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用于生理信号记录和闭环神经调节
生物电子植入式设备擅长促进对健康的持续监测并能够早期发现疾病，从而深入了解各种身体器官的生理状况。此外，这些先进的系统在神经调节中具有治疗能力，证明了它们通过直接将刺激直接传递到特定靶标来解决不同医疗状况方面的效果。这项全面的评论探讨了生物医学领域内生物电子设备的发展和应用。特别重点是闭环系统的演变，这基于实时生理反馈而脱颖而出。讨论了人工智能（AI）和边缘计算技术的整合，这显着增强了这些设备的诊断和治疗功能。通过解决可植入设备中的元素分析，当前挑战和未来方向，该评论旨在指导生物电子设备进步的途径。
结合刺激与双模电荷平衡和时域流水线记录的 CMOS BD-BCI
基于皮层脑电图 (ECoG) 的双向脑机接口 (BD-BCI) 引起了越来越多的关注，因为：(1) 需要同时进行刺激和记录以恢复人类的感觉运动功能 [1] 和 (2) 良好的空间分辨率和信号保真度以及临床实用性。在刺激方面，这种 BD-BCI 可能需要 >10mA 的双相电流来引发人工感觉，以及 >20V 的电压顺应性以适应各种生物阻抗 [1]。两个刺激相之间的电荷不匹配会导致电压积累，从而造成电极腐蚀和组织损伤。现有的电荷平衡 (CB) 技术，例如电荷包注入 (CPI) [2] 和基于时间的电荷平衡 (TCB) [1]，会在脉冲间隔内产生 CB 电流，导致不必要的二次感觉和过度的刺激伪影 (SA)。对于记录，低输入参考噪声 (IRN) 是获取小神经信号 (NS) 所必需的，而大动态范围 (DR) 则是容纳大 SA 所必需的。现有的记录系统采用 SAR [1] 或连续时间 delta-sigma (CT-ΔΣ) [3] ADC（图 4）。前者由于 DAC 不匹配而具有有限的 DR，而后者则受到环路延迟内大幅度尖锐 SA 引起的失真的影响。尽管在 [4] 中，ΔΣ-ADC 的采样频率会自适应地变化以适应 SA，但所需的稳定时间很长。为了解决上述问题，本文提出了一种基于 ECoG 的 BD-BCI，其中包括：(1) 具有双模基于时间的电荷平衡 (DTCB) 的高压 (HV) 刺激系统和 (2) 高动态范围 (HDR) 时域流水线神经采集 (TPNA) 系统。图 1 描绘了所提出的 BD-BCI。刺激系统包括 4 个刺激器，每个刺激器包括一个 8 位分段电流控制 DAC 和一个 HV 输出驱动器，用于生成刺激脉冲。为了执行 CB，每个刺激器都采用具有 2 种模式的 DTCB 环路，即无伪影 (AL) TCB 和脉冲间有界 (IB) TCB 模式。3 阶 II 型 PLL 为基于时间的量化创建所需的时钟。记录系统有 4 个通道，每个通道都采用低增益模拟前端 (LG-AFE)、HDR 电压时间转换器 (VTC)、两步流水线 (TSP) TDC 和一个数字核心，其中操作模式由状态机控制。受 [1] 的启发，所提出的 DTCB 的工作原理如图 2 所示。AL-TCB 监测电极电压 V ESn -V CM （1≤n≤N；此处，N=4）并调整后续刺激脉冲的幅度而不产生额外的 SA，而当 |V ESn -V CM | 过大而需要立即去除电荷时，IB-TCB 在下一个刺激脉冲之前完成 CB。在第一个 T CC 开始时，如果 |V ESn - V CM |≤V TH,AL （V TH,AL 是标志着需要立即去除电荷的过电位阈值），则 AL-TCB 导通，并且 V ESn - V CM 在第一个 T CC 周期内由 VTC 和 TDC 数字化。然后将数字数据 D TDCn 馈送到通道间干扰消除 (ICIC) 模块，该模块可补偿由于多极刺激导致的通道间干扰 (ICI) 引入的电压误差。接下来，数字直流增益增强器 (DDGB) 有助于提高 CB 精度，而不会降低 AL-TCB 环路稳定性。为了执行 CB，AL-TCB 的电流（例如，I AL-Cn ）（其大小由 DDGB 输出 D ALn 控制）被添加到后续刺激电流中以调整其大小。相反，仅当 |V ESn -V CM |>V TH,AL 时，IB-TCB 才会开启并在一个 T IP 内的几个 T CC 中执行 CB，直到 |V ESn - V CM |
可穿戴系统基于eeg记录的超薄parylene c纹身电极
摘要：在一个越来越相互联系的世界中，电子设备渗透到我们生活的各个方面，旨在监视生理信号的可穿戴系统正在迅速接管运动和实力领域，以及康复和康复等生物医学领域。目的是为该领域提供新颖的方法，在本文中，我们讨论了可穿戴系统的开发，用于根据可移植的，低功耗的自定义PCB的特定使用，该系统设计用于与非惯用性的超易于良好的超透明和可强调的Parylene-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c-c tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo tattoo Electrodes。已在标准的休息状态实验中测试了所提出的系统，并且将其在两个不同状态的歧视方面与商业可穿戴设备的歧视（即穆斯耳机）进行了比较，显示出可比的结果。这一第一个初步验证表明，可以方便地采用可方便的可容纳纹身纹身电极集成了便携式系统，以使大脑活动的不可思议。
