A 32-channel event-based bio-signal analog front-end with adaptive delta and pulse frequency encoding
Dit artikel presenteert een 32-kanaals event-gebaseerde analoge front-end ASIC gefabriceerd in 180 nm CMOS die gebruikmaakt van dual-mode Pulse Frequency Modulation en adaptieve Asynchrone Delta Modulatie om hoog configureerbare, energiezuinige en comprimeerbare biomedische signaalverwerving voor neuromorfische brein-computerinterfaces mogelijk te maken.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Stel je voor dat je probeert naar een fluistering te luisteren in een druk, luidruchtig stadion. Als je een standaardmicrofoon gebruikt die simpelweg alles opneemt, krijg je een muur van statische ruis die de fluistering overstemt. Stel je nu een superintelligente microfoon voor die alleen de fluistering opneemt en de menigte negeert, maar ook weet hoe hij het volume direct omhoog of omlaag moet schroeven afhankelijk van hoe hard de menigte wordt. Dat is in essentie wat dit team van onderzoekers heeft gebouwd: een kleine, 32-kanaals "slimme microfoon"-chip die ontworpen is om naar de elektrische signalen van de hersenen te luisteren zonder overweldigd te raken door ruis.
Het probleem met oude microfoons
De meeste apparaten die naar hersensignalen luisteren (zoals die gebruikt worden bij Brain-Computer Interfaces) gebruiken een "vaste" instelling. Denk aan een beveiligingscamera met een bewegingssensor die op een specifieke gevoeligheid staat ingesteld. Als de instelling te gevoelig is, triggert een blaadje dat in de wind waait (ruis) de camera, waardoor je opslag wordt overspoeld met nutteloze foto's. Als de instelling te traag is, mist de camera de werkelijke persoon die langskomt omdat hij wacht op een grotere beweging. Het artikel betoogt dat deze "one-size-fits-all"-aanpak een doodlopende weg is voor langdurige monitoring, omdat signalen in de echte wereld rommelig zijn en in de loop van de tijd veranderen. Een vaste instelling creëert ofwel te veel data, of mist belangrijke details.
De nieuwe "slimme" chip
De onderzoekers hebben een nieuwe chip ontwikkeld, gefabriceerd in een 180 nm CMOS-proces, die fungeert als een 32-kanaals slimme microfoon. Elk kanaal heeft twee speciale manieren van luisteren:
- Pulse Frequency Modulation (PFM): Dit is als een drummer die sneller op een trommel slaat wanneer de muziek intens wordt en langzamer wanneer het rustig is. Het zet het signaal om in een stroom van "spikes" of gebeurtenissen.
- Adaptive Asynchronous Delta Modulator (aADM): Dit is de echte ster van de show. In plaats van een vaste regel te gebruiken, heeft dit circuit een ingebouwde "envelope tracker". Stel je een surfer voor die voortdurend zijn board aanpast om overeen te komen met de veranderende vorm van de golf. Dit circuit volgt de "envelope" (de algemene vorm) van het binnenkomende signaal in realtime.
Hoe de "surfer" werkt
Het aADM-circuit is ontworpen om de "noise floor" te negeren: de constante achtergrondruis van het signaal. Dit doet het door te kijken naar de trage, laagfrequente veranderingen in het volume van het signaal. Als de achtergrondruis luider wordt, verhoogt de chip automatisch zijn "drempelwaarde" (het niveau dat nodig is om een opname te triggeren), zodat hij niet door de ruis wordt geactiveerd. Als de ruis afneemt, verlaagt hij de drempelwaarde om stillere details op te vangen.
Het is echter slim genoeg om het verschil te weten tussen achtergrondruis en een echte gebeurtenis. Als er een plotselinge, scherpe piek optreedt — zoals een neuron dat een actiepotentiaal afvuurt — negeert het circuit de trage veranderingen in de ruis en legt het die snelle gebeurtenis onmiddellijk vast. Hierdoor kan de chip de data enorm comprimeren, door alleen de "interessante" delen van het signaal te verzenden en de rest te negeren.
Wat ze daadwerkelijk hebben gemeten
Het team heeft dit niet alleen gesimuleerd op een computer; ze hebben de fysieke chip gebouwd en getest.
- De chipgrootte: Deze meet 3,22 mm × 5,67 mm.
- De kanalen: Het heeft 32 onafhankelijke kanalen die individueel programmeerbaar zijn.
- De ruis: Ze hebben de ruis van de signaalketen gemeten (van de eerste versterker tot het einde) en vonden dat deze 68,72 𝜇Vrms bedraagt over een bandbreedte van 1,6 kHz.
- De resultaten: In hun experimenten voerden ze de chip een synthetisch signaal dat een "traptredenstructuur" van veranderende ruisniveaus had. De chip slaagde erin de drempelwaarde aan te passen aan de veranderende ruis, zoals blijkt uit hun metingen. Toen ze een specifieke gebeurtenis introduceerden (zoals een gesimuleerde actiepotentiaal) rond de 1,7-seconde markering, legde de chip deze betrouwbaar vast, zelfs terwijl de achtergrondruis hoog was.
Wat het (nog) niet is
Het artikel merkt voorzichtig op dat hoewel de chip werkt, het een prototype is. De auteurs vermelden dat om de ruis nog lager te maken, ze de eerste versterker (LNA) groter hadden kunnen maken, maar ze kozen ervoor om meer ruimte te geven aan het adaptieve circuit. Dit betekent dat het ruisniveau dat ze maten (68,72 𝜇Vrms) een afweging is die ze hebben gemaakt om te bewijzen dat het adaptieve concept werkt. Ze merken ook op dat hoewel het PFM-gedeelte van de chip is getest en functioneel werd bevonden, de belangrijkste focus en de "doorbraak" van dit specifieke werk de adaptieve delta-modulatie is.
De kern van het verhaal
Deze chip suggereert een nieuwe manier om met computers te communiceren via hersensignalen. Door de sensor zelf te laten beslissen wat belangrijk is en wat slechts ruis is, lost het het probleem van data-overbelasting op. Het is een stap naar draadloze systemen die de hersenen langdurig kunnen beluisteren zonder de noodzaak om gigabytes aan nutteloze statische data terug te sturen naar een computer. De auteurs hebben succesvol aangetoond dat deze adaptieve aanpak werkt in echte hardware, wat de weg vrijmaakt voor efficiëntere brain-computer interfaces.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.