比盐粒还小的微型芯片未来有望改变医学传感器技术

对于布朗大学工程师领导的科学家团队来说，一种微型芯片的发明可能带来一项重大突破。研究小组在《自然-电子学》杂志上撰文，介绍了一种新颖的无线通信网络方法，这种网络可以从数千个微电子芯片中有效地传输、接收和解码数据，而每个芯片的大小都不超过一粒盐。

传感器网络的设计使芯片可以植入人体或集成到可穿戴设备中。每个亚毫米大小的硅传感器都模仿大脑神经元通过尖峰电活动进行交流的方式。传感器检测到特定的尖峰事件，然后利用无线电波实时无线传输数据，从而节省了能源和带宽。

布朗大学博士后研究员、该研究的第一作者李继勋（Jihun Lee）说："我们的大脑以一种非常稀疏的方式工作。神经元不会一直发射。它们压缩数据，稀疏地发射，因此效率非常高。我们的无线通信方法就是在模仿这种结构。传感器不会一直发送数据--它们只会在需要时发送相关数据，就像短暂的电脉冲一样，而且它们能够独立于其他传感器发送数据，无需与中央接收器协调。通过这样做，我们可以节省大量能源，避免中央接收器中心被意义不大的数据淹没。"

这种射频传输方案还使系统具有可扩展性，并解决了当前传感器通信网络的一个常见问题：它们必须完全同步才能正常工作。

研究小组在《自然-电子学》（Nature Electronics）杂志上撰文，介绍了一种新颖的无线通信网络方法，这种网络可以从数千个微电子芯片中高效地传输、接收和解码数据，而每个芯片的大小都不超过一粒盐。图片来源：Nick Dentamaro/布朗大学

研究人员说，这项工作标志着大规模无线传感器技术向前迈出了重要一步，有朝一日可能会帮助科学家们确定如何从这些小小的硅器件中收集和解读信息，特别是由于现代科技的发展，电子传感器已变得无处不在。

布朗大学工程学院教授、该研究的资深作者阿尔托-努尔米科（Arto Nurmikko）说："我们生活在一个传感器的世界里。传感器无处不在。它们当然出现在我们的汽车里，出现在许多工作场所，而且越来越多地进入我们的家庭。对这些传感器来说，最苛刻的环境永远是人体内部。"

因此，研究人员认为该系统有助于为下一代植入式和可穿戴式生物医学传感器奠定基础。医学界越来越需要高效、不显眼、不易察觉的微型设备，这些设备还能作为大型组合的一部分运行，以绘制整个相关区域的生理活动图。"

李说："在实际开发这种基于尖峰的无线微传感器方面，这是一个里程碑。如果我们继续使用传统方法，就无法收集到这些应用在这类下一代系统中需要的高信道数据。"

传感器所识别和传输的事件可以是特定的事件，如监测环境的变化，包括温度波动或某些物质的存在。

传感器之所以能够使用如此少的能源，是因为外部收发器在传感器传输数据时为其提供无线供电，这意味着传感器只需在收发器发出的能量波范围内就能获得充电。这种无需插入电源或电池即可运行的能力使它们在许多不同的情况下都能方便、灵活地使用。

研究小组在计算机上设计和模拟了复杂的电子器件，并通过多次制造迭代来制造传感器。这项工作建立在Nurmikko 在布朗大学实验室先前研究的基础上，该研究推出了一种名为"神经粒"的新型神经接口系统。该系统使用一个由微型无线传感器组成的协调网络来记录和刺激大脑活动。

"这些芯片是相当复杂的微型电子设备，我们花了一段时间才做到这一点，"隶属于布朗大学卡尼脑科学研究所的努尔米科说。"要定制操纵这些传感器电子特性的几种不同功能--它们基本上被挤压到硅片的几分之一毫米空间--所需的工作量和精力并不小。"

研究人员展示了他们系统的效率，以及该系统的潜在扩展能力。他们使用实验室中的 78 个传感器对系统进行了测试，发现即使传感器在不同时间传输数据，也能准确无误地收集和发送数据。通过模拟，他们能够展示如何利用约8000个假定植入的传感器，解码从灵长类动物大脑中收集到的数据。

研究人员表示，下一步工作包括优化系统以降低功耗，以及探索神经技术以外的更广泛应用。

李说："目前的工作提供了一种方法，我们可以在此基础上进一步发展。"

