例如,在下述文献中描述了非接触传感器:Sullivan等人的A Low-Noise,Non-Contact EEG/ECGSensor IEEE 2007;Cauwenberghs等人的Wireless Non-contact Cardiac and NeuralMonitoring.Wireless Health,2010年10月7日,美国圣地亚哥;Ross的Recent Patents onNon-Contact Electrodes for Measuring EEG and EKG和Recent Patents onElectrical&Electronic Engineering,2013年,第6卷,2至6;Chi等人的Non-contact LowPower EEG/ECG Electrode for High Density Wearable Biopotential SensorNetworks,第六届可穿戴式和可植入式人体传感器网络国际研讨会,2009年6月3日至6月5日。在US8193821、CA2706956、US20120265080和US8780512中还描述了非接触传感器。
US20130039509和US827107描述了配备有用于检测生物电信号的电极的头戴装置。EP2709519A1描述了所感测到的生物信号的各种应用。US7088175描述了测量自由空间电场。
仍然需要改善现有传感器的一些缺点的适于检测小电位的传感器。在神经感测和神经反馈的领域中,仍然需要可以在有噪声的情况下工作并适于诸如脑电图(EEG)、肌电图(EMG)和心电图(ECG)之类的技术的可靠的非接触传感器。
发明内容
本发明具有许多方面。一个方面提供了可用作用于在一个或更多个传感器处检测电位的前端的传感器电路。在一些实施方式中,传感器包括电容传感器。在一些实施方式中,电位包括生物电信号。另一方面提供了合并这样的传感器电路的EEG系统。另一方面提供了合并这样的电路的生物反馈系统。另一方面提供了对传感器电路进行操作以提供用于输入放大器的偏置电流以及/或者消除由静电放电造成的噪声信号的方法。
一个示例性方面提供了用于测量所关注频带中的电位的设备。该设备包括:放大器,其具有输入端和输出端;滤波器,其具有输出端以及被连接成从放大器输出端接收信号的输入端;以及阻抗器,其具有耦合在过滤器输出端与放大器输入端之间的电阻分量。滤波器具有排除直流信号的通带,并且结合的放大器和滤波器具有针对在滤波器的通带内的频带中的信号的单位增益。
另一示例性方面提供了一种用于检测电位的方法。该方法包括:在具有耦合至电位的输入端的放大器的输出端,检测包括关注的信号的放大器输出信号;从放大器输出信号中提取关注的信号;以及将所提取的关注的信号施加至阻抗器的一端,所述阻抗器的第二端连接至放大器输入端。关注的信号可以是在特定频带内的信号,并且提取关注的信号可以包括对放大器输出信号进行滤波。
另一示例性方面提供了包括两个或更多个电容传感器的神经感测系统,每个电容传感器耦接至对应的放大器输入端。对于每个对应的放大器输入端,阻抗器连接在放大器输入端与在等于所关注信号的电位处驱动的点之间,该所关注信号包括对应的放大器输出信号与虚拟接地电位之间的差。虚拟接地电位可以是两个或更多个电容传感器的平均电位。
另一示例性方面提供了神经反馈系统。该神经反馈系统包括:电位感测系统、处理器和神经反馈模块。电位感测系统包括至少两对电容传导传感器,每一对包括针对第一传感器的第一电路以及针对第二传感器的第二电路。第一电路和第二电路包括:提供电压输入的输入端;提供电压输出的放大器,放大器与差分电路电通信,差分电路与滤波器电通信,滤波器提供放大器的带宽受限的输出,滤波器与阻抗器电通信。阻抗器提供输出,该输出在输入端与放大器之间回转。第一电路和第二电路在差分电路中彼此电通信,以提供偏置电流抵消和虚拟驱动接地。处理器包括用于对来自电位感测系统的相减信号进行处理的指令以及用于神经反馈系统的指令。神经反馈模块被配置成提供感觉输出。
其它方面和示例性实施方式在附图中示出,并且/或者在以下的描述中描述。
附图说明
附图示出了本发明的非限制性的示例性实施方式。
图1是单个传感器的电路图。
图1A是示出了使用数字滤波器和数模转换器的示例性单个传感器的电路图。
图2是具有以差分配置连接的两个传感器的示例性实施方式的电路图。
图3是示出了具有以差分配置连接的两个传感器的系统的框图。
图4是示出了具有多个传感器和虚拟驱动接地的示例性传感器系统的电路图。
图5是示出了根据本技术的示例性实施方式的包括电容传感器的神经感测系统的框图。
图6是示出了合并如本文中所描述的高输入阻抗信号检测器的示例性生物反馈系统的框图。
定义:
放大器—放大器意指下述电路或装置:所述电路或装置在输出端出现的至少在工作频率的范围内的信号与在输入端出现的信号乘以增益G的信号基本相同。G不限于大于1,并且G可以大于1、等于1或小于1。G可以是正数或负数。
BPF—带通滤波器
IC—集成电路
PCB—印刷电路板
LPF—低通滤波器
FFT—快速傅里叶变换—一种用于在数字上确定采样信号的频率成分的方法。
具体实施方式
图1示出了根据示例性实施方式的传感器电路10。传感器电路10被设计成检测所关注的频带内的电信号。在示例性实施方式中,所关注的频带包括在某一截止频率以上的频率。该截止频率可以在毫赫兹范围内(例如,大约100mHz)。在示例性实施方式中,所关注的频带是100mHz至100Hz或大约1kHz。该频带在某些EEG应用中是有用的频带。所关注的频带的精确的上界和下界不是关键的。在其它应用中可以关注其它频带。
传感器电路10包括具有输入端12A和输出端12B的放大器12。输入端12A连接至传感器14,传感器14可以例如包括接近于受试者的皮肤的电极。电极不必与受试者的皮肤导电接触。例如,传感器可以包括干电极或非接触电极。
