Project P9: Resonant magnetoelectric sensor systems for the measurement of deep brain stimulation

• Applicants: Professor Dr. Günther Deuschl; Professor Dr.-Ing. Michael Höft; Professor Dr. Bernhard Wagner
• Subject Area: Synthesis and Properties of Functional Materials
• Term: from 2015 to 2017
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 269882227

• Final Report Year: 2018

Final Report Abstract

Als Basistechnologie zur Herstellung von resonanten MEMS ME Sensoren wurde in den Paketanträgen ein Oberflächenmikromechanik-Prozess entwickelt, bei dem die ME-Schichten auf einer Poly-Si Trägerschicht abgeschieden werden. Damit wurden Biegemode-Resonatoren (Cantilever) hergestellt, die Resonanzfrequenzen im Bereich von 8 – 35 kHz mit einer Güte von maximal 600 in Umgebungsluft aufwiesen. Durch einen Vakuum-Verkapselungsprozess mittels AuSn-Waferbonden mit integrierter Dünnfilm-Getterschicht gelang es, die Güten bis auf Werte von 18.000 zu steigern. Weitere Untersuchungen konzentrierten sich auf MEMS-Resonatoren, deren Resonanzfrequenz durch integrierte piezoelektrische Antriebe verstimmt werden konnte. Mit Hilfe eines speziell entwickelten Spulenaufbaus und zugehöriger Elektronik konnte die vektorielle Charakteristik von ME Sensoren nachgewiesen und genauer untersucht werden. Eine etwaige magnetische Verkippung gegenüber der mechanischen Achse muss beim Bau von 3-Achs-Sensoren berücksichtigt werden. Durch Verbesserungen und Ergänzungen am Kopfscanner (pneumatische Drehhalterung und Abstandssensor für dreidimensionale Messobjekterfassung) können mittlerweile rasternde Messungen durchgeführt werden und die sich daraus ergebenen Vektorfelder berechnet werden. Diese sollen in Zukunft für eine Lokalisierung der Hirnschrittmacherelektrode verwendet werden. Neben Untersuchungen zur Weiterentwicklung der Kopfphantome und rasternden Messungen an selbigen wurden erstmals magnetische Messungen an einer Probandin durchgeführt. Im unipolaren Betrieb ergaben diese magnetische Flussdichten im Bereich weniger Pikotesla. Zudem wurde sich in klinischen Untersuchungen mit der Differenzierung von Tremorformen auseinandergesetzt.

Publications

• Differentiating tremor patients using spiral analyses, Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. (2015)
  N. Koirala, M. Muthuraman, T. Anjum, C.V. Chaitanya, V.F. Helmolt, K. G. Mideksa, K. Lange, G. Schmidt, S. Schneider, G. Deuschl
  
• Essential and aging-related tremor: Differences of central control, Mov. Disord. (2015)
  M. Muthuraman, G. Deuschl, A.R. Anwar, K.G. Mideksa, F. von Helmolt, S.A. Schneider
  
• Comparison of imaging modalities and source-localization algorithms in locating the induced activity during deep brain stimulation of the STN, Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. (2016)
  K. G. Mideksa, A: Singh, N. Hoogenboom, H. Hellriegel, H. Krause, A. Schnitzler, G. Deuschl, J. Raethjen, G. Schmidt, M. Muthuraman
  
• Inverse bilayer magnetoelectric thin film sensor, Appl. Physics Letters 109 (2016)
  E. Yarar, S. Salzer, V. Hrkac, A. Piorra, M. Höft, R. Knöchel, L. Kienle, E. Quandt
  
• Tuning fork for noise suppression in magnetoelectric sensors, Sensors and Actuators A 237: Physical (2016)
  S. Salzer, R. Jahns, A. Piorra, I. Teliban, J. Reermann, M. Höft, E. Quandt, R. Knöchel
  
• Improved Magnetic Frequency Conversion Approach for Magnetoelectric Sensors, IEEE Sensors Letters, Vol. 1, No. 3 (2017)
  P. Durdaut, S. Salzer, J. Reermann, V. Röbisch, J. McCord, D. Meyners, E. Quandt, G. Schmidt, R. Knöchel, M. Höft
  
• Noise of a JFET Charge Amplifier for Piezoelectric Sensors, IEEE Sensors Journal, Vol. 17, No. 22, pp. 7346-7371 (2017)
  P. Durdaut, V. Penner, C. Kirchhof, E. Quandt, R. Knöchel, M. Höft
  
• Thermal-Mechanical Noise in Resonant Thin-Film Magnetoelectric Sensors, IEEE Sensors Journal, Vol. 17, No. 8, pp. 2338- 2348 (2017)
  P. Durdaut, S. Salzer, J. Reermann, V. Röbisch, P. Hayes, A. Piorra, D. Meyners, E. Quandt, G. Schmidt, R. Knöchel, M. Höft