传感策略和BMI(脑机接口界面)传感架构
发布时间:2019/5/2 11:42:09 访问次数:1571
传感策略和BMI(脑机接口界面)传感架构
神经记录策略的选择是信息内容与技术可行性之间的平衡折中。虽然单ATMEGA64-16AU细胞记录和脑电图数据对于许多应用是可行的,但通过对局部电势场(LFP)的记录 遥感收发机和分析,可以很好地平衡我们的应用。LFP通常代表电极周围的体内神经群体的整体活动,并被认为具有更长期的稳健性[51]。此外,LFP为神经疾病编码高度有意义的数据[36],并且它们正在成为BMI应用的可行候选者[51]。目前的神经科学理论正在提出LFP从神经网络的集合中编码网络活动。网络周期性被认为编码大脑区域在执行计算时的绑定;在这个主题的基础上,神经系统疾病被认为是部分地来自这些频谱波动的异常,并提供疾病状态的“光谱指纹”[70]。在我们看来,LFP代表电极系统的当前技术限制和与病理神经活动相关的有意义的生物标志物之间的最佳平衡,特别是当限制对可用于当前神经调节装置的电极的讨论[52]。此外,疾病的光谱指纹的概念激励了我们设计智能传感器的方法。
高信号分辨率和低的系统功耗,这是用于可植人式BMI必不可少的,但即使对于具有中等频率的LFP,实现起来也有一定难度c然而,LFP频带功率波动通常至少比在它们所编码的频率慢一个数量级。这促使产生BASIC(大脑活动传感接口集成电路)基本架构,其直接提取核心神经群的能量,并在数字化和算法分析之前跟踪之前相对较慢的功率波动;这与在复杂的处理之前提取高频载波信号之前的音频信号调幅解调的光谱处理范例的情况有些类似[52,66]。
BASIC模拟预处理块利用灵活、低噪声、高效能的架构,从LFP提取关键生理频率的带宽功率。如本章参考文献[52]所述,BAS£的信号链通过使用改进的斩波放大方案来实现短时傅里叶变换(STFT)。该架构提供功率效率处理的增益和频谱预估。BMI传感接口电路包括BASIC的4个传感通道,此传感通道可配置为从DC到~sO0Hz的带宽范围的频谱带的功率传感通道。4个通道中的两个可以配置为记录⒛0/400/800Hz采样的时域波形。功率通道可以通过同一电极的传感探测在同一位置同时提取多个谱带信号,此外,还可以帮助表征与大脑状态相关联的特征谱指纹c接下来的章节将详细介绍BASIC接口电路放大器。
传感策略和BMI(脑机接口界面)传感架构
神经记录策略的选择是信息内容与技术可行性之间的平衡折中。虽然单ATMEGA64-16AU细胞记录和脑电图数据对于许多应用是可行的,但通过对局部电势场(LFP)的记录 遥感收发机和分析,可以很好地平衡我们的应用。LFP通常代表电极周围的体内神经群体的整体活动,并被认为具有更长期的稳健性[51]。此外,LFP为神经疾病编码高度有意义的数据[36],并且它们正在成为BMI应用的可行候选者[51]。目前的神经科学理论正在提出LFP从神经网络的集合中编码网络活动。网络周期性被认为编码大脑区域在执行计算时的绑定;在这个主题的基础上,神经系统疾病被认为是部分地来自这些频谱波动的异常,并提供疾病状态的“光谱指纹”[70]。在我们看来,LFP代表电极系统的当前技术限制和与病理神经活动相关的有意义的生物标志物之间的最佳平衡,特别是当限制对可用于当前神经调节装置的电极的讨论[52]。此外,疾病的光谱指纹的概念激励了我们设计智能传感器的方法。
高信号分辨率和低的系统功耗,这是用于可植人式BMI必不可少的,但即使对于具有中等频率的LFP,实现起来也有一定难度c然而,LFP频带功率波动通常至少比在它们所编码的频率慢一个数量级。这促使产生BASIC(大脑活动传感接口集成电路)基本架构,其直接提取核心神经群的能量,并在数字化和算法分析之前跟踪之前相对较慢的功率波动;这与在复杂的处理之前提取高频载波信号之前的音频信号调幅解调的光谱处理范例的情况有些类似[52,66]。
BASIC模拟预处理块利用灵活、低噪声、高效能的架构,从LFP提取关键生理频率的带宽功率。如本章参考文献[52]所述,BAS£的信号链通过使用改进的斩波放大方案来实现短时傅里叶变换(STFT)。该架构提供功率效率处理的增益和频谱预估。BMI传感接口电路包括BASIC的4个传感通道,此传感通道可配置为从DC到~sO0Hz的带宽范围的频谱带的功率传感通道。4个通道中的两个可以配置为记录⒛0/400/800Hz采样的时域波形。功率通道可以通过同一电极的传感探测在同一位置同时提取多个谱带信号,此外,还可以帮助表征与大脑状态相关联的特征谱指纹c接下来的章节将详细介绍BASIC接口电路放大器。
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