放大器12具有高的输入阻抗,以便于在受试者的皮肤处感测电位的小的变化,尽管事实是传感器14未良好地与受试者的皮肤导电接触或甚至与受试者的皮肤没有任何导电接触。放大器12可以例如包括常规放大器如运算放大器。在一些实施方式中,放大器12包括单位增益配置的运算放大器。
电路10包括在传感器14与放大器12之间的电容器15。电容器15可以由传感器14的电容以及/或者由单独部件来设置。除非电容器15失效,否则将电容器15设置成单独部件提供了下述增加的安全优点:确保电路10无法将直流电提供至受试者。
电路10包括用于在放大器12的输入端处修正电荷不平衡的电路系统。因为放大器12具有高的输入阻抗并且电容器15对于直流电也呈现高的阻抗,所以在放大器12的输入端处可以积累电荷。该电荷积累可以由放大器12所需要的偏置电流(示出为IBIAS)而造成,不过该偏置电流微小(在一些情况下在微微安或毫微微安的范围内)但不为零。静电放电也可以造成在放大器12的输入端处的电荷积累。
电路10被配置成提供相对低阻抗的通路,以解决在放大器12的输入端12A处所关注频带之外的一个或更多个频率的电荷不平衡,同时保持对于所关注频带内所有频率的高的阻抗。这通过滤波器16和连接在滤波器16的输出端16B与放大器12的输入端12A之间的阻抗器18的组合来获得。滤波器16的输入端16A连接至放大器12的输出端12B。在简单的情况下,阻抗器18包括电阻器。其它情况如下所述。阻抗器18的电阻可以比放大器12的输入阻抗小得多。例如,在一些实施方式中,放大器12的输入阻抗可以为109欧姆或更大,而阻抗器18的电阻为大约107欧姆左右。阻抗器18的电阻的精确值不是关键的。在一些实施方式中,阻抗器18的阻抗的电阻分量明显小于放大器12的输入端12A与受试者之间的连接的阻抗的电阻分量。在一些实施方式中,阻抗器18的阻抗的电阻分量明显小于至放大器12的输入端12A的任意其它连接的阻抗的电阻分量。
选择放大器12的增益和滤波器18的增益,使得对于关注的频带内的信号,放大器和滤波器18的结合的增益是单位的。当该条件在所关注频带内满足时,在滤波器16的输出部16B处的信号与放大器12的输入端12A处的信号一样。因此,对于所关注频带内的信号,因为跨阻抗器18没有电位差,所以没有电流流过阻抗器18。阻抗器18可以被称为幻象阻抗器,原因是,在所关注频带内,似乎阻抗器18不存在。
期望滤波器16的频率响应跨关注的频带相对平坦(恒定)。对于许多应用,频率响应跨关注的频带应当平坦至在±.5%内,或者在更多苛刻的应用中,应当平坦至在±.1%内。还期望放大器12和滤波器16的结合的增益被统一成所关注频带内高的精确度水平。在一些实施方式中,过滤器16和放大器12的结合的增益跨关注的频带(可以是例如跨越1mHz至1KHz的频带或该频带的子集)为1±.005或1±.001。所需要的容差将取决于应用。
在一些实施方式中,放大器12和滤波器16的结合的增益被统一成在以下给出的系数内:
R18×2πFC15
其中,R18是阻抗器18在所关注频带中的最高频率F下的阻抗,而C15是电容器15的电容。所以,例如其中,由电阻为10MΩ的电阻器来设置阻抗器18,并且电容器15的值为0.1微微法拉,并且所关注的最大频率为400Hz,然后在这样的实施方式中,放大器12和滤波器16的组合的增益被统一成在系数±0.0027内。
在一些实施方式中,放大器12和滤波器16均具有针对所关注频带中的信号的增益。这是优选地,原因是对于尽管温度变化也保持单位增益的放大器以及可能稍微超出容差的部件存在已知的构造。更加难以设计将保持特定的非单位增益的可靠性的放大器。然而,在一些替代的实施方式中,在所关注频带内,放大器12具有非单位增益,而滤波器16具有与放大器12的增益相反的增益。
期望放大器12和滤波器16在所关注频带内不产生信号的净相位移。尤其对于用于设计在所关注频带中不在很大程度上使信号的相位移的滤波器和放大器的组合的相对低频率的信号(例如,具有小于几KHz的频率的信号)完全在本领域的常规技术水平内。出于一些原因,如果期望使用可以产生相位移的放大器12或滤波器16,则另一放大器12和滤波器16可以以产生相等或相反的相位移的方式构造,或者可以引入一个或更多个另外的电路元件以修正相位移。
滤波器16可以具有多种构造。在一些实施方式中,滤波器16是无源滤波器。在其它实施方式中,滤波器16具有有源部件。滤波器16可以是模拟滤波器或数字滤波器。滤波器16可以是高通滤波器或带通滤波器。滤波器16是具有无源部件的模拟滤波器的示例性情况是滤波器16是RC滤波器或LRC滤波器的情况。尤其在所关注频带的下端是低频率的情况下,期望滤波器16具有在所关注频带的低频端以下的截止频率。在一些实施方式中,滤波器16是一阶高通滤波器。在其它实施方式中,滤波器16可以是二阶或更高阶滤波器。
在理想的情况下,滤波器16具有针对所关注频带内的平坦的频率响应以及至少跌落到关注的频带以下的频率的频率响应。
在所关注频带之外,在滤波器16的输出端处的信号偏离在放大器12的输入端12A处的信号。例如,滤波器16可以包括二阶滤波器,该二阶滤波器具有随着频率降低到在截止频率以下朝固定的电位会聚的输出。放大器12的输入端12A的其值不同于该固定电位的任意DC信号将看到通过阻抗器18的相对低的阻抗,并且将与固定电位相等。通过此机理,由于静电被中和,所以偏置电流可以被提供至放大器12并且电荷在放大器输入端12A处不平衡,同时在所关注频带内保持对信号的高输入阻抗。
可以从滤波器16的输出端或者从放大器12的输出端12B采取信号用于进一步处理。例如,可以对信号进行调节、对信号进行进一步滤波、通过模数转换器使信号数字化等等。信号可以应用于广泛的应用中的任何一个,所述应用包括例如下述应用:监测出现在传感器14处的信号、通过对信号进行处理来确定关于受试者的生理信息、产生反馈信号等等。
