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用于 AI/ML 可穿戴设备中生物信号采集的节能频率选择方法 -0.417em
对于可穿戴传感器而言，能源效率至关重要，尤其是在设备不进行处理而是采集生物信号以供后续分析的阶段。本研究重点关注如何改善可穿戴设备在这些采集阶段的功耗，这是一个关键但经常被忽视的方面，它会严重影响设备的整体能耗，尤其是在低占空比应用中。我们的方法通过利用特定于应用的要求（例如，所需的信号配置文件）、平台特性（例如，时钟发生器的转换时间开销和电源门控功能）和模拟生物信号前端规格（例如，ADC 缓冲区大小）来优化功耗。我们改进了在低功耗空闲状态和活动状态之间切换以存储采集数据的策略，引入了一种为这些状态选择最佳频率的新方法。基于对超低功耗平台和不同生物医学应用的几个案例研究，我们的优化方法实现了显着的节能效果。例如，在 12 导联心跳分类任务中，与最先进的方法相比，我们的方法可将总能耗降低高达 58%。这项研究为频率优化提供了理论基础和实用见解，包括表征平台的功率和开销以进行优化。我们的研究结果显著提高了可穿戴设备采购阶段的能源效率，从而延长了其使用寿命。
基于180nm CMOS工艺的可配置4通道脑电信号采集模拟前端设计
摘要 – 本文提出了一种用于 EEG 信号记录的 4 通道模拟前端 (AFE) 电路。对于 EEG 记录系统，AFE 可以处理各种传感器输入，具有高输入阻抗、可调增益、低噪声和宽带宽。缓冲器或电流-电压转换器块 (BCV) 可设置为缓冲器或电流-电压转换器电路，位于 AFE 的电极和主放大器级之间，以实现高输入阻抗并与传感器信号类型配合使用。斩波电容耦合仪表放大器 (CCIA) 位于 BCV 之后，作为 AFE 的主放大器级，以降低输入参考噪声并平衡整个 AFE 系统的阻抗。可编程增益放大器 (PGA) 是 AFE 的第三级，允许调整 AFE 的总增益。建议的 AFE 工作频率范围为 0.5 Hz 至 2 kHz，输入阻抗大于 2 T Ω，采用 180nm CMOS 工艺构建和仿真。AFE 具有最低 100 dB CMRR 和 1.8 µVrms 的低输入参考噪声，可实现低噪声效率。该设计采用了 BCV 等新功能来增强输入多样性，与之前的研究相比，IRN 和 CMRR 系数表现出显着增强。可以使用该 AFE 系统获取 EEG 信号，这对于检测癫痫和癫痫发作非常有用。
开发用于脑电图信号采集
摘要：干脑电图（EEG）系统的设置时间很短，需要有限的皮肤准备。但是，它们倾向于需要强的电极到皮肤接触。在这项研究中，通过将聚二酰亚胺的印刷电路板（FPCB）嵌入聚二甲基硅氧烷中，然后将它们施放在传感器模具中，用六个对称的腿或碰撞来制造具有低接触阻抗（<150kΩ）的干脑电图电极（<150kΩ）。银 - 氯化物糊用在必须触摸皮肤的每条腿或凹凸的裸露尖端上使用。使用FPCB使制造的电极能够保持稳定的阻抗。制造了两种类型的干电极：皮肤有限的皮肤电极和多条电极，用于常用和浓密的头发区域。阻抗测试。实验结果表明，制造的电极表现出65至120kΩ之间的阻抗值。用这些电极获得的脑波模式与使用常规湿电极获取的电极相当。基于ISO 10993-10：2010协议和基于ISO 10993-5：2009协议的细胞毒性测试，制造的EEG电极通过ISO 10993-10：2010协议通过了主要的皮肤刺激测试。
文章开发用于脑电图信号采集的低接触阻抗干电极
