用于腦機(jī)接口的系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種兩步法方案來提供BCI系統(tǒng)。在第一步驟中，本發(fā)明提供低功率植入平臺(tái)以用于放大并過濾胞外記錄、執(zhí)行模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)并實(shí)時(shí)檢測動(dòng)作電位，該植入平臺(tái)連接至遠(yuǎn)程裝置，該遠(yuǎn)程裝置能夠執(zhí)行特征提取和鋒電位分類的處理器密集型任務(wù)，由此為每個(gè)神經(jīng)元生成多個(gè)預(yù)定模版以用于第二處理步驟。在第二步驟中，該低功率植入平臺(tái)放大并過濾胞外記錄、執(zhí)行ADC并且檢測動(dòng)作電位，動(dòng)作電位可在片上被匹配至由外部接收器在第一步驟中生成的預(yù)定模版。此兩步法方案利用離線處理和在線處理二者的優(yōu)勢，提供了執(zhí)行單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)的多個(gè)記錄的有效并且安全的方法，以用于研究或監(jiān)測應(yīng)用或者用于遠(yuǎn)程裝置的控制。
【專利說明】用于腦機(jī)接口的系統(tǒng)
【背景技術(shù)】
[0001] 神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)可以記錄由神經(jīng)元生成的胞外動(dòng)作電位或鋒電位，從而理解信息是如 何通過神經(jīng)元系統(tǒng)呈現(xiàn)和傳輸?shù)摹?br>[0002] 直到最近，這些實(shí)驗(yàn)通常涉及在數(shù)小時(shí)的短周期內(nèi)采樣少量神經(jīng)元（例如，少于 15)，但隨著延久電極陣列的改進(jìn)，記錄數(shù)月內(nèi)來自大量神經(jīng)元(例如，多于15)的鋒電位已 成為可能。這些技術(shù)激發(fā)了腦機(jī)接口（BCI)的發(fā)展，其直接與神經(jīng)元系統(tǒng)通信以用于治療效 果或者大腦運(yùn)行的研究學(xué)習(xí)。BCI可實(shí)現(xiàn)動(dòng)物或病患大腦與任意外部計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng) 或相連接的任意電子裝置之間的通信。其中一個(gè)示例是使用來自癱瘓病人大腦皮層的神經(jīng) 信號(hào)來操作比如機(jī)器人假肢的輔助裝置的腦機(jī)界面(BMI)。
[0003] 為了獲得精確的結(jié)果，腦機(jī)接口或者用于記錄單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)的任意其他系統(tǒng)應(yīng) 借助于胞外記錄來檢測動(dòng)作電位，并且識(shí)別哪些動(dòng)作電位對應(yīng)于哪些神經(jīng)元?；诿總€(gè)神 經(jīng)元生成具有模式化(stereotyped)波形的動(dòng)作電位這一原理，根據(jù)動(dòng)作電位的形狀，對動(dòng) 作電位進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)發(fā)給外部計(jì)算機(jī)，在外部計(jì)算機(jī)中基于若干獨(dú)立神經(jīng)元的動(dòng)作 處理信息或命令。
[0004] 已提出了具有植入大腦的鋒電位分類模塊的BCI，鋒電位分類模塊用于根據(jù)模式 化的波形的形狀對動(dòng)作電位分類，但這涉及復(fù)雜的難以在片上實(shí)施的運(yùn)算，因此當(dāng)處理來 自許多記錄電極的數(shù)據(jù)時(shí)，其會(huì)消耗過多的功率，這可能導(dǎo)致過熱并且還可能會(huì)限制植入 裝置的小型化程度。因此，這對于接受神經(jīng)元監(jiān)測的對象的健康而言是異常危險(xiǎn)的。為了解 決這一問題，設(shè)計(jì)者們已嘗試盡可能地從植入模塊中移除處理、將植入模塊限于感測技術(shù) 并且在外部裝置中執(zhí)行所有的信號(hào)處理。
[0005] 雖然這簡化了植入裝置，但給植入裝置和外部處理電路之間的通信開銷增加了很 大負(fù)擔(dān)。所監(jiān)測的信號(hào)必須全部被傳輸給外部處理電路，這消耗大量帶寬，其中很多帶寬是 通過傳輸比如背景噪聲和不包含動(dòng)作電位的信號(hào)周期而浪費(fèi)的。這又延遲了對于治療應(yīng)用 而言可能很關(guān)鍵的鋒電位檢測和分類進(jìn)程。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的實(shí)施例采取混合方案，其中一些處理功能在外部裝置中執(zhí)行，但一些是 在植入裝置中以本地方式執(zhí)行。這減少了通信開銷，因?yàn)殇h電位檢測進(jìn)程和模版匹配進(jìn)程 是在植入裝置中以本地方式執(zhí)行的，并且只需要將比較的結(jié)果或者先前未檢測到的動(dòng)作電 位傳輸給外部裝置。因此，相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)，本發(fā)明提高了速度而并沒有使植入裝置復(fù)雜 化。
[0007] 根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了根據(jù)權(quán)利要求1的用于腦機(jī)接口的系統(tǒng)。
[0008] 根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了根據(jù)權(quán)利要求28的植入裝置。
[0009]根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了根據(jù)權(quán)利要求29的遠(yuǎn)程裝置。