滤波器16的输出端可以可选地用于驱动低阻抗的一个或多个屏蔽19。在一些实施方式中,屏蔽19可以包括被连接成将信号从传感器14承载至电路10的一个或更多个屏蔽电缆的屏蔽。在这样的实施方式中,以与对于关注的频带中的频率所检测的信号相同的电位来主动保持屏蔽19。这降低了电噪声的获得。屏蔽19可以被布置成屏蔽传感器14和/或将传感器14连接至放大器12的导体和/或放大器12和/或滤波器16。在示例性实施方式中,屏蔽19屏蔽传感器14的一侧、输入电容器15、阻抗器18、放大器12的输入端和电缆(如果存在的话),该电缆包括将传感器14连接至电路的含放大器12的部分的导体。
在一些实施方式中,阻抗器18包括除电阻器18A之外的部件。例如,阻抗器18可选地设置有平行于电阻器18A的电容器18B。电容器18B可以提供抵抗静电放电的一些保护,并且还可以针对高频信号提供降低的阻抗的路径。
如另一示例,阻抗器18可以包括电阻器18A,该电阻器18A平行于一个或更多个可选的静电放电保护装置(ESD)如瞬态电压抑制(TVS)二极管、齐纳二极管、多层压敏电阻、陶瓷电容器等。出于如上所述的相同的原因,这些装置不会影响电路的对于所关注频带内的信号的输入阻抗,但是提供了低阻抗路径,所述低阻抗路径可用于使由静电放电造成的电压消失。静电放电往往具有非常快速的上升时间(高频)。滤波器16可以阻挡这样的高频,使得静电放电产生跨阻抗器18的电压,该电压可以触发ESD的工作。ESD 18C被示出。
不强制通过分立电阻器18A来提供阻抗器18的电阻分量。在一些实施方式中,阻抗器18由以下装置提供:该装置提供在滤波器16的输出端与放大器12的输入端12A之间的电阻,并且还提供其它功能。
在一些实施方式中,滤波器16实现为数字滤波器,例如该数字滤波器在被编程以提供各种增益的数字信号处理器(DSP)中。图1A示出了根据实施方式的示例性电路10A,其中,滤波器16由执行软件指令22的DSP 20来实现。通过模数转换器(ADC)23将来自放大器12的模拟输出信号VOUT转换成数字格式。通过DSP 20来处理数字信号。通过数模转换器(DAC)24将DSP 20的数字输出转换成模拟量,并且应用于如上文所述进行操作的阻抗器18。
在一些实施方式中,滤波器16在所关注频带内具有可变的增益。可以对滤波器16的增益进行主动控制,以保持与放大器12的增益相反的增益。在图1A的实施方式中,可以通过软件22来配置DSP 20以测量放大器12的增益。例如,电路10A可以被配置成产生具有已知振幅和所关注频带之外(例如,刚好高于所关注频带)的频率的试验信号。该试验信号可以由独立的振荡器或信号产生器产生,但是方便对DSP 20进行编程,以产生试验信号并在DSP20的输出端处应用该试验信号。
DSP 20被配置成在放大器12的输出处检测试验信号,并且通过将试验信号的初始振幅与在放大器12的输出端的经放大的试验信号进行比较来确定放大器12的增益。DSP 20然后可以调节滤波器16的增益,正如需要的那样以及如果有需要的话,将滤波器16的增益调节成与放大器12的所测量的增益相反。
试验信号的振幅可以被调节成具有期望的已知值,然而这不是强制性的,原因是DSP 20可以可选地被配置成使用模数转换器(ADC)来测量初始试验信号12的振幅。
图2示出了另一示例性电路30,其提供了以不同配置而连接的两个传感器电路31-1和31-2。在图2中,与图1所描绘的元件相同或相似的元件具有相同的附图标记,除了添加了后缀“-1”和“-2”以表示元件是哪个传感器电路(31-1或31-2)的部分之外。通常当讨论元件时,可以省略这些后缀。每个传感器电路31包括放大器12、滤波器16和阻抗器18,所有的这些可以如本文中所描述的。
电路31-1和31-2与上文所描述的电路10和10A的不同之处在于:电路31-1和31-2中的每一个包括差分电路32,差分电路32具有被连接成从放大器12-1和12-2接收输出信号的输入端以及连接至对应的滤波器16的输出端。差分电路32可以实现在数字域或模拟域中。在滤波器16以数字的方式实现的情况下,在用于实现滤波器16的相同的一个或更多个处理器(DSP)中可以容易地实现差分电路32。
在操作中,在传感器14-1处检测第一电压信号(VIN1),并且通过电容器15-1的方式来在放大器12-1的输入端处应用第一电压信号(VIN1)。在传感器14-2处检测第二电压信号(VIN2),并且通过电容器15-2的方式来在放大器12-2的输入端处应用第二电压信号(VIN2)。作为响应,输出电压VOUT1和VOUT2分别出现在放大器12-1和12-2的输出端处。
差分电路32-1确定VOUT1与VOUT2之间的差,并且将该差施加至滤波器16-1的输入端。差分电路32-2确定VOUT2与VOUT1之间的差,并且将该差施加至滤波器16-2的输入端。将增益的1/2提供到差分电路32或滤波器16中,使得在滤波器16-1的输出端处的信号由下式给出:
其中,V16-1是在滤波器16-1的输出端处的信号,VIN1和VIN2如上文所述,而VAVG是VIN1和VIN2的平均值。除了相互交换VIN1和VIN2之外,由类似的关系给出在滤波器16-2的输出端处的信号。
因为通过差分电路32来消除为传感器电路31-1和31-2所共用的信号,所以这些公共信号在滤波器16-1和16-2的输出端不存在。在滤波器16的输出端处不存在公共信号使阻抗器18-1和18-2针对公共信号提供相对低阻抗的路径。效果是公共信号被电路30拒绝。另外,传感器电路31-1和31-2的对于公共信号的增益非常小,使得在VIN1和VIN2中存在的公共分量不会使放大器12中的任何一个的输出达到其极限。电路30的表现是:仿佛电路30具有至受试者的驱动接地连接,而不需要至受试者的分离的物理接地连接(虽然这样的接地连接可以可选地存在)。电路30可以被称为提供虚拟驱动接地。
