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耶鲁大学等机构提出的脑机接口软硬件协同设计,增加脑机的更大潜力

 脑机接口社区 2022-01-22

脑机接口(brain -computer Interfaces, BCIs)或脑机接口(brain - machine Interfaces, BMIs)自从被医生和研究人员使用以来,已经为治疗神经系统疾病提供了方法,并解释了大脑如何运作。BCIs不仅有这些益处,它可能还有超越当前技术能力的潜力。在耶鲁大学工程与应用科学学院 (SEAS) 和耶鲁大学医学院的合作中,一组研究人员正在寻求突破这些限制。

计算机科学副教授Abhishek Bhattacharjee说:“我们的目标是建立一类超低功耗的设备,这种设备可以安全地慢性植入人体。”“慢性植入为许多临床应用打开了大门,从植入治疗癫痫和运动障碍,到为瘫痪患者设计辅助设备,以及许多研究用途。”

慢性植入是在患者的大脑中放置一个设备的做法,然后他们会继续他们的日常生活,尽管他们会定期与医生进行检查。

At SEAS, Bhattacharjee has been working onthis with Rajit Manohar, the John C. Malone Professor of Electrical Engineeringand Computer Science, and Anurag Khandelwal, assistant professor of computerscience. Their collaborators at the Medical School are Dennis Spencer, theHarvey and Kate Cushing Professor Emeritus of Neurosurgery, and Hitten Zaveri,assistant professor of neurology.

团队芯片图的早期版本

研究团队的工作是推动 BCI的潜力以完成曾经看起来像是科幻小说的事情的更大努力的一部分。一段猴子借助 Elon Musk 的公司 Neuralink 创建的神经接口玩 Pong 的视频已被数百万人观看。这家公司已经为这项技术筹集了数亿美元。这不仅仅是刺激兴趣的话题。今年早些时候,Synchron公司获得了FDA的许可,开始对一种用于治疗瘫痪的大脑植入物进行人体测试。

癫痫外科医生 Spencer和 Zaveri 通常使用的 BCI 被植入颅骨下方的大脑中 - 它很小,你通常不会知道有人植入了这个。该设备持续监控患者的大脑模式,检测任何异常情况,以预测即将到来的癫痫发作。当它这样做时,该设备会向大脑的特定区域发送电刺激来破坏这些模式。目前,它只用于对药物治疗有抗药性的患者。Spencer说,大多数使用BCIs的癫痫患者在18个月后癫痫发作至少减少了一半。虽然这种疗法对选择有限的患者非常有效,但Spencer 和 Zaveri 正在寻找一种可以预防所有癫痫发作的技术。他们说,具有显着增强功能的BCI(如耶鲁解决方案)可以实现这一点。

这个目标的棘手之处在于,这些可植入的 BCI 受限于它们使用的功率。相关指南规定,BCI 使用的功率不得超过 15 到 40 毫瓦,具体取决于植入 BCI 的脑组织深度。任何超出这个范围的东西对人体长期植入都是不安全的。过度的功耗会导致设备过热,从而带来损害大脑细胞组织的风险。因此,SEAS 研究人员的任务是扩宽这些设备的潜力,同时保持在非常有限的功率限制内。他们将自己设备的功率限制在 15 毫瓦,这将使其能够更深入地放置在功率限制更严格的大脑中。

Bhattacharjee说,“所以,它是功率受限的,但与此同时,这里有一些严重的计算需求——你需要能够读取大脑中越来越多的数据并执行相当复杂的信号处理,以使这些设备更有用。如何在 10 到 15 毫瓦的非常紧张的功率预算下完成所有这些工作,这是一个悬而未决的问题。”

与传统的 BCI 不同,该团队的技术可以支持众多任务并扩展潜在的治疗方法

为此,他们开发了HALO(低功耗BCIs硬件架构),这是一种用于可植入BCIs的通用架构。这项技术可以治疗各种疾病,并记录和处理研究数据,以推进我们对大脑的理解。这项技术包括一个芯片和传感器,允许一个微电极阵列从大脑的96个不同部位读取大约每秒50兆比特的数据。与其他为特定目的而设计的 BCI 不同(例如治疗癫痫),HALO 技术可以支持多种任务。这一切都是在团队严格的功率预算范围内实现的。

最初的 HALO 概念在最近的一篇论文“《Hardware-SoftwareCo-Design for Brain-Computer Interfaces》”中进行了详细说明,该论文由耶鲁大学研究人员与罗格斯大学和布朗大学的科学家合作撰写。它发表在计算机体系结构的顶级会议——计算机体系结构国际研讨会上,并被列入IEEE Micro's Top Picks in computer architecture杂志,是2020年发表的顶级计算机架构论文之一。

Bhattacharjee 说,“在我们的研究中,我特别兴奋的一件事是,它表明,如果你构建的BCIs能够以一种有原则的方式平衡专业硬件和通用硬件,你实际上可以在功率限制下,同时支持比现有设备更广泛的计算功能。”他还认为,结果超出了BCIs指向一个更广泛的问题,尤其是因为Dennard缩放的减弱(随着晶体管变小,其功率保持不变的原则)”提出了关于如何最好地确定构建硬件加速器,如何无缝地集成这些硬件加速器,以及如何使模块化平台能够自然地插入新的加速器。HALO就是这些研究问题的典范。”

