真实世界的物理以及生物信号，往往隐藏在各种干扰和传感器及电路的失调之中。从巨大的干扰和失调信号中，提取并且放大微弱的物理和生物信号，往往需要巨大动态范围的前端电路，这对信号链的前端电路带了设计挑战和功耗和面积负担。如何充分利用混合集成电路技术，从系统结构上进行创新，从电路设计上进化优化，从而实现更高能效、更高动态范围的前端模拟电路，是实现高精度传感，尤其是高精度双向脑机接口的......

模数转换器是连接物理世界与数字世界的桥梁，是信号链通路的关键模块。面向未来通信中的高速需求和物联网节点的低功耗诉求，研究包括Nyquist和Delta-Sigma型模数转换器的新型架构，高能效电路设计方法以及新型校准算法。

微小的植入式电子器件难以集成储能元件，因此面临供能不足的瓶颈。微能量收集技术和无线能量传输技术能够源源不断为植入式电子器件供电，因此近年来备受关注。本方向面向植入式生物医疗等应用，研究从多种差异化泛在能源（例如光能、热能、电磁辐射能、电化学能）收集能量，具有高转换效率、稳定供电的能量管理电路。

未来的智慧医疗电子系统通过部署在人体上许多微小生理传感器（体域传感器）监测人体健康状态，并进行治疗。传感器的能量受限（体积微小）与大量数据的交互需求构成了矛盾。科学研究发现，在某些频段人体组织可以作为数据传输的低损耗介质。利用该原理可实现能效高于蓝牙/Zigbee一个数量级以上的人体信道通信（BCC）芯片，有效延长健康监测系统的工作寿命。

随着电路工艺的演进，先进工艺不再适用于传统的模拟集成电路设计方法。需要研究如何利用数字电路的标准单元进行模拟电路的设计，并进一步研究如何利用数字电路自动化设计的理论来进行模拟集成电路的设计。传统 CMOS 元器件逐渐碰到尺寸、性能瓶颈。近年来许多新型半导体器件得到关注，这些期间具有各种 CMOS 器件不具备的特性，例如具有记忆特性的铁电器件、可以弯折的柔性器件、能够存储模拟信号的忆阻器等，如何基于...

无线医疗保健是电子健康、精准医疗、治未病、健康物联网的重要组成部分，用无线医疗传感器组成人体传感网，并通过手机等智能设备将人体各种生理参数与云计算、大数据相联，为病人和慢性病患者提供24小时的监控，通过大数据提取各种重要健康信息，运用人工智能算法做出初步诊断，并及时将信息和诊断结果反馈给监控对象，以帮助调节用药量、饮食、运动及作息安排，甚至对可能发生的突变做出及时的预警，通过远程医生提供及时的诊断、治疗和指导等。

脑-机接口是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接的信息交换通道，该技术的发展有望突破人类诞生以来由五官、肢体决定的信息交互带宽瓶颈，前景广阔。脑-机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术，BiCASL团队在脑信号采集芯片、脑机接口系统等方面持续积累创新成果。

利用集成电路技术和微电子技术，在芯片上直接实现生化检测和细胞培养，能够减少采样数量，降低干扰，提升检测精度，同时充分利用芯片的高度集成度，实现多种功能、不同检测、调控尺度的微型化大规模集成。但是生化检测及调控应用对芯片平台的传感器实现和检测电路集成提出了极高的要求，现有技术在传感器和激励源制备集成、传感和调控电路性能等方面存在不足，无法满足更高精度、更大规模的生化检测和调控需求。因此需要从芯片适配的传感器激励源加工工艺、以及面向集成传感器调控器件的高精度接口电路及系统两方面开展研究。