来自第一传感器电路31-1和/或第二传感器电路31-2的差分信号可以针对预期的应用来进行处理。所述差分信号可以在滤波器16-1和16-2中之一或者差分电路32-1和32-2中之一的输出端处获得。此外,分离差分电路可以确定放大器12-1和12-2的输出之间的差,以产生差分信号,该差分信号可以被提供至数据处理器例如可编程处理器(例如DSP、微处理器、嵌入式处理器等)或逻辑电路(例如硬连线逻辑电路、自定义逻辑芯片(例如ASIC)、合适配置的可配置的逻辑(例如经配置的现场可编程门阵列-FPGA)),或者这些的合适的组合。
图3示出了下述示例性情况:在块35处使通过使用如本文所述的电路(例如使用传感器电路31-1和31-2)而对信号进行感测来在块34-1和34-2处分别获得的输出VOUT1和VOUT2相减,以产生差分信号V12。块35可以使用模拟差分电路来实现或者可以包括在使VOUT1和VOUT2数字化之后进行的数值相减步骤。在块36中对差分信号V12进行处理。块36可以包括根据在数据处理器、逻辑电路等中实现的算法来处理差分信号V12,以产生输出37。在一些实施方式中,输出37是通过人类感官系统如听觉系统或视觉系统或触觉系统而可检测(有意识地或潜意识地)的反馈信号。在一些实施方式中,输出包括对呈现给受试者的声音的调制或其它调制。
在一些实施方式中,通过印刷电路板中的层来设置用于一个或更多个传感器的一个或更多个电极。可以通过印刷电路板的另一层来设置与电极电绝缘的导电屏蔽。例如,可以通过印刷电路板的非导电层来使屏蔽与电极分离。在一些实施方式中的屏蔽大于电极的边缘并与电极的边缘交叠。在印刷电路板中设置电极的实施方式中,传感器电路可以设置在同一印刷电路板上。在这样的实施方式中,传感器电路可以通过印刷电路板的导电元件来连接至电极进而连接至屏蔽(如果存在的话)。在一些实施方式中,印刷电路板是柔性的。在这样的实施方式中,印刷电路板可以被弯曲,以使得电极的曲率与受试者如人的部分的曲率匹配。
在一些实施方式中,可以期望提供包括多于一个或两个传感器的系统。可以以差分对的方式或不以差分对的方式来布置传感器。图4示出了包括多个传感器电路51-1、51-2……51-N的示例性电路50。电路50可以包括任意合理数目的传感器电路51。每个传感器电路51可以与如上所述的传感器电路10或10A类似。电路50与上文所描述的电路的不同之处在于输入至滤波器16的信号。
在电路50中,至每个滤波器16的输入包括对应放大器12的输出与基于一个或更多个其它放大器12的输出的代表性的信号的组合。该代表性的信号可以具有例如下述的值:放大器12的代表性的集体输出的平均值、平均数或中值。可以从对应的放大器12的输出减去代表性的信号。每个放大器12的输出则可以是对应的输入信号(例如VIN1)与代表性的信号之间的差。这在下述情况下可以是有利的:所测量的信号的绝对数量不重要,但是所测量的信号之间的关系重要。
在放大器的输出端与滤波器的输入端之间可以连接有组合电路,以产生输入至滤波器的信号。在一些实施方式中,该组合电路包括差分(相减)电路。可以在模拟域或数字域中进行组合。在一些实施方式中,差分电路被配置成从放大器输出信号减去来自另外的信号传感器的输出信号的函数。
在示例性实施方式中,至滤波器16-1的输入由下式给出:
其中,K为常数。K的值例如在0.1至20范围内。在一些实施方式中,K=1。通过用来自对应放大器12的输出信号来代替VOUT1而修正的同一等式(2)来设置至其它滤波器16的输入。
通过等式(2)的右手侧的第二项而设置的平均值可以可选地是由例如下式给出的加权平均值:
其中,d是通常可以与差分值i不同的加权因子。
电路50包括与等式(2)的右手侧的第二项对应的求平均值电路55。连接在每个传感器电路51中的差分电路32,以从对应的放大器12的输出减去求平均值电路55的输出。例如,连接在传感器电路51-1中的差分电路32-1,以从放大器12-1的输出减去求平均值电路55的输出。求平均值电路55可以实现为模拟电路,数字处理或其组合。
电路50中的每个传感器电路51的输出表示由电路50获得的信号VIN与代表性的信号值(例如所有传感器电路51的平均输出)之间的差。因此电路50提供了与以下电路类似的输出(例如,具有与所感测的信号的平均值相等的电位):该电路设置有连接至受试者的接地并且由代表性的信号驱动。
在一些实施方式中,由经滤波的信号(例如在滤波器16的输出端处的信号)构成代表性的信号,而非由如图4所示的在放大器12的输出端处的信号。
本文中所描述的传感器电路具有非常广的应用范围,发明人特别关注的一个应用是生物感测并且尤其是神经感测。图5示出了包括至少四个传感器14-1、14-2、14-3和14-4的示例性神经感测系统60。信号传感器14-1和14-2连接至差分传感器电路61-1。信号传感器14-3和14-4连接至差分传感器电路61-2。
传感器电路61-1被配置成输出表示由传感器14-1和14-2获得的信号之间的差的差分信号。类似地,传感器电路61-2被配置成输出表示由传感器14-3和14-4获得的信号之间的差的差分信号。传感器14-1和14-2可以被定位成在受试者的头部的一侧(例如左侧)检测信号,而传感器14-3和14-4可以被定位成在受试者的头部的另一侧(例如右侧)检测信号。得到的右差分信号64和左差分信号65前往执行算法的数据处理器66,该算法处理差分信号并且产生传送至受试者的反馈。
例如,数据处理器66可以分析信号64和65,以评估受试者左脑活动与右脑活动之间的平衡。数据处理器66然后可以向音频控制器67发出控制信号,以修正声音信号68,从而产生可以通过音频控制器67将其传送至受试者的经修正的声音信号69。例如,如果检测到受试者的左脑活动水平与右脑活动水平之间存在不平衡,则可以对音频控制器67进行控制,以将音频遗失插入到声音信号68中。
