通过突出样本提取和曲线拟合进行神经尖端压缩,专门用于高密度的大脑植入物

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 脑植入物中道密度的增加需要在植入物上进行高效的信号处理.
• 功率,面积和数据传输的限制是当前神经记录微系统面临的关键挑战.

研究的目的:

• 开发用于细胞外神经元作用潜力的数据减少框架.
• 为了实现高密度大脑植入物的高效植入式处理.

主要方法:

• 提出了一个框架,选择突出的尖峰样本进行插值.
• 开发了一种方法来传输突出样本的属性用于外部重建.
• 使用130纳米CMOS技术实现了128通道的神经信号压缩器.

主要成果:

• 实现了高数据压缩能力与硬件效率.
• 这台128通道的压缩机占用了1.05 × 0.35mm2.
• 通过8个尖峰/秒的平均神经数据压缩速率达到了~2176个.
• 压缩机在1V和32MHz时消耗了0.164μW/通道.

结论:

• 拟议的框架大大减少了代表尖峰波形的数据.
• 这种技术适用于高通道计数的大脑植入的神经记录微系统.
• 使下一代高密度神经植入物能够有效地传输获得的神经活动.