HALO 项目的研究人员Karthik Sriram 表示,他在本科时就对 BCI 领域产生了兴趣。Bhattacharjee实验室的博士生Sriram 表示“我想知道我们如何弥合人脑与我们分析它的尝试之间的差距 - 以及如何将其与我们已经更习惯使用的计算机系统集成。”

他说,他们在耶鲁所做的工作只是个开始。

更新后的芯片图,标有 HALO 的各种组件,以显示它们的相对复杂性

Sriram 说,“HALO 是一个工作展示,表明我们可以获得更灵活的架构,它可以比当前的 BCI 做更多的事情并支持更高的数据速率。”除此之外,他说,这项研究可能会带来一些令人兴奋的可能性,例如创建一个 BCI 设备网络,从大脑的多个部分进行记录。

他说:“神经科学家对此很感兴趣,因为他们想把大脑分析成一堆图形连接——尤其是像癫痫发作之类的事。他们开始把它分析为一个更基于图的问题,而不是一个单一来源的局部问题。”

Manohar在团队中的角色是负责HALO的设计,并构建芯片来创建一个物理设备。他与博士后助理Ioannis Karageorgos和研究生xiayyuan Wen一起研究芯片。研究人员认为,他们可能需要几年时间才能获得用于人体试验的原型。

Manohar 说“像所有事情一样,做好工作需要付出努力,随着我们对问题的了解越来越多,我们正在逐步构建它,我们从其架构的核心开始并对其进行添加,我们正在设计架构,使其相对模块化,便于我们扩展。”

Khandelwal将他在分布式系统方面的专业知识运用到这个项目中。他与 Bhattacharjee 合作的第一个目标是找到一种方法,在功率限制的情况下增加BCIs中的数据存储。目前,研究人员在对植入BCI的患者进行纵向研究时,需要将患者带进诊所,从植入物中收集数据。它很麻烦,并且限制了可以收集的数据量。

他说:“我们主要寻找的是BCI 将数据上传到患者家中或附近某处的另一台设备的东西。”

除此雄心之外,他希望改善BCI 不同组件之间的通信,以减少延迟。对于一个被设计用来检测和抵御即将到来的癫痫发作的系统,或者大脑控制的假肢,速度是至关重要的。

可植入BCIs的关键部件包括传感器,该传感器由穿透数毫米皮质组织的导电针组成。

这个项目的一个主要部分是植入式BCI技术有广泛的用途。除了癫痫、假肢和研究目的外,这些设备还被用于治疗帕金森氏症、精神分裂症或焦虑症等疾病。因此,研究人员不仅希望扩展这些设备的功能,而且他们还希望设计出能够适应不断变化的需求的设备。 

Manohar说:“这是一个不断发现新事物、不断发展的领域,你不希望每次不同的团队决定他们想要新的功能时,都必须制造一款新设备。”“我们正试图用一台设备来解决更广泛的可能性。”

Zaveri 说,这对于扩大符合 BCI 条件的患者范围至关重要。

“耶鲁团队的工作使我们能够从更大的应用领域和患者中汲取经验,因为他们不是在制造我们所说的 ASIC —— 一种特定于应用的集成电路—— 他们正在制造一种强大的通用解决方案,可以在可以运行不同的算法,”Zaveri 说。“所以,你可以有一个用于癫痫的版本,另一个用于瘫痪患者的版本——不过硬件可能是一样的。”

Zaveri 说,SEAS 研究人员的工作在临床和研究应用方面具有巨大潜力。拥有可以实时运行非常强大的算法以与大脑交互的技术将开辟许多研究应用。

他说:“我们目前正在收集数据,并进行离线处理,因此这一进展使目前不可能的研究和治疗成为可能。”

他说,例如,一种设备可以让临床医生监测癫痫患者的大脑,实时检测癫痫网络中的异常,并可以调节该网络,从而增加治疗的可能性。它还扩展了可能治疗的疾病,如抑郁症和其他在大脑中表现更广泛的神经精神疾病。

耶鲁大学心理学教授Nicholas Turk-Browne 也与 SEAS 研究人员讨论了将他们的工作应用于他自己的研究。

吴蔡研究所所长(WuTsai Institute)[纪念蔡崇信吴明华夫妇的捐赠]Turk-Browne 说“他们正在进行的一项应用是临床应用,另一项是精确研究大脑功能,然后将这些信号用于神经反馈型应用,两者都需要设计认知任务和心理学实验的专业知识,这正是我带来的专业知识——如何测量和量化人类行为和大脑功能的认知。所以,我和他们就这个问题进行了很多对话。”

Spencer 指出,这项工作体现了耶鲁合作环境的精神。

“这就是跨学科研究的美妙之处,”他说。“我是一名临床医生,在我的职业生涯中,我曾向那些在技术上比我更聪明的人提出过问题。这些研究人员可能正在从事一些更理论化的工作,或者在其他领域的工作,当一些事情突然出现时,他们会说,'我们正在做的事情可能解决了这个问题。他们正在开发的芯片为我们打开了一个全新的世界,我们正在思考如何将大脑功能结构成小块,然后重新构建成一个有意义的网络,用于学习和调制。”

注:原文标题为《Less wattage, more brain power 》,《Pushing the potential of brain-computer interfaces提高标题的可读性,领取名为:耶鲁大学等机构提出的脑机接口软硬件协同设计,增加脑机的更大潜力

参考

https://ieeexplore./abstract/document/9138938

https://news./2022/01/19/less-wattage-more-brain-power

https:///news/2022-01-potential-brain-computer-interfaces.html

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