图6示出了根据另一示例性实施方式的系统70。系统70包括感测用户的皮肤或头皮上的电荷的至少两个电容传感器72-1。电容传感器是不依赖于低阻抗电导来从受试者获得信号的传感器。电容传感器提供了电容耦接至受试者的皮肤(在一些实施方式中为头皮)的电极。可以但不是强制性的是,例如通过电解质材料的层来将电容传感器的电极与受试者的皮肤电绝缘。
电容传感器72和72连接至检测并处理由电容传感器72获得的信号的装置74。装置74包括合并如本文中所描述的一个或更多个传感器电路的高阻抗前端73。
在系统70中,装置74包括EEG装置,EEG装置包括可以由执行算法82的数据处理器80提供的数据获得模块76和数据分析模块78。数据分析模块78控制输出装置84。输出装置84可以包括任意各种类型的包括例如以下输出装置的一个或更多个装置:显示器、打印机、发声器、记录另一装置的数字或模拟控制信号的数据记录器等。
在一些实施方式中,同一处理器应用于以下两者:进行例如参考图1A所描述的数字滤波以及处理所检测的信号。
在示例性实施方式中,通过电容性传感器72的方式来获得EEG数据,在数据分析模块78中,通过信号处理算法82来计算关于大脑的性能的信息。在受试者的大脑的右侧与左侧的活动之间检测到的不平衡使得信号处理算法82确定不平衡,并且处理器80向输出装置84发信号,以修正播放至受试者的声音信号(例如通过将一个或更多个听觉遗失插入到声音信号中)。在一些实施方式中,声音信号包括音乐信号。
在根据示例性实施方式的神经反馈系统中,本文中所描述的一个或更多个电路被安装至头戴装置,该头戴装置还支承耦接至放大器的输入端的电位感测接触件。可以佩戴头戴装置使得在电位感测接触件处检测到的EEG信号由放大器12来放大。在一些实施方式中,头戴装置支承以下:在佩戴有头戴装置的情况下,用于接触人的头皮的左侧的至少一个第一对电位感测接触件;以及在佩戴有头戴装置的情况下,用于接触人的头皮的左侧的至少一个第二对电位感测接触件。
电位感测接触件可以包括电极、非接触传感器、高阻抗传感器等。在一些实施方式中,电位感测接触件具有超出1MΩ或超出10MΩ的直流阻抗。在一些实施方式中,电位感测接触件(例如通过电容器15)电容性地耦接至对应的放大器12的输入端。
本发明的另一方面提供了用于检测电位的方法。一个方面包括将电位耦合至放大器的输入端,在放大器的输出端处检测包括关注的信号的放大器输出信号;从放大器输出信号提取关注的信号;以及将所提取的关注的信号施加至阻抗器的一端,所述阻抗器的第二端连接至放大器输入端。在一些实施方式中,关注的信号是在指定频带内的信号。在这样的实施方式中,提取关注的信号可以包括在带通滤波器或低通滤波器中对放大器输出信号进行滤波。在一些实施方式中,关注的信号包括表示在两个位置处测量到的电位的信号之间的差。在这样的实施方式中,提取关注的信号可以包括从放大器输出信号减去另一信号。一些实施方式包括通过阻抗器的方式来提供用于放大器的直流偏置电流。
可以通过集成运算放大器(运算放大器)来方便地设置上文所描述的在电路中的放大器12,不过这不是强制性的。商业上可利用具有非常高的输入阻抗和低的偏置电流要求的运算放大器。以下不是强制性的:本文中所描述的放大器、滤波器和差分电路彼此隔开并分离。这些元件可以共享部件。例如,放大器可以在可能不存在或不需要分离滤波器的情况下具有提供所描述的滤波功能的带通特性。在所示出的连接两个放大器以设置差分输出的实施方式中,可替代的实施方式可以使用具有针对每个输入的分离的反馈路径的单个差分放大器。
本文中所描述的示例性实施方式的优点可以借助于在本书面描述中具体指出的工具和组合来实现和获得。要理解的是,前述一般描述和下文的详细描述仅是示例性的和说明性的,并且不限制所附权利要求。虽然已经详细地描述了示例性实施方式,但是前述描述在所有方面是说明性的,而非限制性的。要理解的是,在不脱离示例性实施方式的范围的情况下可以做出许多其它修正和变型。
要理解的是,本发明不限于具体公开的示例性实施方式。仅仅通过使用常规实验,本领域的技术人员将意识到或能够确定对于本文中所描述的具体示例性实施方式的等同方案及其许多修改方案。这样的等同方案旨在包含在所附或随后提交的权利要求的范围内。例如,在另一实施方式中,使用被设置成其频率响应在所关注带以下为非单位的仅一个放大器来实现单个传感器电路。类似地,如果放大器为差分放大器,则在没有差分电路的情况下可以实现双传感器。另外,如果放大器的频率响应在所关注带宽以下为非单位,则可以在没有滤波器16的情况下实现单传感器或双传感器。
术语的解释
除非上下文明确地另作要求,否则贯穿说明书和权利要求:
·“包括”、“包含”等被解释成包括的含义,与排他或穷举的含义相反;也就是说,是“包括,但不限于”的含义;
·“连接”、“耦接”或其任意的变化意指两个或更多个元件之间的直接或间接的任意连接或耦接;元件之间的耦接或连接可以是物理上、逻辑上或其组合;
·“在本文中”、“之上”、“之下”以及类似含义的词在用于描述本说明书的情况下,应当指代本说明书的全部而非本说明书的任意特定部分;
·“或”,参考两个或更多个项的列表,“或”涵盖了词的所有以下解释:列表中的任意项,列表中的所有项以及列表中的项的任意组合;
·本文中所使用的全部词应当解释为根据情况需要的这样的属性或数目(单数或复数);
·除非上下文明确地有另外的指示,否则单数形式“一”、“一个”以及“该”还包括任意合适的复数形式的含义;
·描述性的标题仅为了方便,而不应控制或影响说明书的任意部分的含义或构造;
·除非上下文明确地有另外的指示,否则“或”和“任意”不是排斥性的,并且“包括”和“包含”不受限制。
在本描述和任意所附权利要求(在出现的情况下)中使用的表示方向的词如“垂直”、“横向”、“水平”、“向上”、“向下”、“向前”、“向后”、“向里”、“向外”、“垂直”、“横向”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“在…之下”、“在…之上”、“下”等取决于所描述和所示的设备的具体方位。本文中所描述的主体可以假定各种替代的方位。因此,这些方向项不被严格限定并且不应被狭隘地解释。