[0010] 可選的特征在從屬權(quán)利要求中列出。
[0011] 本發(fā)明的實(shí)施例提供了兩步法方案來提供無線BCI系統(tǒng)。在第一步驟中，低功率植 入平臺(tái)放大并過濾胞外記錄，執(zhí)行模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)并實(shí)時(shí)檢測動(dòng)作電位。處理器以無線方式 連接至能夠執(zhí)行特征提取和鋒電位分類的處理器密集型任務(wù)的外部接收器，由此為每個(gè)神 經(jīng)元生成多個(gè)預(yù)定模版以用于第二處理步驟。在第二步驟中，低功率植入平臺(tái)放大并過濾 胞外記錄，執(zhí)行ADC并且檢測動(dòng)作電位，動(dòng)作電位可在片上被匹配至由外部接收器在第一步 驟中生成的預(yù)定模版。此兩步法方案利用了離線處理和在線處理二者的優(yōu)勢，提供了有效 并且安全的、用于執(zhí)行單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)的多個(gè)無線記錄的方法。各實(shí)施例可用于執(zhí)行多個(gè) 單胞記錄(single-cell recording)，用于研究或監(jiān)測應(yīng)用，或者用于控制任意外部電子裝 置。
【附圖說明】
[0012 ]將參照以下附圖以示例方式描述本發(fā)明。
[0013] 圖1是本發(fā)明的實(shí)施例的無線腦機(jī)接口的示意圖；
[0014] 圖2是本發(fā)明的實(shí)施例的無線腦機(jī)接口的放大示意圖；
[0015] 圖3是圖1中鋒電位檢測模塊的示意圖；
[0016] 圖4是示出了濾波器階數(shù)對鋒電位檢測性能的影響的圖表；
[0017] 圖5是示出了低通截止頻率對鋒電位檢測性能的影響的圖表；
[0018] 圖6是示出了高通截止頻率對鋒電位檢測性能的影響的圖表；
[0019 ]圖7a是示出了 ADC采樣率對鋒電位檢測性能的影響的圖表；
[0020] 圖7b是示出了 ADC采樣率對模版構(gòu)建性能的影響的圖表；
[0021] 圖8a是示出了 ADC分辨率對鋒電位檢測性能的影響的圖表；
[0022]圖8b是示出了 ADC分辨率對模版構(gòu)建性能的影響的圖表；
[0023] 圖9是示出了根據(jù)三種小波系數(shù)的動(dòng)作電位的分布的圖表；
[0024] 圖IOa是示出了變溫相似變量（temperature-analogous variable)對動(dòng)作電位的 群集大小的影響的圖表；
[0025]圖IOb是圖9a所示動(dòng)作電位的群集的波跡；
[0026]圖IOc是由圖9a所示動(dòng)作電位的群集生成的多個(gè)鋒電位模版的波跡；
[0027]圖11是示出了各種各樣的距離度量(distance metric)所需的性能和相對處理器 時(shí)間的圖表；
[0028]圖12是示出了波峰對準(zhǔn)(peak-alignment)誤差對模版匹配性能的影響的圖表；
[0029] 圖13是示出了窗口尺寸對模版匹配性能的影響的圖表。
【具體實(shí)施方式】
[0030] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的一種用于無線腦機(jī)接口（BCI)的系統(tǒng)UBCI包括 鋒電位檢測模塊10、模版構(gòu)建模塊20和模版匹配模塊30。模版構(gòu)建模塊20以無線方式與鋒 電位檢測模塊10和模版匹配模塊30通信。鋒電位檢測模塊10可與模版匹配模塊30通信。鋒 電位檢測模塊10和模版匹配模塊30通過有線連接直接通信，并且可在單片上實(shí)施。
[0031] 鋒電位檢測模塊10和模版匹配模塊30設(shè)置在裝置100中，裝置100植入大腦中或大 腦附近并且聯(lián)接至用于記錄大腦中至少一個(gè)神經(jīng)元處或附近的信號(hào)的一個(gè)或多個(gè)電極。模 版構(gòu)建模塊20設(shè)置在遠(yuǎn)程裝置200中，遠(yuǎn)程裝置200與植入裝置100無線連接。遠(yuǎn)程裝置200 可相對于患者在外部使用，或者可植入在與大腦分離的位置處。模版構(gòu)建模塊20通過無線 連接以無線方式與鋒電位檢測模塊10和模版構(gòu)建模塊30通信。模版匹配模塊30可以以無線 方式傳輸模版匹配進(jìn)程的結(jié)果。
[0032]可替換地，系統(tǒng)可通過模版構(gòu)建模塊20和鋒電位檢測10以及模版匹配模塊30之間 的電纜通信實(shí)現(xiàn)。此實(shí)施例不提供無線通信的優(yōu)勢，但仍提供用于在線片上鋒電位檢測和 分類的有效方法。仍可通過減少通過電纜連接的數(shù)據(jù)傳輸率來降低植入裝置100的功耗。在 有線的實(shí)施例中，遠(yuǎn)程裝置200可植入身體的其它部分。遠(yuǎn)程裝置200可在不需要時(shí)斷電，從 而進(jìn)一步降低功耗。
[0033] 因此，本實(shí)施例提供了一種雙部件系統(tǒng)，其包括用于檢測鋒電位并將其與模版相 匹配的低功率植入平臺(tái)100,低功率植入平臺(tái)100以無線方式與外部接收器200連接，外部接 收器200可執(zhí)行處理器密集型模版構(gòu)建。
[0034] 鋒電位檢測模塊10檢測由大腦中神經(jīng)元生成的動(dòng)作電位，動(dòng)作電位是通過使用本 領(lǐng)域已知的一個(gè)或多個(gè)電極或者微觸壓感技術(shù)記錄的。一個(gè)或多個(gè)電極中的每個(gè)電極記錄 單個(gè)位置，或者可記錄多個(gè)位置。對于每個(gè)記錄位置，鋒電位檢測模塊10可檢測由靠近該記 錄位置的多個(gè)神經(jīng)元生成的多個(gè)動(dòng)作電位。
