Чип с искусственным разумом научили диагностировать назревающие припадки

Махса Шоаран из лаборатории интегрированных нейротехнологий Инженерной школы в сотрудничестве со Стефани Лакур из лаборатории мягких биоэлектронных интерфейсов разработали NeuralTree — замкнутую систему нейромодуляции на чипе, которая может обнаруживать и облегчать симптомы заболеваний.

Благодаря 256-канальной сенсорной матрице высокого разрешения и энергоэффективному процессору машинного обучения система может извлекать и классифицировать широкий набор биомаркеров из данных пациентов и животных моделей заболеваний in-vivo, что приводит к высокой степени точности в предсказании симптомов.

NeuralTree выигрывает от точности нейронной сети и аппаратной эффективности алгоритма дерева решений, — говорит Шоаран.

Мы впервые смогли интегрировать такой сложный, но энергоэффективный нейронный интерфейс для задач двоичной классификации, таких как обнаружение судорог или тремора, а также для многоклассовых задач, таких как классификация движений пальцев для нейропротезирования.

Результаты работы были представлены на Международной конференции по твердотельным схемам IEEE 2022 года и опубликованы в журнале IEEE Journal of Solid-State Circuits, флагманском журнале сообщества интегральных схем.

Эффективность, масштабируемость и универсальность

NeuralTree функционирует путем извлечения из мозговых волн нейронных биомаркеров — паттернов электрических сигналов, которые, как известно, связаны с определенными неврологическими расстройствами. Затем прибор классифицирует сигналы и определяет, предвещают ли они надвигающийся эпилептический припадок или, например, паркинсоновский тремор. Если симптом обнаружен, то нейростимулятор, также расположенный на чипе, активируется и посылает электрический импульс для его блокировки.

Шоаран объясняет, что уникальный дизайн NeuralTree обеспечивает системе беспрецедентную эффективность и универсальность по сравнению с современными разработками. Чип имеет 256 входных каналов, по сравнению с 32 для предыдущих встроенных устройств машинного обучения, что позволяет обрабатывать больше данных.

Эффективный по площади дизайн чипа означает, что он также очень мал (3,48 мм²), что дает ему большой потенциал для масштабирования на большее количество каналов. Интеграция алгоритма обучения «energy-aware», который ограничивает функции, потребляющие много энергии, также делает NeuralTree очень энергоэффективным.

В дополнение к этим преимуществам система может обнаруживать более широкий спектр симптомов, чем другие устройства, которые до сих пор были сосредоточены в основном на обнаружении эпилептических припадков. Алгоритм машинного обучения чипа был натренирован на массивах данных пациентов с эпилепсией и болезнью Паркинсона и точно классифицировал предварительно записанные нейронные сигналы из обеих категорий.

Насколько нам известно, это первая демонстрация обнаружения паркинсонического тремора с помощью классификатора на кристалле, — говорит Шоаран.

Самообновляющиеся алгоритмы

Шоаран стремится сделать нейроинтерфейсы более интеллектуальными, чтобы обеспечить эффективный контроль заболеваний, и уже предвкушает дальнейшие инновации.

В конечном итоге мы сможем использовать нейронные интерфейсы для лечения множества различных расстройств, и для этого нам нужны идей алгоритмов и прогресс в разработке чипов. Эта работа носит междисциплинарный характер, поэтому она также требует сотрудничества с такими лабораториями, как Лаборатория мягких биоэлектронных интерфейсов, которая может разрабатывать самые современные нейронные электроды, или с лабораториями, имеющими доступ к качественным данным о пациентах.

В качестве следующего шага автор заинтересована в обеспечении возможности обновления алгоритмов на кристалле, чтобы идти в ногу с эволюцией нейронных сигналов.

Нейронные сигналы меняются, и поэтому со временем производительность нейронного интерфейса снижается. Мы всегда стараемся сделать алгоритмы более точными и надежными, и одним из способов сделать это может быть включение обновлений на кристалле, или алгоритмов, которые способны обновляться самостоятельно.

30.01.2023