可以使用下述配置来实现本发明的实施方式:具体设计的硬件;可配置的硬件;通过提供能够在数据处理器上执行的软件(其可以可选地包括“固件”)而配置的可编程数据处理器;具体编程的、配置的或构造的以进行本文中所详细说明的方法中的一个或更多个步骤的特殊目的计算机或数据处理器;以及/或者这些中的两个或更多个的组合。具体设计的硬件的示例为:逻辑电路、专用集成电路(“ASIC”)、大规模集成电路(“LSI”)、超大规模集成电路(“VLSI”)等。可配置的硬件的示例为:一个或更多个可编程逻辑装置如可编程阵列逻辑(“PAL”)、可编程逻辑阵列(“PLA”)和现场可编程门阵列(“FPGA”)。可编程数据处理器的示例为:微处理器、数字信号处理器(“DSP”)、嵌入式处理器、图形处理器、数学协处理器、通用计算机、服务器计算机、计算机工作站等。例如,在生物反馈装置中的一个或更多个数据处理器可以通过执行程序寄存器中的可访问处理器的软件指令来实现本文中所描述的方法。
除非本文中另有指示,否则本文中叙述的值的范围仅意在充当单独指代落入该范围内的每个单独的值的简要方法,并且每个单独的值合并到本说明书中,如同其在本文中单独叙述的一样。在提供了值的具体范围的情况下,要理解的是,除非上下文中另有明确指示,否则达到下限的单位的十分之一的在该范围的上限和下限的每个中间值以及任意其它所述的或在该所述范围内的中间值被包括在本文中。还包括所有较小的子范围。本文中还包括这些较小范围的上限和下限,受限于在所述范围内的任意具体排除的限制。
除非另有限定,否则本文中所使用的所有技术和科学术语具有与相关领域中的普通技术人员通常所理解的含义相同的含义。虽然还可以使用与本文中所描述的方法和材料类似或等效的任意的方法和材料,但是现在描述可接受的方法和材料。
除非本文中另有指示或者明显与上下文矛盾,否则可以以任意合适的顺序来执行本文中所描述的所有方法。除非另有要求保护的,否则任意示例和所有示例的使用或者本文中提供的示例性术语(例如“诸如”)仅意在更好地说明示例性实施方式而不造成对所要求保护的发明的范围的限制。本说明书中没有术语应被解释为将任意非要求保护的元件指示成必要的。
出于说明的目的,在本文中已经描述了系统、方法和设备的具体示例。这也仅是示例。可以将本文中所提供的技术应用至除上文所描述的示例性系统之外的系统。例如,可以应用这样的系统以感测各种生物电信号。可以应用这样的信号,例如用于监测大脑、心脏或其它器官的功能。除了其它应用之外,本技术可以应用于:医疗装置如修复术、辅助装置、心脏监视器和肌动描记装置以及相关的方法;睡眠和警觉监测;游戏、数字应用和计算机交互;对车辆和装备的控制;包括生理监测功能的健身装置等等。该技术还具有在感测非生物起源的信号方面的应用。可以通过以及/或者结合到衣服、头饰、头盔等中或者在使用中接触到或邻近人或动物的身体部分的表面(例如,诸如椅子、床、座位、枕头、医疗探头之类的设备的把手、旋钮、表面等)来支承本文中所述的感测电路。
在本发明的实施中,可以有许多替代、修改、添加、省略和置换。本发明包括所描述的实施方式的对于本领域的技术人员来说是明显的变化,包括由下述特征获得的变化:代替的特征、元件和/或行为以及等效的特征、元件和/或行为;对来自不同实施方式的特征、元件和/或行为进行混合和匹配;将本文中所描述的来自实施方式的特征、元件和/或行为与其它技术的特征、元件和/或行为进行组合;以及/或者省略组合对来自所描述的实施方式的特征、元件和/或行为进行组合。
因此,意指所附权利要求和此后提出的权利要求被解释成包括所有这样的修改、置换、添加、省略以及可以合理推断的子组合。权利要求的范围不应受在示例中所陈述的优选的实施方式限制,但是应给出与整体的说明书一致的最广泛的解释。
Claims (41)
1.一种用于测量频带中的电位的设备,所述设备包括:
放大器,其具有第一增益、输入端和输出端;
滤波器,其具有与所述第一增益相反的第二增益、输出端以及被连接成从所述放大器的输出端接收信号的输入端;
阻抗器,其具有耦合在所述滤波器的输出端与所述放大器的输入端之间的电阻分量;
其中,所述滤波器具有包括所述频带并且排除直流信号的通带,并且组合的所述放大器和所述滤波器针对在所述频带中的信号具有单位增益。
2.根据权利要求1所述的设备,其中,所述第一增益是非单位的。
3.根据权利要求1所述的设备,包括将所述放大器的输入端耦接至信号源的电容器。
4.根据权利要求3所述的设备,其中,所述阻抗器包括电阻器。
5.根据权利要求4所述的设备,其中,所述阻抗器包括与所述电阻器并联连接的电容器。
6.根据权利要求4所述的设备,其中,所述阻抗器包括与所述电阻器并联连接的静电放电保护装置。
7.根据权利要求1所述的设备,其中,所述滤波器在所述频带内具有平坦的频率响应。
8.根据权利要求1所述的设备,其中,所述滤波器为高通滤波器。
9.根据权利要求1所述的设备,其中,所述滤波器为带通滤波器。
10.根据权利要求1所述的设备,其中,所述滤波器通过所述阻抗器的方式将偏置电流提供至所述放大器。
11.根据权利要求1所述的设备,其中,所述频带包括在1Hz至100Hz范围内的频率。
12.根据权利要求11所述的设备,其中,所述频带包括在100mHz至300Hz范围内的频率。
13.根据权利要求1所述的设备,其中,所述放大器是运算放大器。
14.根据权利要求1所述的设备,其中,所述滤波器包括数字滤波器。
15.根据权利要求14所述的设备,包括:模数转换器,其被连接成使来自所述放大器的输出端的信号数字化;数字信号处理器,其被配置成对数字化的信号进行数字化滤波,以产生数字化滤波信号;以及数模转换器,其被配置成将所述数字化滤波信号转换成模拟滤波信号,所述数模转换器具有被耦接成通过所述阻抗器的方式将所述模拟滤波信号施加至所述放大器的输入端的输出端。