[0035] 鋒電位的形狀是由檢測到的動(dòng)作電位的波跡形成的形狀。模版構(gòu)建模塊20生成鋒 電位模版，鋒電位模版對應(yīng)于由具體神經(jīng)元生成的動(dòng)作電位的模式化形狀。模版構(gòu)建模塊 20基于鋒電位檢測模塊10檢測到的一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作電位、為每個(gè)模式化鋒電位形狀生成鋒 電位模版，以使得可基于將檢測到的動(dòng)作電位與生成的鋒電位模版進(jìn)行匹配而識(shí)別未來具 有相同或類似形狀的動(dòng)作電位。模版構(gòu)建模塊20可基于檢測到的由單個(gè)神經(jīng)元生成的多個(gè) 動(dòng)作電位的平均值生成鋒電位膜板。模版構(gòu)建模塊20可基于由多個(gè)相異的神經(jīng)元生成的多 個(gè)相異的動(dòng)作電位生成多個(gè)相異的鋒電位模版。模版構(gòu)建模塊20存儲(chǔ)所生成的鋒電位模 版，并且在需要時(shí)將模版提供給模版匹配模塊30。
[0036] 模版匹配模塊30被設(shè)置為根據(jù)動(dòng)作電位的形狀群集由不同的神經(jīng)元生成的動(dòng)作 電位。模版匹配模塊30將鋒電位檢測模塊10檢測到的動(dòng)作電位與模版構(gòu)建模塊20生成的一 個(gè)或多個(gè)鋒電位模版進(jìn)行比較。模版匹配模塊30根據(jù)比較的結(jié)果輸出信號(hào)。輸出信號(hào)可能 表示動(dòng)作電位與其中一個(gè)鋒電位模版之間的正匹配。模版匹配模塊30可將檢測到的一個(gè)或 多個(gè)動(dòng)作電位與模版構(gòu)建模塊20生成的多個(gè)預(yù)定鋒電位模版進(jìn)行比較。輸出信號(hào)可能表示 一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作電位與多個(gè)預(yù)定鋒電位模版之間的一個(gè)或多個(gè)正匹配。模版匹配模塊30可 以以無線方式將輸出信號(hào)傳輸給外部裝置。
[0037] 在某些情況下，如果出現(xiàn)否定的比較結(jié)果，則模版匹配模塊30可將檢測到的動(dòng)作 電位傳輸給模版構(gòu)建模塊20,以生成未知的鋒電位形狀的新模板，其可能代表先前未被設(shè) 備檢測到的明顯的神經(jīng)元活動(dòng)。然而，否定的比較結(jié)果還可能是因?yàn)闄z測到的信號(hào)根本不 是動(dòng)作電位，在這種情況下，不期望激活模版構(gòu)建模塊20,因?yàn)樵谶@些情況下生成的任何模 版都是不需要的。模版構(gòu)建模塊20可基于多個(gè)未知的鋒電位形狀之間的相似性確定是否生 成新模版。模版構(gòu)建模塊20能夠區(qū)分未知的動(dòng)作電位和不屬于動(dòng)作電位的噪聲信號(hào)，因?yàn)?多個(gè)噪聲信號(hào)通常不具有彼此類似的形狀。
[0038]模版匹配模塊30可具有用于緩存從模版構(gòu)建模塊20接收到的、生成的模版的本地 存儲(chǔ)?？筛鶕?jù)用戶需要來選擇存儲(chǔ)的大小。如果期望的神經(jīng)元活動(dòng)代表相對少量的相異動(dòng) 作電位類型，則模版匹配模塊30處的模版的本地存儲(chǔ)是改善本發(fā)明的效率的有效途徑，因 為植入平臺(tái)可以無監(jiān)督地有效操作。在更復(fù)雜的情況下，模版匹配模塊的本地存儲(chǔ)能力可 能不足以存儲(chǔ)所有需要的模版，在這種情況下，與模版構(gòu)建模塊20的定期通信更有效。
[0039] 在兩種情況下可能都需要周期性更新模版以補(bǔ)償記錄條件的變化，這些變化可能 對動(dòng)作電位存在整體影響，比如背景噪聲的變化，或者動(dòng)作電位形狀的轉(zhuǎn)變。模版構(gòu)建模塊 20可通過取對應(yīng)于模版的、最新檢測到的動(dòng)作電位的形狀的平均值來執(zhí)行模版的周期性更 新。
[0040] 允許植入裝置100無監(jiān)督地操作的能力部分地取決于鋒電位分類和模版匹配進(jìn)程 的優(yōu)化性質(zhì)，將在下文中對其進(jìn)行詳細(xì)解釋。這又使得本發(fā)明能夠?qū)⒅踩胙b置100和外部模 版構(gòu)建模塊20的功能分開。此外，通過避免大功率和/或大帶寬需求，提供了在可記錄的頻 道數(shù)量方面的可擴(kuò)展性。
[0041] 圖2示出了鋒電位檢測模塊10,其包括信號(hào)濾波單元11、模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)15和鋒 電位檢測單元16。信號(hào)濾波單元11被配置為使用帶通濾波器13過濾大腦內(nèi)至少一個(gè)神經(jīng)元 處或附近記錄的信號(hào)。胞外記錄可包括由靠近的多個(gè)神經(jīng)元生成的一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作電位。 信號(hào)濾波單元11應(yīng)用濾波器13,濾波器13被配置為增加胞外記錄的信噪比（SNR)。
[0042]在一實(shí)施例中，信號(hào)濾波單元11應(yīng)用橢圓濾波器、巴特沃斯濾波器和貝塞爾濾波 器中的一種濾波器?？商鎿Q地，信號(hào)濾波單元11可應(yīng)用任意其他濾波實(shí)施方式。
[0043] 信號(hào)濾波單元11被配置為實(shí)時(shí)地過濾胞外記錄。由信號(hào)濾波單元11應(yīng)用的濾波器 13可為因果濾波器，其基于當(dāng)前討論的數(shù)據(jù)點(diǎn)之前的數(shù)據(jù)點(diǎn)、而不是該數(shù)據(jù)點(diǎn)之后的那些 數(shù)據(jù)點(diǎn)、計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。