编译自:ScitechDaily

瑞士开发出首个高性能、微型脑机接口芯片MiBMI，准确率高达91%

IT之家 9 月 3 日消息，作为一项各国都在探索的前沿技术，脑机接口（BMI）对于帮助严重运动障碍患者恢复沟通和身体控制能力有望带来更具开创性的解决方案，且有可能扩展到语音合成和手写辅助领域，但现有的脑机接口设备体积庞大、耗电量高，且实际应用有限。

瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL，与苏黎世联邦理工学院一起组成瑞士联邦理工学院，2025QS 世界大学排名第 26) IEM 和 Neuro X 研究所的集成神经技术实验室研究人员开发出了一款微型脑机接口 (MiBMI) ，相关研究成果已于 8 月 23 日发表于《IEEE 固态电路杂志》上（IT之家附 DOI: 10.1109/JSSC.2024.3443254），并在国际固态电路会议上进行了展示。

据介绍，这是全球首个高性能、微型脑机接口系统，为渐冻症（ALS）患者提供了一种小巧、低功耗、高精度且多功能的解决方案，能够在芯片上实现脑与文本的直接通信，它不仅提高了脑机接口的效率和可扩展性，而且为具有实用意义的、完全植入式脑机接口设备铺平了道路，有可能显著提高患有肌萎缩性侧索硬化症 (ALS) 和脊髓损伤等疾病的患者的生活质量。

MiBMI 由两块超薄芯片组成，总面积仅为 8mm2。相比之下，马斯克 Neuralink 的脑机接口设备尺寸约为 23 x 8 mm。

得益于小尺寸和低功耗等关键特性，这种脑机接口系统相比目前已有产品更适合植入式应用，因为它有着最小的侵入性，可确保在临床和现实生活环境中使用的安全性和实用性。同时，它也是一个完全集成的系统，这意味着它可以同时实现数据记录和处理。

项目参与者 Mahsa Shoaran 表示，“MiBMI 允许我们将复杂的神经活动转换为可读文本，具有高精度和低功耗。这项进步使我们更接近实用的、可植入的解决方案，这类解决方案可以显著提高严重运动障碍患者的沟通能力。”

人类大脑在想象写字时会产生特定的神经信号，而在这个过程中，植入大脑的电极会自动记录下与手写动作相关的神经活动，并借助 MiBMI 芯片实时将大脑下达的手部动作指令转换为相应的文本。

这项技术允许个人，尤其是患有闭锁综合征和其他严重运动障碍的个人，通过简单地思考写作来进行交流，从而将其想法转换为屏幕上的文本显示给其他人。

研究人员发现，当患者想象用手写时，每个字母都会有属于自己的特殊标记，研究人员将其命名为 DNC（即独特的神经代码），而脑机接口芯片不需要处理每个字母的数据，只需要处理 DNC（大约一百字节）即可，从而使系统能够在保持低功耗优势的同时更快、更准确地进行处理。此外，这种突破还有助于缩短训练时间，使患者更容易学会如何使用脑机接口设备。

与没有 DNC 的传统低复杂度线性判别分析（LDA）相比，其解码器在内存利用率（∼100×）和计算复杂度（∼320×）方面实现了显著突破。

项目主导者 Mohammed Ali Shaeri 表示，MiBMI 能够以 91.3% 的准确率将这种手写活动的神经信号转换为文本。此外，研究人员在一项体内实验中解码了大鼠对六类声学刺激的神经反应，准确率达 87%。

据介绍，该芯片可以解码 31 个不同的字符，这也是任何其他集成系统都无法比拟的成就。“我们相信我们可以做到解码多达 100 个字符，只是目前还没有包含更多字符的手写数据样本，”Shaeri 补充道。

现有脑机接口设备往往都依赖于外部计算机，而植入大脑的电极部分只是用来负责收集电信号，然后将这些信号发送到外部计算机进行解码。

相对于此，MiBMI 可以在记录数据的同时进行处理，它集成了 192 通道神经记录系统与 512 通道神经解码器，可以说是极端微型化领域的突破性壮举，结合了集成电路、神经工程和 AI 方面的专业知识。

Mahsa Shoaran 表示：我们的目标是开发一种通用的 BMI，可以针对各种神经系统疾病进行定制，为患者提供适用性更广泛的解决方案。

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