16.根据权利要求1所述的设备,包括低阻抗屏蔽,所述低阻抗屏蔽连接至所述滤波器的输出端并且被布置成屏蔽所述阻抗器和所述放大器的输入端中的至少一个。
17.根据权利要求1所述的设备,包括神经反馈系统,所述神经反馈系统被连接成接收并处理来自所述滤波器或所述放大器的输出端的信号。
18.根据权利要求1所述的设备,包括耦接至所述放大器的输入端的信号传感器。
19.根据权利要求18所述的设备,其中,所述信号传感器包括电极。
20.根据权利要求18所述的设备,其中,所述信号传感器的阻抗在所述频带内为至少1MΩ。
21.根据权利要求18所述的设备,其中,所述信号传感器包括电容传感器。
22.根据权利要求1所述的设备,包括连接在所述放大器的输出端与所述滤波器的输入端之间的组合电路,所述组合电路将以下信号提供至所述滤波器的输入端,所述信号组合了来自所述放大器的放大器输出信号与来自一个或更多个另外的信号传感器的输出信号。
23.根据权利要求22所述设备,其中,所述组合电路包括差分电路,所述差分电路被配置成从所述放大器输出信号减去来自所述另外的信号传感器的输出信号的函数。
24.根据权利要求23所述的设备,其中,来自所述另外的信号传感器的输出信号的函数包括平均值。
25.根据权利要求1所述的设备,其中,所述放大器安装在印刷电路板上,并且所述印刷电路板包括电耦接至所述放大器的输入端的电极。
26.根据权利要求25所述的设备,其中,所述印刷电路板是多层印刷电路板,并且所述印刷电路板提供连接至所述滤波器的输出端的导电屏蔽,所述导电屏蔽与所述电极电绝缘并与所述电极物理交叠。
27.根据权利要求26所述的设备,其中,所述电极和所述屏蔽分别形成在所述印刷电路板的不同的第一层和第二层上。
28.一种用于检测电位的方法,包括:
在具有第一增益和耦合至电位的输入端的放大器的输出端处,检测包括关注的信号的放大器输出信号;
使用滤波器从所述放大器输出信号提取所关注的信号,所述滤波器具有与所述第一增益相反的第二增益和排除直流信号的通带;以及
将所提取的所关注的信号施加至阻抗器的一端,所述阻抗器的第二端连接至所述放大器的输入端,
其中,组合的所述放大器和所述滤波器针对在所述滤波器的通带内的频带中的信号具有单位增益。
29.根据权利要求28所述的方法,其中,所关注的信号是在指定频带内的信号,并且提取所关注的信号包括对所述放大器输出信号进行滤波。
30.根据权利要求28所述的方法,其中,所关注的信号包括表示在两个位置处测量的电位的信号之间的差,并且提取所关注的信号包括从所述放大器输出信号减去另一信号。
31.根据权利要求28所述的方法,包括通过所述阻抗器的方式来提供用于所述放大器的直流偏置电流。
32.一种神经感测系统,包括各自耦接至对应的放大器的输入端的两个或更多个电容传感器,所述对应的放大器各自具有对应的第一增益;
针对所述对应的放大器中的每一个,各自具有与对应的放大器的对应的第一增益相反的对应的第二增益的对应的滤波器,以及被连接成从对应的放大器的输出端接收信号的输入端;
针对所述对应的放大器的输入端中的每一个,连接在所述放大器的输入端与在等于关注的信号的电位处驱动的点之间的阻抗器,所关注的信号包括对应的放大器输出信号与虚拟接地电位之间的差;
其中,每个对应的滤波器具有排除直流信号的通带,并且每个组合的对应的放大器和对应的滤波器针对在对应的滤波器的通带内的频带中的信号具有单位增益。
33.根据权利要求32所述的神经感测系统,其中,所述虚拟接地电位是所述两个或更多个电容传感器的平均电位。
34.根据权利要求32所述的神经感测系统,其中,所述电容传感器和所述放大器的输入端均支承在头戴装置上。
35.根据权利要求34所述的神经感测系统,包括在所述头戴装置的左侧的第一对电容传感器以及在所述头戴装置的右侧的第二对电容传感器。
36.根据权利要求32所述的神经感测系统,其中,所述系统选自由心电图(ECG)系统、脑电图(EEG)系统、肌电图(EMG)系统构成的组。
37.根据权利要求32所述的神经感测系统,其中所述电容传感器以差分对的方式连接。
38.根据权利要求37所述的神经感测系统,包括与至少一个对的第一传感器相关联的第一电路以及与所述至少一个对的第二传感器相关联的第二电路,所述第一电路和所述第二电路均包括:提供电压输入的输入端;提供电压输出的放大器,所述放大器与差分电路电通信,所述差分电路与滤波器电通信,所述滤波器提供所述放大器的带宽受限的输出,所述滤波器与阻抗器电通信,所述阻抗器耦接在所述输入端与所述滤波器之间,在所述差分电路处,所述第一电路与所述第二电路彼此电通信。
39.一种神经反馈系统,所述神经反馈系统包括:电位感测系统;处理器;以及神经反馈模块,所述电位感测系统包括至少两对电容传导传感器,每对电容传导传感器包括针对第一传感器的第一电路以及针对第二传感器的第二电路,所述第一电路和所述第二电路包括:提供电压输入的输入端;提供电压输出的放大器,所述放大器与差分电路电通信,所述差分电路与滤波器电通信,所述滤波器提供所述放大器的排除直流信号的带宽受限的输出,所述放大器具有第一增益并且所述滤波器具有与所述第一增益相反的第二增益,并且组合的所述放大器和所述滤波器针对在所述滤波器的带宽受限的输出内的频带中的信号具有单位增益,所述滤波器与阻抗器电通信,所述阻抗器提供输出,所述输出返回在所述输入端与所述放大器之间,在所述差分电路处所述第一电路与所述第二电路彼此电通信以提供偏置电流抵消和虚拟驱动接地;所述处理器包括用于处理来自所述电位感测系统的相减信号的指令以及用于所述神经反馈系统的指令;并且所述神经反馈模块被配置成提供感觉输出。
40.根据权利要求39所述的神经反馈系统,其中,所述感觉输出是听觉输出。