[0044] 如圖2所示，ADC 15可位于鋒電位檢測單元16之前，以使得在數(shù)字域中執(zhí)行鋒電位 檢測。然而，在另一實(shí)施例中，ADC 15還可位于鋒電位檢測單元16之后，以使得在模擬域中 執(zhí)行鋒電位檢測。
[0045] 圖3是鋒電位檢測模塊10的示意圖，其示出信號(hào)濾波單元11包括前置放大器12、濾 波器13以及可選的增益放大器14。前置放大器12被配置為在應(yīng)用過濾之前、最大化胞外記 錄的SNR。在一實(shí)施例中，前置放大器12是低噪聲低功率前置放大器。增益放大器14可為可 編程增益放大器，配置為最大化對ADC 15的輸入動(dòng)態(tài)范圍。在通過直接對過濾后的數(shù)據(jù)進(jìn) 行模版匹配而完成檢測的情況下，鋒電位檢測單元16可以是可選的。
[0046] 在一實(shí)施例中，鋒電位檢測模塊10可實(shí)施為集成電路。集成電路包括片上的信號(hào) 濾波單元IUADC 15和鋒電位檢測單元16?？蓽p少從原始數(shù)據(jù)至鋒電位包的片外通信，從而 顯著降低片外通信的數(shù)據(jù)傳輸率。片外數(shù)據(jù)通信的功耗是母線電容、電源電壓和數(shù)據(jù)傳輸 率的函數(shù)。通過傳輸鋒電位包，顯著地降低了片外數(shù)據(jù)傳輸率，減少了系統(tǒng)功耗。
[0047] 圖4示出了在使用橢圓濾波器時(shí)，對于具有高、中和低SNR的信號(hào)，濾波器13的階數(shù) 對鋒電位檢測單元16性能的影響。信號(hào)濾波單元11應(yīng)用的濾波器13可為1階、2階、3階和4階 濾波器中的一種。較低階的濾波器引入低水平的相位失真。
[0048] 減少通帶帶寬可增加胞外記錄的SNR。過窄的通帶可降低鋒電位檢測單元16的性 能。在一實(shí)施例中，基于合成試驗(yàn)信號(hào)的處理、使用本領(lǐng)域已知技術(shù)測得的鋒電位檢測單元 16的性能相對于精確檢測到的神經(jīng)元活動(dòng)的百分比應(yīng)維持在近似90%或更高。
[0049]圖5示出了對于具有高、中和低SNR的信號(hào)，低通截止頻率對鋒電位檢測單元16的 性能的影響。選擇濾波器13的低通截止頻率以使得鋒電位檢測單元16的性能最大化。在一 實(shí)施例中，低通截止頻率是3kHz。
[0050]圖6示出了對于具有高、中和低SNR的信號(hào)，高通截止頻率對鋒電位檢測單元16的 性能的影響。選擇濾波器13的高通截止頻率以使得鋒電位檢測單元16的性能最大化。在本 發(fā)明一實(shí)施例中，高通截止頻率是100kHz、200kHz和300kHz中的一個(gè)。
[0051] ADC 15被配置為將至少一個(gè)神經(jīng)元處或附近記錄的信號(hào)從模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字 信號(hào)。在一實(shí)施例中，ADC 15轉(zhuǎn)換由信號(hào)濾波單元11輸出的過濾后的信號(hào)?？商鎿Q地，ADC 15將胞外記錄轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，然后通過信號(hào)濾波單元11過濾該數(shù)字信號(hào)。信號(hào)濾波單元 在數(shù)字域中應(yīng)用的濾波器13可為非因果濾波器，其基于當(dāng)前討論的數(shù)據(jù)點(diǎn)之前的數(shù)據(jù)點(diǎn)以 及當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)之后的那些數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算該數(shù)據(jù)點(diǎn)。
[0052]可通過調(diào)整ADC 15的采樣率和分辨率改變胞外記錄的數(shù)據(jù)傳輸率。減小胞外記錄 的數(shù)據(jù)傳輸率可降低鋒電位檢測模塊10中的功耗水平。過低的采樣率或分辨率可降低鋒電 位檢測單元16的性能和模版構(gòu)建模塊20的性能。鋒電位檢測單元16的性能應(yīng)維持在80%或 更高。如果采樣率和ADC分辨率的變化(相較于濾波的變化)是優(yōu)化鋒電位檢測的主要參數(shù)， 則功率代價(jià)使得可獲得的性能可能小于將濾波作為主要變化參數(shù)的情況。然而，通過控制 濾波、采樣率和ADC分辨率中的每一個(gè)，鋒電位檢測單元16的性能可為90%或更高。相對于 由人工合成信號(hào)生成模版，信號(hào)模版構(gòu)建模塊20的性能應(yīng)維持在50 %或更高。
[0053]圖7a和圖7b示出了對于具有高、中和低SNR的信號(hào)，ADC采樣率分別對鋒電位檢測 單元16和模版構(gòu)建模塊20的性能的影響。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，ADC 15的采樣率大于 7kHz 〇
[0054] 圖8a和圖8b示出了對于具有高、中和低SNR的信號(hào)，ADC 15的分辨率分別對鋒電位 檢測單元16和模版構(gòu)建模塊20的性能的影響。ADC 15的分辨率在6-12比特的范圍內(nèi)。在一 實(shí)施例中，ADC 15的分辨率是10比特。
[0055] 鋒電位檢測單元16被配置為檢測包含在已由信號(hào)濾波單元11過濾并且已由ADC 15轉(zhuǎn)換過的胞外記錄內(nèi)的一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作電位。鋒電位檢測單元16通過將胞外記錄的幅度 與幅度閾值進(jìn)行比較而檢測該一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作電位。通過鋒電位檢測單元16自動(dòng)選擇幅度 閾值，但其也可被手動(dòng)設(shè)定，因?yàn)殇h電位檢測單元16的無線配置是作為基于試驗(yàn)或誤差的 校正步驟以用于實(shí)現(xiàn)鋒電位檢測的預(yù)期速率?？商鎿Q地，原始數(shù)據(jù)的一小部分可被傳輸給 遠(yuǎn)程裝置200以用于計(jì)算幅度閾值。
