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用于脑机接口的人类皮层植入犹他电极阵列的外植体分析
目前正在开发脑机接口，以恢复因受伤或疾病而瘫痪的人的运动能力。虽然治疗潜力巨大，但接口的长期稳定性对于广泛的临床应用至关重要。虽然许多因素都会影响记录和刺激性能，包括电极材料稳定性和宿主组织反应，但这些因素尚未在人体植入物中进行研究。在这项临床研究中，我们试图通过外植体分析来表征材料完整性和生物组织封装，以确定影响电生理性能的因素。我们检查了从参与皮层内 BCI 研究的两名人类参与者身上移植的总共六个犹他阵列。在一名参与者 (P1) 体内植入了两个铂 (Pt) 阵列 980 天，在另一名参与者 (P2) 体内植入了两个 Pt 和两个氧化铱 (IrOx) 阵列 182 天。我们观察到，所有六个阵列的记录质量都呈现出相似的趋势，即在最初 30 – 40 天内峰峰值电压最初增加，随后在 P1 中逐渐下降。使用光学和双光子显微镜，我们观察到在参与者 P1 中植入较长时间的两个阵列的组织包裹程度更高。然后，我们使用扫描电子显微镜和能量色散 X 射线光谱来评估材料退化。发现 Pt 阵列的所有材料退化指标在植入时间较长的参与者中更为明显。两个 IrOx 阵列接受了短暂的调查刺激，其中一个阵列显示大多数受刺激部位的铱丢失。记录性能似乎不受这种铱损失的影响，这表明 IrOx 涂层的附着力可能受到刺激的影响，但金属层直到或之后才脱落阵列移除。总之，植入时间较长的阵列中组织包裹和材料降解更为明显。此外，这些阵列的信号幅度和阻抗也较低。应开发新的生物材料策略，以最大限度地减少纤维包裹并增强材料稳定性，以实现较长植入期内的高质量记录和刺激。
脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小