65 nm CMOS中的16通道神经记录系统与CHT特征提取处理器
摘要 - 次生的入侵神经接口需要完全可植入的无线系统，这些系统可以同时从大量通道中记录。但是，由于高吞吐量，将记录的数据从植入物转移到外部接收器是一个显着的挑战。为了应对这一挑战，本文提出了一种神经记录系统 - 片上，该系统通过使用片上的特征提取来实现高资源和无线带宽效率。能量 - 有效的10位20 ks/s前端放大并数字化局部势势内的神经信号（LFP）和动作电位（AP）频段。使用压缩的Hadamard变换（CHT）处理器将每个通道的原始数据分解为光谱特征。选择要计算的功能的选择是通过机器学习算法来量身定制的，以便在不损害分类性能的情况下将总体数据速率降低80％。此外，CHT功能提取器允许在接收器侧的波形重建进行监视或其他后处理。通过体内和离线实验验证了所提出的方法。65 nm CMO制造的原型还包括无线
研究论文 用于生物医学设备的具有伪影抑制功能的神经记录和刺激芯片
神经假体系统包括神经/肌肉刺激器和神经记录电路。该系统中的这些刺激器和记录器几十年来广泛应用于许多医学领域，如人工耳蜗/视网膜假体、细胞激活和心脏起搏器[1–5]。功能上，神经刺激用于激活假体，唤醒感觉功能[6]，而神经记录可以感知神经信号或完成刺激效果的评估[7–9]。将神经刺激器和神经记录器结合起来，形成闭环控制的同步神经记录和刺激系统，以恢复受伤个体的基本功能[10–16]，例如用于癫痫发作检测和抑制的系统[17,18]。如图1所示，在用于癫痫发作检测和抑制的闭环神经记录和刺激系统中，神经记录用于检测脑内的癫痫信号，电刺激用于
标题跨架构和记录模式的神经解码的深度学习方法。
直接从神经信号解码行为、感知或认知状态对于脑机接口研究至关重要，也是系统神经科学的重要工具。在过去十年中，深度学习已成为从语音识别到图像分割等许多机器学习任务的最新方法。深度网络在其他领域的成功引发了神经科学领域新一轮的应用浪潮。在本文中，我们回顾了深度学习的神经解码方法。我们描述了用于从从脉冲到 fMRI 的神经记录模式中提取有用特征的架构。此外，我们探索了如何利用深度学习来预测包括运动、语音和视觉在内的常见输出，重点是如何将预训练的深度网络作为复杂解码目标（如声学语音或图像）的先验。深度学习已被证明是一种有用的工具，可用于提高广泛任务中神经解码的准确性和灵活性，我们指出了未来科学发展的领域。
无线可编程记录和刺激自由移动人类的深部脑活动
信号，但本质上并非为研究而设计，因此缺乏灵活的控制和与可穿戴传感器的集成。我们开发了一个移动深部脑记录和刺激 (Mo-DBRS) 平台，该平台可实现无线和可编程的颅内脑电图记录和电刺激，并与虚拟/增强现实 (VR/AR) 和可进行外部测量的可穿戴设备集成和同步（例如，运动捕捉、心率、皮肤电导、呼吸、眼球追踪和头皮脑电图）。当用于植入神经设备的自由移动人类时，该平台可适应生态有效的环境，有利于阐明自然行为背后的神经机制，并开发神经和精神疾病的可行疗法。
用于长期记录神经动态的无线、无电池皮下植入式光度测定系统
a 亚利桑那大学生物医学工程系，亚利桑那州图森市 85721；b 乔治华盛顿大学生物医学工程系，华盛顿特区 20052；c 西北大学生物集成电子中心，伊利诺伊州埃文斯顿市 60208；d 亚利桑那大学神经科学系，亚利桑那州图森市 85721；e 亚利桑那大学神经科学研究生跨学科项目，亚利桑那州图森市 85721；f 西北大学发育治疗核心，伊利诺伊州埃文斯顿市 60208；g 西北大学高级分子成像、放射学和生物医学工程中心，伊利诺伊州埃文斯顿市 60208；h 亚利桑那大学 Bio5 研究所，亚利桑那州图森市 85721；i 亚利桑那大学神经病学系，亚利桑那州图森市 85721； j 西北大学范伯格医学院，伊利诺伊州埃文斯顿 60208；k 西北大学电气工程与计算机科学系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208；l 西北大学神经外科系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208；m 西北大学化学系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208；n 西北大学机械工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208；o 西北大学材料科学与工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208；p 亚利桑那大学电气与计算机工程系，亚利桑那州图森 85721
记录和报告由顾问主导的选择性治疗的转诊治疗 (RTT) 等待时间
对于通过接口服务转诊至二级护理的 NHS 电子转诊服务患者，可能有两个 UBRN 与同一路径相关联。当在同一 RTT 期间创建第二个 UBRN 时，它将与第一个 UBRN 相关联，并且第一个 UBRN 的转换日期将是 RTT 时钟开始的日期。在患者转换第二个 UBRN 时，RTT 时钟继续滴答作响。接口服务应监控其工作列表，以确保患者及时预订了第二个后续预约。路径的标识符将是第一个 UBRN，而不是第二个 UBRN。
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。