[0056] 在一實(shí)施例中，鋒電位檢測單元16預(yù)估胞外記錄中背景噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差。鋒電位 檢測單元16可基于預(yù)估的標(biāo)準(zhǔn)偏差選擇幅度閾值。幅度閾值可為預(yù)估的標(biāo)準(zhǔn)偏差的3倍至5 倍。
[0057]鋒電位檢測單元16可基于胞外記錄的絕對值的中值預(yù)估背景噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 [0058]在一實(shí)施例中，幅度閾值Thr被自動(dòng)設(shè)為：
[0059] Thr = 4〇n, i H 1
[0060] 其中，Μ )士f，而x是信號(hào)。 ^0,6745 J
[0061] 鋒電位檢測模塊10可包括復(fù)用器17,其將來自鋒電位檢測單元16的多個(gè)胞外記錄 的輸出進(jìn)行組合。來自復(fù)用器17的組合輸出被發(fā)送給模版構(gòu)建模塊20或模版匹配模塊30。 來自鋒電位檢測單元16的輸出由多個(gè)鋒電位包構(gòu)成，每個(gè)鋒電位包包括檢測到的動(dòng)作電 位?？商鎿Q地，多個(gè)鋒電位包可通過串行總線而不是該復(fù)用器17輸出。鋒電位包可按順序被 傳輸，并且每個(gè)鋒電位包具有通道ID和時(shí)間戳。
[0062]模版構(gòu)建模塊20包括特征提取單元21和鋒電位分類單元22。特征提取單元21被配 置為應(yīng)用小波變換，以計(jì)算檢測到的動(dòng)作電位的多個(gè)小波系數(shù)。小波變換是信號(hào)的時(shí)頻表 示，由信號(hào)和小波集合之間的卷積定義。小波是唯一小波函數(shù)的擴(kuò)張(或收斂)型和擾動(dòng)型。 小波系數(shù)是通過計(jì)算動(dòng)作電位與小波函數(shù)在不同時(shí)間移位和擴(kuò)張(或收斂）比例處的卷積 獲得的。因此，小波變換僅將為時(shí)間函數(shù)的信號(hào)映射到獨(dú)立的擴(kuò)張和移位變量的函數(shù)上。小 波函數(shù)的收斂型映射信號(hào)的高頻分量，而擴(kuò)張型映射低頻分量。
[0063]可替換地，特征提取單元21可被配置為實(shí)施主成分分析，以計(jì)算檢測到的動(dòng)作電 位的多個(gè)主成分，或者可使用比如波峰幅度、寬度或峰谷能量之類的鋒電位特征。
[0064]特征提取單元21從計(jì)算出的多個(gè)小波系數(shù)中選擇小波系數(shù)優(yōu)選集。小波系數(shù)優(yōu)選 集包括一個(gè)或多個(gè)系數(shù)，其表示多個(gè)動(dòng)作電位之間的區(qū)別。特征提取單元21基于計(jì)算出的 正態(tài)偏差(deviation from normality)選擇小波系數(shù)優(yōu)選集。特征提取單元21可對計(jì)算出 的小波系數(shù)應(yīng)用柯爾莫諾夫-斯米爾諾夫正態(tài)檢驗(yàn)。小波系數(shù)優(yōu)選集可包括具有最低正態(tài) 分布的一個(gè)或多個(gè)系數(shù)。在一實(shí)施例中，小波系數(shù)優(yōu)選集包括選定的10個(gè)小波系數(shù)。
[0065] 圖9示出了由3個(gè)優(yōu)選的小波系數(shù)限定的三維空間中多個(gè)動(dòng)作電位的分布。
[0066] 鋒電位分類單元21從群集中多個(gè)動(dòng)作電位所共享的一個(gè)或多個(gè)主特征生成鋒電 位模版，動(dòng)作電位的群集具有優(yōu)選的具有相似值的小波系數(shù)。動(dòng)作電位的群集可能位于由 小波系數(shù)優(yōu)選集限定的三維空間內(nèi)的極近處。鋒電位分類單元22被配置為通過應(yīng)用超順磁 聚類(SPC)算法檢測動(dòng)作電位的群集。鋒電位分類單元22基于小波系數(shù)優(yōu)選集應(yīng)用超順磁 聚類算法。
[0067] 可替換地，鋒電位分類單元22可利用K-均值分類器、期望最大化算法、群集的手動(dòng) 界定或其他聚類算法來實(shí)施。
[0068] SPC算法模擬每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其最近鄰點(diǎn)(nearest neighbour)之間的交互，其中， 模擬的交互強(qiáng)度是以增加的間距呈指數(shù)跌落的。在使用波特模型的物理模擬中，每個(gè)數(shù)據(jù) 點(diǎn)被分配一個(gè)隨機(jī)的初始態(tài)，并且極近(即，對應(yīng)于群集)的數(shù)據(jù)點(diǎn)將一起改變狀態(tài)。最近鄰 點(diǎn)一起改變狀態(tài)的概率取決于波特模型中的變溫相似變量。
[0069] 高溫對應(yīng)于近鄰點(diǎn)一起改變狀態(tài)的低概率。低溫對應(yīng)于近鄰點(diǎn)一起改變狀態(tài)的高 概率，即使是對于較弱的交互強(qiáng)度也是如此。在某些中等的溫度范圍內(nèi)存在"超順磁階段"， 其中，僅那些極近的點(diǎn)將一起改變其狀態(tài)。
[0070] 可基于群集大小標(biāo)準(zhǔn)（cluster size criterion)檢測動(dòng)作電位的群集。SPC算法 計(jì)算：隨著變溫相似變量的變化、多個(gè)群集在尺寸上的變化。在類同于超順磁階段的范圍 內(nèi)，變溫相似變量的增加產(chǎn)生了具有相對大量成員的群集。如果滿足群集大小標(biāo)準(zhǔn)，則變溫 相似變量可為固定的，并且可從檢測到的一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作電位的群集中選擇一個(gè)或多個(gè)主 特征?？商鎿Q地，可從不同溫度中選擇具有相對大量成員的群集。
