多通道关联脑电信号复合处理与硅芯片集成技术研究

Microsystem of brain neural recording is advance research about Implantable Brain-Machines Interface. Today, the wireless implantable microsystems become studying challenges since the developing of microelectronic. The conventions neural recording with wire electrodes cannot implement the long-term monitoring application, on the other hand, there is a critical technical challenge to the implementation of wireless implantable recording microsystem for transmitting bandwidth limitation. In order to address this constraint problem before data transmission, the low complexity and high efficient spike sorting method is necessary. Therefore, the authors propose a novel method of brain neural recording with high-accurate, high-robust and low-data rate. The spike detecting and sorting of brain neural signal based on nonlinear energy operator and Boolean network is the studying point, using information processing and microelectronic technology. Its core task is of exploring the multi-overlap signal detection method and microsystem integrated design with Nonlinear Energy Operator-Boolean network. The integration of a significant portion or all of an implantable BMI microsystem onto an implantable platform is a highly desirable for future portable and wearable prosthetics.

脑机信息交互植入式微系统是探索人-机融合的最前沿的课题。近年来，随着微电子技术的发展，植入式无线集成微系统接口成为研究者探索的热点问题。脑电神经信号由于其复杂性、互扰性、时空性和微弱等特性，同时，传统拖缆脑电获取系统不利于实现残疾假肢有效功能代偿等任务，而无线植入式接口在现设计原理和通信带宽限制下，获取脑信号存在严重丢失而难以准确重现原始脑电信号。因此，本课题提出脑电信号的动态非线性能量-复杂布尔网络检测机制及集成化方案。课题以基于非线性能量算子和布尔网络的锋电位检测/分类为突破点，运用信息学、微电子学和神经工程学，重点探索布尔神经网络的脑电信号智能分类及亚阈值超低功耗CMOS集成化建模。在获取多通道空间并行神经元锋电位时，通过阵列动态能量算子检测在无尺度学习响应模式下，实现适应分类的低数据传输率的微弱脑电信号重现的实时性、准确性、复用性，以探讨人-机融合接口系统的可行性。

针对多通道关联脑电信号复合处理与硅芯片集成技术研究,课题组多方位多层次进行了相关研究。特别是植入式微芯片和多通道脑电采集等关键技术获得了突破性研究成果。主要的研究成果包括：第一，课题组提出的特征融合方法实现小波系数和幅度主成分特征的优势互补，在实现融合的同时降低了特征向量的维数，解决单一特征在交叠锋电位分类时存在的提取信息量不足的问题。第二，通过对脑电信号的机理和实际生物体植入环境分析，提出了超低电压超低功耗抗EMI干扰的微纳植入器件。第三，通过对多种脑电信号采集电极分析，提出一种可重构、布线灵活度高、通道间干扰低的万级通道采集阵列电极，该方法实现了超低功耗、低复杂度结构的采集微系统。第四，研究基于亚阈值区的CMOS电路结构，设计具有失调抑制、低噪声采集、超低功耗的前端脑电信号采集系统，并实现了基于0.35微米工艺的芯片。在此基础上，搭建完善的物理验证平台和环境验证平台，测试所设计的单芯片集成微系统的功能及实用性。在国家自然基金的支持下，研究内容分别发表在IEEE、IEE、Microelectronics Reliability等国际著名期刊5篇。研究成果已经申请国家专利3项。