41.根据权利要求40所述的神经反馈系统,其中,所述电容传导传感器包括所述输入端的下游的电容器。
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US827107A (en) | 1905-12-06 | 1906-07-31 | Elonzo Able Maynard | Engine. |
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DE3143831A1 (de) * | 1981-11-05 | 1983-05-11 | Honeywell and Philips Medical Electronics B.V., 5611 Eindhoven | Ekg-verstaerkerschaltung |
US4503860A (en) | 1983-03-31 | 1985-03-12 | Bio-Scan, Inc. | Electroencephalography electrode assembly |
US5230346A (en) | 1992-02-04 | 1993-07-27 | The Regents Of The University Of California | Diagnosing brain conditions by quantitative electroencephalography |
RU2134541C1 (ru) * | 1992-09-03 | 1999-08-20 | А.Тэнси Майкл | Устройство для мониторинга сигнатуры волны мозга познавательного состояния личности и способ для его реализации |
US7088175B2 (en) * | 2001-02-13 | 2006-08-08 | Quantum Applied Science & Research, Inc. | Low noise, electric field sensor |
GB0129390D0 (en) | 2001-12-07 | 2002-01-30 | Clark Terrence D | Electrodynamic sensors and applications thereof |
US20040155702A1 (en) | 2003-02-11 | 2004-08-12 | Siemens Elema Ab | Active filter circuit arrangement |
KR20050072965A (ko) | 2004-01-08 | 2005-07-13 | 림스테크널러지주식회사 | 생체신호 검출용 건식 능동 센서모듈 |
US7729740B2 (en) | 2004-04-15 | 2010-06-01 | Los Alamos National Security, Llc | Noise cancellation in magnetoencephalography and electroencephalography with isolated reference sensors |
DE102004063249A1 (de) | 2004-12-23 | 2006-07-13 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Sensorsystem und Verfahren zur kapazitiven Messung elektromagnetischer Signale biologischen Ursprungs |
GB0605717D0 (en) | 2006-03-21 | 2006-05-03 | Univ Sussex | Electric potential sensor |
US8200317B2 (en) * | 2006-06-30 | 2012-06-12 | Intel Corporation | Method and apparatus for amplifying multiple signals using a single multiplexed amplifier channel with software controlled AC response |
EP2214555B1 (en) * | 2007-11-28 | 2020-01-15 | The Regents of The University of California | Non-contact biopotential sensing method |
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KR101031799B1 (ko) * | 2009-05-28 | 2011-04-29 | 주식회사 바우압텍 | 정전기 방전 보호 소자 |
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KR101227413B1 (ko) | 2011-03-08 | 2013-02-12 | (주)락싸 | 전기적 비접촉식 생체 신호 측정 장치 및 그 방법 |
US8780512B2 (en) | 2011-04-01 | 2014-07-15 | Neurosky, Inc. | Low leakage ESD structure for non-contact bio-signal sensors |
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