[0071]圖IOa示出了應(yīng)用于圖9中多個(gè)動(dòng)作電位的SPC算法的結(jié)果。群集大小由變溫相似 變量的函數(shù)表示，垂直虛線表示進(jìn)入超順磁階段的過渡點(diǎn)。用于生成鋒電位模版的該一個(gè) 或多個(gè)主特征是從滿足群集大小標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)作電位的群集中選擇的。圖IOb示出了疊加的多 個(gè)動(dòng)作電位。重群集區(qū)域可與未群集的外圍動(dòng)作電位一起被識(shí)別。圖IOc示出了從圖IOc的 動(dòng)作電位的群集的主特征生成的多個(gè)鋒電位模版。
[0072] 模版匹配模塊30被設(shè)置為將檢測到的動(dòng)作電位與鋒電位模版進(jìn)行比較。模版匹配 模塊30可接收來自鋒電位檢測模塊10的復(fù)用器17或串行總線的輸出，輸出包括多個(gè)鋒電位 包，每個(gè)鋒電位包包括檢測到的動(dòng)作電位。在一些實(shí)施例中，來自鋒電位檢測模塊10的包輸 出可允許模版匹配模塊30無需輸入解復(fù)用器或輸入緩沖器(配置為存儲(chǔ)每個(gè)通道的檢測到 的動(dòng)作電位）即可操作，因?yàn)槭褂每捎赏ǖ繧D和時(shí)間戳構(gòu)成，從而使鋒電位的模版匹配可在 具體通道中執(zhí)行。
[0073] 模版匹配模塊30可輸出信號(hào)，以基于檢測動(dòng)作電位與鋒電位模版之間的距離指示 正匹配。模版匹配模塊30使用距離度量將檢測到的動(dòng)作電位與鋒電位模版進(jìn)行比較，距離 度量比如為平方歐幾里得距離度量、1-范數(shù)距離度量、無窮范數(shù)距離度量、馬氏距離度量、 最近鄰距離度量或其他任意適當(dāng)?shù)木嚯x度量。
[0074] 圖11示出了使用各種各樣適當(dāng)?shù)木嚯x度量的模版匹配模塊30的性能和所需的相 對處理器時(shí)間。在一實(shí)施例中，距離度量可為歐幾里得距離度量d。歐幾里得距離度量是由 以下公式計(jì)算出的，其中 yi是檢測到的動(dòng)作電位的成分,T1是鋒電位模版的成分：
[0075]
[0076] 可替拖他，樽版匹配樽塊30可使用1-范數(shù)距離度量，其計(jì)算為：
[0077]
[0078]可選擇模版匹配模塊30所使用的距離度量，從而最小化模版匹配模塊30中的功耗 水平或者處理器時(shí)間使用，并且同時(shí)維持最低性能水平。
[0079] 模版匹配模塊30包括對準(zhǔn)單元31，其被配置為將檢測到的動(dòng)作電位與鋒電位模版 基本對準(zhǔn)。對準(zhǔn)單元31可將動(dòng)作電位與鋒電位模版對準(zhǔn)以使其落入預(yù)定波峰對準(zhǔn)誤差內(nèi)， 但也可基于信號(hào)躍迀執(zhí)行對準(zhǔn)，比如上升沿和幅度閾值。
[0080] 圖12示出了對于各種各樣適當(dāng)?shù)木嚯x度量，波峰對準(zhǔn)誤差對模版匹配模塊30性能 的影響。不準(zhǔn)確的波峰對準(zhǔn)可能引起模版匹配模塊30性能的降低，而波峰對準(zhǔn)誤差的減小 可引起模版匹配模塊30中功耗水平的增加。模版匹配模塊30的性能應(yīng)維持在80%或更高。 對準(zhǔn)單元31被配置為具有少于約0.125ms的波峰對準(zhǔn)誤差。
[0081] 模版匹配模塊30被配置為通過修整動(dòng)作電位而選擇窗口尺寸。窗口尺寸的減小會(huì) 導(dǎo)致模版匹配模塊30中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量的減少以及計(jì)算適當(dāng)距離度量的復(fù)雜度的降低。 [0082]圖13示出了對于各種各樣適當(dāng)?shù)木嚯x度量，窗口尺寸對模版匹配模塊30性能的影 響。減小的窗口尺寸會(huì)導(dǎo)致模版匹配模塊30性能的降低。模版匹配模塊30的性能應(yīng)維持在 70%或更高。模版匹配模塊30被配置為使用如約0.5ms這么小的窗口尺寸。
[0083] 可使用處理單元實(shí)施模版匹配模塊30。與使用比如現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的可 配置邏輯裝置相比，模版匹配模塊30的基于處理器的實(shí)施方式可提供更有效的操作。
[0084]本發(fā)明提供兩步法方案來提供無線BCI系統(tǒng)。兩步法方案利用離線處理和在線處 理二者的優(yōu)勢，提供有效并且安全的神經(jīng)元研究方法。無線BCI系統(tǒng)允許根據(jù)神經(jīng)元的波形 識(shí)別具體神經(jīng)元沖動(dòng)(neurons firing)，并且以經(jīng)過分類的、便于使用的形式傳輸神經(jīng)元 活動(dòng)。
[0085] 本發(fā)明的實(shí)施例可用于控制假肢器官裝置。例如，由本發(fā)明傳輸?shù)男盘?hào)可控制一 個(gè)或多個(gè)義肢?？筛鶕?jù)檢測到的、用于負(fù)責(zé)失去的四肢的日?；顒?dòng)的、一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元的 活動(dòng)來控制義肢?？筛鶕?jù)通常用于負(fù)責(zé)控制身體相關(guān)部分的神經(jīng)元的活動(dòng)來控制其他假肢 器官。
[0086] 可替換地，本發(fā)明的實(shí)施例可用于控制傳送給電機(jī)結(jié)構(gòu)的電刺激，從而在病患的 隨意控制下產(chǎn)生四肢運(yùn)動(dòng)，電機(jī)結(jié)構(gòu)包括脊髓、末梢神經(jīng)或肌肉。
