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人类皮层脑电场电位记录的聆听区域
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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
NMT 头皮脑电图数据集：用于预测模型的健康和病理脑电图记录的开源注释数据集
脑电图 (EEG) 广泛用于诊断癫痫、神经退行性疾病和睡眠相关疾病等神经系统疾病。正确解释 EEG 记录需要训练有素的神经科医生的专业知识，而这种资源在发展中国家非常稀缺。神经科医生花费大量时间筛选 EEG 记录以寻找异常。由于 EEG 测试的产量低，大多数记录结果完全正常。为了最大限度地减少这种时间和精力的浪费，可以使用自动算法提供诊断前筛查，以区分正常和异常 EEG。数据驱动的机器学习提供了一种前进的方向，然而，现代机器学习算法的设计和验证需要经过适当策划的标记数据集。为了避免偏见，基于深度学习的方法必须在来自不同来源的大型数据集上进行训练。这项工作提出了一个新的开源数据集，名为 NMT 头皮 EEG 数据集，由来自不同参与者的 2,417 条记录组成，跨越近 625 小时。每条记录都由一组合格的神经病学家标记为正常或异常。还包括患者的性别和年龄等人口统计信息。我们的数据集主要针对南亚人口。我们在 NMT 上实施和评估了几种为 EEG 诊断前筛查而开发的最先进的深度学习架构，并将其与著名的天普大学医院 EEG 异常语料库的基线性能进行了比较。我们还研究了基于深度学习的架构在 NMT 和参考数据集上的泛化。发布 NMT 数据集是为了增加 EEG 数据集的多样性，并克服 EEG 研究缺乏准确注释的公开可用数据集的问题。
一种耐光无线神经记录 IC，用于利用近红外功率和数据遥测进行运动预测
摘要 — 微型化和无线近红外 (NIR) 神经记录器具有光学供电和数据遥测功能，已被引入作为一种有前途的安全长期监测方法，其物理尺寸在最先进的独立记录器中最小。然而，基于 NIR 的神经记录集成电路 (IC) 面临的主要挑战是在结二极管光感应寄生短路电流存在的情况下保持稳健运行。当信号电流保持较小以降低功耗时尤其如此。在这项工作中，我们提出了一种用于运动预测的耐光低功耗神经记录 IC，它可以在高达 300 µ W/mm 2 的光照下完全发挥作用。它实现了 38 ◦ C 时 0.57 µ W 的最佳功耗，具有 4.1 噪声效率因数 (NEF) 伪无电阻放大器、片上神经特征提取器和单独的微尘级增益控制。通过应用猴子的 20 通道预录神经信号，该 IC 可以预测手指的位置和速度，
失神性癫痫遗传大鼠模型中的癫痫发作预测：通过多部位皮质-丘脑记录结合机器学习提高性能
癫痫发作预测是癫痫学的一大挑战。然而，人们致力于预测局灶性癫痫发作，而将全身性癫痫发作视为随机事件。在失神性癫痫大鼠的皮质丘脑系统八个位置采集包含数百个全身尖峰和波放电 (SWD) 的长持续时间局部场电位 (LFP) 记录，通过基于小波的算法在所有可能的两个或三个记录位置组合中进行迭代分析，计算小波能量信号同步性增加的乘积。比较了各种组合之间的预测灵敏度和误报率，并将真阳性和假阳性预测的小波谱输入随机森林机器学习算法以进一步区分它们。对皮层内和皮层丘脑 LFP 轨迹进行小波分析表明，与丘脑内组合相比，其误报数量明显较少，而基于体感皮层 IV、V 和 VI 层记录的预测在预测灵敏度方面明显超过所有其他组合。在对九只来自斯特拉斯堡的遗传性失神癫痫大鼠 (GAERS) 的 24 小时样本外记录中，包含 SWD 发生率的昼夜波动，通过训练后的随机森林对真阳性和假阳性进行分类，进一步将误报率降低了 71%，尽管在误报和预测灵敏度之间有所权衡，这反映在相对较低的 F1 分数值上。结果支持失神癫痫的皮层焦点理论，并得出 SWD 在一定程度上是可预测的结论。后者为闭环 SWD 预测预防系统的开发铺平了道路。概述了可能转化为人类数据的建议。
CameraEEG：在 Android 应用程序上同步录制视频和脑电图数据
由于该应用程序针对的是安卓智能手机，因此使用了基于 Java 开发工具包 (JDK) 的 Android Studio 应用程序开发软件。最初，该软件使用 Lab 流层进行数据采集 [21]，以提供不同模块之间更高级别的时间同步并与多个 EEG 流应用程序兼容。然而，我们发现这种结构对于我们的目的来说效率低下，因为它需要后台流应用程序并行运行，这会更快耗尽电池并导致手机发热，从而导致性能问题。因此，我们选择了 EEG 制造商提供的智能手机软件开发工具包 (SDK)，特别是 Smarting SDK。这将应用程序的使用限制在特定的 EEG 设备（mBraintrain 的 Smarting）上，但提供了强大的执行力。这还允许向应用程序添加具有独特功能的附加模块。
自由活动大鼠运动通路的多位点同步神经记录
摘要：由于记录技术的限制，神经接口通常只能同时关注运动神经元系统中的一两个位点，从而限制了该系统的观察和发现范围。在此，我们构建了一个具有各种电极的系统，能够记录来自自由运动动物的皮层、脊髓、周围神经和肌肉的大量电生理信号。该系统将可调节微阵列、浮动微阵列和微线集成到无线发射器上的商用连接器和袖口电极上。为了说明该系统的多功能性，我们研究了其在啮齿动物在系绳跑步机上行走、不受束缚的轮子跑步和野外探索过程中的行为表现。结果表明，该系统稳定且适用于多种行为条件，并且可以提供数据来支持以前无法获得的神经损伤、康复、脑启发计算和基础神经科学研究。
用于慢性自由啮齿动物生物电位记录的电准静态动物体通信
持续多通道监测生物电信号对于了解整个身体至关重要，有助于在神经研究中建立准确的模型和预测。目前最先进的无线生物电记录技术依赖于辐射电磁 (EM) 场。在这种传输中，由于 EM 场辐射范围很广，因此只能接收到一小部分能量，从而导致系统有损、效率低下。使用身体作为通信介质（类似于“电线”）可以将能量限制在体内，从而比辐射 EM 通信的损耗低几个数量级。在这项工作中，我们引入了动物身体通信 (ABC)，它将使用身体作为介质的概念应用于慢性动物生物电记录领域。这项工作首次开发了动物身体通信电路和通道损耗的理论和模型。利用该理论模型，使用现成的组件构建了一个亚英寸 3 的定制传感器节点，该节点能够通过大鼠的身体感应和传输生物电位信号，与传统无线传输相比，其功率明显较低。体内实验分析证明，与传统无线通信方式相比，ABC 成功地通过身体传输了采集的心电图 (EKG) 信号，相关精度 >99%，功耗降低了 50 倍。
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