人工智能现在发展很快，应用领域也很丰富。在生活、医疗等方面都能看到人工智能技术的影子。比如神经检测，可以用meas压力传感器检测。理想情况下，神经探针阵列应具有良好的生物相容性、高信噪比的高密度电极、通过柔性电缆互联、高度集成的电子架构、集成的微致动器，从而驱动电极手柄实现神经元运动跟踪。
人脑通过其神经元的活动来协调我们的感知、思想和行动。神经科学家正试图通过采用能够在行为过程中分离、识别和操纵具有单个神经元和单峰分辨率的神经元的方法来了解大脑的功能。神经探针不仅在细胞外记录、脑机接口(身体质量指数)和脑深部刺激(DBS)方面取得了成功，而且在脑电、神经元功能恢复和脑部疾病研究等一些新的应用领域也取得了显著的成就。
为了大规模记录大脑多个区域的单个神经元，神经探针需要高密度和大量电极。不幸的是，最新的高密度CMOS神经探针有一个很大的“手柄”，它是探针的一部分，将被植入大脑区域。这个“梗”部分需要尽可能的细，以避免干扰或损害正常的大脑功能。目前，它们没有神经科学家希望的那么小。另外，目前的电子设计架构也不是最好的。该探针由大量小型有源电极组成，用于放大和缓冲神经信号。CMOS像素放大器(PA)位于电极下方的一个非常小的空间内。由于空间不足，信号处理被迫在探头底部完成。想象一下这种非理想信号路由中的噪声问题。理想情况下，信号处理应在PA旁边进行。
微机械meas压力传感器，我们从meas压力传感器的设计入手。MEMS压力传感器有电容式和压电式，体积小，性能好。再有就是光纤传感器，具有超灵敏度和低噪声的特性，但最好用在集成度低的设计架构中。
现在，我们将上述两种传感器的特点结合成一种集成传感器，即微光机械meas压力传感器。与压电和电容传感器设计相比，这种器件可以带来更高的灵敏度和更好的噪声特性，但封装尺寸相同。
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