[0087] 可替換地，本發(fā)明的實(shí)施例可用于監(jiān)測一定時(shí)間段內(nèi)一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)。 例如，本發(fā)明可用于記錄動(dòng)物的神經(jīng)元活動(dòng)。本發(fā)明的低功率無線BCI允許動(dòng)物在記錄過程 中自由運(yùn)動(dòng)，從而既提供了更多種類的可執(zhí)行實(shí)驗(yàn)、又提供了動(dòng)物福利方面的改進(jìn)。
[0088] 本發(fā)明的實(shí)施例還可用于為其他臨床應(yīng)用監(jiān)測神經(jīng)元活動(dòng)。對于癲癇病人，本發(fā) 明可檢測表示癲癇發(fā)作的一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)。醫(yī)療裝置可被設(shè)置為通過使用本發(fā)明 的無線BCI監(jiān)測一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)來預(yù)測可能的癲癇發(fā)作，并且可被配置為傳送用 于防止預(yù)測的癲癇發(fā)作的電刺激。
[0089] 本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)意識(shí)到，可對上述實(shí)施例做出多種修改，這些修改落入隨附權(quán) 利要求書限定的本發(fā)明的范圍內(nèi)?？蓪⒏鞣N互相兼容的實(shí)施例的特征進(jìn)行組合。例如，所描 述的任一具體濾波器形狀可與上面列出的任一截止頻率相兼容，而濾波器的組合又與所描 述的任一聚類算法相兼容。根據(jù)上述教導(dǎo)，本領(lǐng)域技術(shù)人員將能意識(shí)到在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的效 果的同時(shí)、這些特征可以互相交換的范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種用于腦機(jī)接口的系統(tǒng)，包括： 鋒電位檢測模塊，被設(shè)置為檢測由一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元生成的至少一個(gè)動(dòng)作電位； 模版匹配模塊，被設(shè)置為將檢測到的所述至少一個(gè)動(dòng)作電位與一個(gè)或多個(gè)預(yù)定鋒電位 模版進(jìn)行比較；以及 模版構(gòu)建模塊，被配置為生成所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)定鋒電位模版，并且被設(shè)置為遠(yuǎn)離所 述鋒電位檢測模塊和所述模版匹配模塊。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述鋒電位檢測模塊和所述模版匹配模塊被設(shè)置 在植入裝置中，所述植入裝置被配置為傳輸檢測到的所述至少一個(gè)動(dòng)作電位并且接收所述 一個(gè)或多個(gè)預(yù)定鋒電位模版;并且 所述模版構(gòu)建模塊被設(shè)置在遠(yuǎn)程裝置中，所述遠(yuǎn)程裝置被配置為接收被傳輸?shù)乃鲋?少一個(gè)動(dòng)作電位并且傳輸所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)定鋒電位模版。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中所述模版構(gòu)建模塊被設(shè)置為與所述鋒 電位檢測模塊和所述模版匹配模塊無線通信。4. 根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述鋒電位檢測模塊包括： 信號(hào)濾波單元，被配置為過濾一個(gè)或多個(gè)胞外記錄； 模數(shù)轉(zhuǎn)換單元，被配置為轉(zhuǎn)換所述一個(gè)或多個(gè)胞外記錄；以及 鋒電位檢測單元，被配置為檢測所述一個(gè)或多個(gè)胞外記錄內(nèi)的所述至少一個(gè)動(dòng)作電 位。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其中所述信號(hào)濾波單元被配置為使用橢圓濾波器、巴特 沃斯濾波器和貝塞爾濾波器中的一種濾波器過濾所述一個(gè)或多個(gè)胞外記錄。6. 根據(jù)權(quán)利要求4或權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其中所述信號(hào)濾波單元被配置為使用2階 濾波器過濾所述一個(gè)或多個(gè)胞外記錄。7. 根據(jù)權(quán)利要求4-6中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述信號(hào)濾波單元的高通濾波器截止 頻率被選為使得所述鋒電位檢測單元的性能值最大化。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其中所述信號(hào)濾波單元的高通濾波器截止頻率為約 300Hz〇9. 根據(jù)權(quán)利要求4-8中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述信號(hào)濾波單元的低通濾波器截止 頻率被選為使得所述鋒電位檢測單元的性能值最大化。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其中所述信號(hào)濾波單元的低通濾波器截止頻率為約 3kHz 〇11. 根據(jù)權(quán)利要求4-10中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的采樣率被最小 化，使得所述鋒電位檢測單元的性能保持在90%以上。