| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | LEVA, FEDERICO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-09142020-112131 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Vertical nanowire devices for neuron activity sensing and stimulation | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | Vertical nanowire devices for neuron activity sensing and stimulation | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | ELECTRONICS ENGINEERING - Ingegneria Elettronica (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Data inizio appello | 2020-10-22 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
La tesi riporta l’ottimizzazione del design di nanowire verticali come dispositivi passivi (nano-elettrodi) e attivi (FET) per la rilevazione e stimolazione dell’attività elettrica intracellulare dei neuroni. Modelli equivalenti a parametri concentrati sono ricavati e validati attraverso comparazione con le simulazioni numeriche. I valori della maggior parte dei componenti concentrati possono essere individuati attraverso espressioni fisico-geometriche. Le espressioni delle funzioni di trasferimento e del rapporto segnale rumore sono state ricavate, mostrando l’impatto che la geometria dei dispositivi ha su di esse. Infine, le performance del sensore attivo e passivo sono state comparate per individuare quale dispositivo è più promettente per la rilevazione e stimolazione dell’attività neuronale. |
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Abstract
This thesis reports a design-oriented numerical study of vertical nanowires as passive (nano-electrodes) and active (FET) devices to be used as sensing elements for the detection of the intracellular electrical activity of neurons. Equivalent lumped-element circuit models are derived and validated by comparison with physics-based numerical simulations. Most of the component values can be identified individually by geometrical and physical considerations. The transfer function and the SNR of the sensors are derived, and the impact of the device geometry is shown. Eventually, the passive and active sensors' performances are compared to find out which device is the most promising for neural activity sensing and stimulation. |
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