摘要：干脑电图（EEG）系统的设置时间很短，需要有限的皮肤准备。但是，它们倾向于需要强的电极到皮肤接触。在这项研究中，通过将聚酰亚胺柔性印刷电路板（FPCB）部分嵌入聚二甲基硅氧烷中，然后将它们施放在具有六个对称的腿或肿块的传感器模具中，从而制造具有低接触阻抗（<150kΩ）的干脑电图电极（<150kΩ）。银 - 氯化物糊用在必须触摸皮肤的每条腿或凹凸的尖端上。使用FPCB使制造的电极能够保持稳定的阻抗。制造了两种类型的干电极：皮肤的平盘电极，头发有限，多型电极用于常用和浓密的头发区域。阻抗测试。实验结果表明，制造的电极表现出65至120kΩ之间的阻抗值。用这些电极获得的脑波模式与使用常规湿电极获取的电极相当。基于ISO 10993-10：2010原始Col和基于ISO 10993-5：2009协议的细胞毒性测试，基于ISO 10993-10：2010原始Col的原发性皮肤刺激测试通过了主要的皮肤刺激测试。
引用：Sikandar Qammar、Ayimen Khalid Khan 博士 (2022) BCI 系统和各种信号采集技术的比较。J Data Sci Mod Tech 6: 1
脑机接口 (BCI) 是一个基于神经科学、信号处理、生物医学传感器、硬件等的先进、跨学科且活跃的研究领域。它是一种通信系统，允许人类使用脑电波活动产生的控制信号与周围环境进行通信，而无需外周神经或肌肉的参与。在过去的几十年里，已经开展了几项开创性的研究，探讨了不同信号采集技术对 BCI 的适用性。然而，尚未进行全面涵盖这一领域的综合综述。因此，本研究提供了全面的概述，包括对用于捕获 BCI 信号的不同技术的比较，并简要描述了每种技术的优缺点。本文还介绍了可用于从大脑采集 EEG 信号以使用 EEG 的最佳位置
引用：Sikandar Qammar，Ayimen Khalid Khan博士（2022）BCI系统以及各种信号采集技术的比较。 J Data Sci Mod Tech 6：1
大脑计算机界面（BCI）是基于神经科学，信号处理，生物医学传感器，硬件等的先进，跨学科和主动研究领域。这是一种通信系统，它允许人类使用脑波活动产生的控制信号与周围环境进行通信，而无需参与周围神经或肌肉。在过去的几十年中，已经对BCI的不同信号采集技术的适用性进行了一些开创性的研究。但是，尚未进行全面涵盖该领域的全面审查。因此，这项研究提供了全面的概述，包括比较不同技术以捕获BCI信号的比较，并简要描述了每种技术的优点和缺点。本文还提出了最佳位置，可用于从大脑中获取EEG
并行计算模式下的传感器生物医学信号采集
摘要：有几种病症会攻击中枢神经系统，每种病症都有不同的治疗方法。这些治疗方法尽可能地减少或抵消这些类型的病症和疾病对患者造成的后果。因此，神经康复疗法提供了全面的神经护理，以提高患者的生活质量并促进他们在社会中的表现。了解神经康复疗法如何帮助患者的一种方法是通过脑电图 (EEG) 测量他们的大脑活动变化。EEG 数据处理应用程序已在神经科学研究中使用，具有高度计算和数据密集型。我们的提案是一个集成的脑电图、心电图、生物声学和数字图像采集分析系统，为神经科学专家提供工具来评估各种疗法的效率。该提案的三个主要轴是：并行或分布式捕获、生物医学信号的过滤和调整以及实际采样时期的同步。因此，本提案奠定了一个通用系统的基础，该系统的主要目标是成为该领域的无线基准。通过这种方式，该提案可以获得并提供一些生物医学信号的分析工具，用于测量大脑在治疗期间受到外部系统刺激时的相互作用。因此，该系统在必要时支持极端环境条件，从而扩大了其应用范围。此外，根据研究需要，可以根据本提案添加或删除传感器，从而产生受 CPU 内核数量限制的广泛配置，即生物传感器越多，所需的 CPU 内核就越多。为了验证所提出的集成系统，它被用于海豚辅助治疗，用于治疗婴儿脑瘫和强迫症患者以及神经典型患者。样本周期的事件同步有助于隔离相同的治疗刺激，并允许通过功率谱或分形几何等工具对其进行分析。