12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的采樣率被減小至約7kHz。13. 根據(jù)權(quán)利要求4-12中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的分辨率被最小 化，使得所述鋒電位檢測單元的性能保持在90%以上。14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的分辨率為6比特。15. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的分辨率被最小化，使得所述 模版構(gòu)建單元的性能保持在50%以上。16. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的系統(tǒng)，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的分辨率為10比特。17. 根據(jù)權(quán)利要求4-16中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述鋒電位檢測單元被配置為基于 所述胞外記錄中背景噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差的預(yù)估，自動(dòng)選擇幅度閾值。18. 根據(jù)權(quán)利要求4-16中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，包括用于手動(dòng)選擇幅度閾值的裝置。19. 根據(jù)權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中所述背景噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差是基于過濾后的胞外 記錄的絕對值的中值而預(yù)估的。20. 根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述模版構(gòu)建模塊包括： 特征提取單元，被配置為計(jì)算檢測到的所述至少一個(gè)動(dòng)作電位中每個(gè)動(dòng)作電位的特征 集；以及 鋒電位分類單元，被配置為從具有相似特征的動(dòng)作電位的群集所共享的一個(gè)或多個(gè)主 特征生成一個(gè)或多個(gè)預(yù)定模版。21. 根據(jù)權(quán)利要求20所述的系統(tǒng)，其中所述特征提取單元被配置為計(jì)算包括多個(gè)小波 系數(shù)的小波變換，并且基于計(jì)算出的正態(tài)偏差，從所述多個(gè)小波系數(shù)中選擇優(yōu)選集;并且 所述鋒電位分類單元被配置為基于小波系數(shù)的所述優(yōu)選集，通過應(yīng)用超順磁聚類算法 來檢測所述動(dòng)作電位的群集。22. 根據(jù)權(quán)利要求20或權(quán)利要求21所述的系統(tǒng)，其中所述鋒電位分類單元被配置為基 于群集大小標(biāo)準(zhǔn)檢測用于生成所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)定模版的所述動(dòng)作電位的群集。23. 根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述模版匹配模塊被設(shè)置為使用平 方歐幾里得距離度量、1-范數(shù)距離度量、無窮范數(shù)距離度量、馬氏距離度量和最近鄰距離度 量中的一種距離度量，將檢測到的所述至少一個(gè)動(dòng)作電位與所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)定鋒電位模 版進(jìn)行比較。24. 根據(jù)權(quán)利要求23所述的系統(tǒng)，其中所述模版匹配模塊被配置為使用所述平方歐幾 里得距離度量或所述1-范數(shù)距離度量。25. 根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述模版匹配模塊包括波峰對準(zhǔn)單 元，所述波峰對準(zhǔn)單元被配置為將檢測到的所述至少一個(gè)動(dòng)作電位與所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)定 鋒電位模版基本對準(zhǔn)，以落入預(yù)定波峰對準(zhǔn)誤差內(nèi)。26. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的系統(tǒng)，其中所述波峰對準(zhǔn)單元被配置為具有小于約0.125ms 的波峰對準(zhǔn)誤差。27. 根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述模版匹配模塊被配置為使用約 0.5ms的窗口尺寸。28. -種用于腦機(jī)接口的植入裝置，被配置為根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)的一部分。29. -種用于腦機(jī)接口的遠(yuǎn)程裝置，被配置為根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)的一部分。
【文檔編號(hào)】G06F3/01GK106062669SQ201580006550
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2015年1月29日
【發(fā)明人】A·杰克遜, T·康斯坦迪努, A·埃夫特哈里, R·Q·基羅加, J·N·阿烏馬達(dá)
【申請人】萊斯特大學(xué), 泰恩河畔紐卡斯?fàn)柎髮W(xué), 皇家創(chuàng)新公司