信息学院吕宏鸣课题组提出多项脑电和心电信号处理专用芯片解决方案

为了在有限的功耗和传输带宽下提取关键的神经信息，下一代无线脑机接口设备需要采用专用的神经信号处理器（NSP）。神经尖峰信号检测和聚类是神经科学研究和相关临床应用中重要的信号处理步骤。研究团队提出包括非线性能量算子、一阶和二阶导数以及“扰动”K均值聚类等在内的在线实时神经信号处理算法，实现92%的无监督尖峰聚类准确率及98.3%的数据压缩率。基于上述算法的NSP专用芯片采用时间交织架构，将硬件开销最小化，在65纳米CMOS工艺技术下实现每通道功耗仅2微瓦。该工作可作为神经信号处理的基础框架解决方案，应用在高通量无线脑机接口系统中。

该研究成果以“A Power-and-Area-Efficient Channel-Interleaved Neural Signal Processor for Wireless Brain-Computer Interfaces with Unsupervised Spike Sorting”为题发表在生物医疗集成电路领域知名期刊IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems。

图3 心电事件监测应用示意

该研究成果以“An SVM-based Atrial Fibrillation Detection Processor IC with a 95.8-% Sensitivity for Low-Power Event-Driven Cardiac Monitoring Applications”为题发表在集成电路领域重要学术会议2024 International VLSI Symposium on Technology, Systems and Applications (VLSI-TSA)。

信息学院2022级硕士研究生胡子晨、周志宁、2021级硕士研究生周侃骏、2023级博士研究生古昕玥等参与了上述工作，吕宏鸣教授为通讯作者。上述工作得到“脑科学与类脑研究”国家重点研发计划、上海脑科学与类脑研究中心、临港实验室等项目的大力支持