主流脑机接口中的神经信号分析模块由基于硅晶体管的集成电路构成,但随着脑机接口中的信号采集通道数的增加,系统面临着高功耗和延时等方面的挑战,这也是制约脑机接口技术在植入式或便携式医疗系统中应用的重要瓶颈之一。
清华大学微纳电子系、未来芯片技术高精尖创新中心的钱鹤、吴华强教授团队与医学院洪波教授团队利用忆阻器的仿生与存算一体特性,合作提出了基于忆阻器阵列的新型脑机接口,构建了高效智能的脑电神经信号处理系统。
为了验证该系统的可行性,研究团队演示了癫痫相关的神经信号识别,实现了93.46%的大脑癫痫状态识别准确率。相较于传统的神经信号分析模块,具有显著的功耗优势。
吴华强介绍,忆阻器是一种新型信息处理器件,其工作机理与人脑中的神经突触、神经元等具有一定的相似性,基于忆阻器的神经形态计算可以突破传统计算架构,在实现高并行度的同时显著降低功耗。
"这一系统的开发离不开微电子和医学领域的交叉研究与合作,为脑机接口技术带来更多可能性。"吴华强说。
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