IEEE MEMS2025 | 视网膜-电极界面系统的开发与应用

逍遥设计自动化

引言

' n5 |. p) J$ j& q4 h% F$ X在神经科学研究中，研发视觉系统理解和视觉相关疾病治疗技术变得越来越重要。传统的贴片钳技术虽然能够以较高信噪比记录视网膜神经元放电，但空间分辨率有限。为解决这些局限性，研究人员开发了微电极阵列(MEAs)，实现了同时记录视网膜大量神经元群的功能。然而，常规的建立在刚性基底上的MEAs往往难以与弧形视网膜表面保持稳定接触，导致信号质量下降和记录过程中的稳定性问题。
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穿孔微电极阵列(pMEAs)的创新突破提供了更高的信号质量和更好的数据采集能力。通过负压产生温和吸力的多孔结构确保了视网膜与电极之间的稳定接触，同时促进氧气和营养物质的交换以维持细胞活性[1]。

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器件设计与制造

该微流控器件集成了多个组件，在视网膜和记录电极之间建立了有效的界面。

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/ p. A4 B& z9 r8 n6 T0 {2 m7 L图1展示了(a)微流控器件组件的分解视图，包括视网膜培养层、pMEA、微流控层和玻璃基底，以及(b)充满染色培养基的器件照片和柔性穿孔微电极阵列的显微照片。比例尺：50 μm。

制造过程包含多个精确步骤。pMEA采用标准微加工技术制造，首先在图形化光刻胶上溅射200 nm牺牲铝层。结构包括多个层次：SU-8 2005底部包覆层、Cr/Au/Cr导电层，以及用于后端连接的Cr/Ni/Au焊盘层。通过在BOE中刻蚀牺牲层实现器件的柔性，并通过电镀PEDOT:PSS导电聚合物降低电极阻抗。
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微流控部件使用10:1基底与固化剂比例的聚二甲基硅氧烷(PDMS)制造。将未固化PDMS倒入3D打印模具中，在特定温度下固化，并通过打孔创建进出口。最终组装需要使用未固化PDMS小心粘结各层，并进行额外固化步骤以确保气密性。
光感应能力
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通过全面的测试方案评估了系统对光刺激的检测能力。

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, Z6 _0 [3 Q: z( P8 J图2展示了(a)光照开关条件下视网膜-电极界面的显微照片（比例尺：1 mm），以及(b)在光照开关循环期间检测到的细胞放电记录。
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测试方案包括按照控制模式施加光刺激：1秒光照开启期后接5秒光照关闭期，重复60次。使用128通道电极，研究人员成功同时记录了171个视网膜神经节细胞的响应。结果显示了细胞对光刺激的不同响应模式。

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8 \; `# m) E3 @; Z图3显示了(a)八种不同类型细胞对光照开关刺激的放电示例和波形，(b)不同类型细胞的ΔC/σ值，以及(c)基于响应特征的细胞分布图。
图像识别实现

$ b3 }+ z* U: m- H7 t系统的功能不仅限于简单的光检测，还扩展到使用机器学习方法进行复杂的图像识别任务。
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8 a$ \' \) x- {/ j# i8 T9 Z. ~图4说明了(a)基于随机森林算法的刺激识别模型，(b)显示字母识别准确度的混淆矩阵，以及(c)显示颜色识别结果的混淆矩阵。
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' Z8 z! j, u( R! y# T2 l" K图像识别系统使用随机森林(RF)算法处理神经反应。每个细胞的响应由刺激前、刺激期间和刺激后的放电计数组成的三维向量表示。系统在识别不同字母方面表现出显著的准确性，在区分六个不同字母(C、E、H、K、R、V)时达到99%的准确率。

颜色识别测试揭示了视网膜颜色处理能力的有趣特点。系统在识别绿色和蓝色刺激时达到100%的准确率，但对红色刺激的准确率较低(65%)，这与小鼠视网膜对不同波长光的敏感度特征相符。
结论
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创新的视网膜-电极界面代表了神经记录技术的重要进展。将pMEA集成到微流控器件中创建了一个稳定的平台，用于研究视网膜对各种视觉刺激的响应。系统通过负压维持稳定接触，同时记录数百个视网膜神经节细胞的能力，展示了在基础研究和治疗应用方面的应用潜力。机器学习算法在模式识别中的成功实施表明了在先进视觉处理系统和神经界面技术方面的应用前景。
4 u- k+ G+ [( |' @* a& O参考文献
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( L! P) a9 B, |$ x3 W[1] Y. Lu et al., "A Retina-Electrode Interface for Light Sensing and Image Recognition," in IEEE MEMS 2025, Kaohsiung, Taiwan, 19-23 January 2025, pp. 87-90.
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