EPFL研发用于自适应脑刺激的LogSync芯片 — News-Medical

洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究人员开发了一款低功耗植入式芯片LogSync，能够分析不同脑区之间信号的同步性。该系统记录脑活动，确定振荡强度和区域间信号同步性，随后利用机器学习识别认知和情绪状态。

News-Medical报道了这项研发成果。与许多按照预设参数运行的现有深部脑刺激系统不同，LogSync旨在采用自适应方法。当算法在脑网络活动数据中检测到特定状态时，它可以生成刺激触发信号。

在现有记录上进行测试

该团队在先前精神病学研究中收集的人类脑活动记录上测试了该系统。一组数据反映了在进行脑力任务时认知投入的变化，另一组数据反映了观看视频片段的参与者的情绪唤醒。该算法仅凭神经记录就能区分这些状态。

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在明尼苏达大学进行的另一组大鼠实验中，该植入体追踪持续的脑振荡，并在预先确定的脑活动相位生成刺激触发信号。

功耗低于200微瓦

EPFL集成神经技术实验室负责人玛格达·绍兰表示，算法和硬件是同时开发的，并考虑到植入体的有限功耗。该系统的功耗低于200微瓦。为简化脑网络分析和实时生物标志物解码所需的计算，LogSync采用对数计算。

这项研究发表在《IEEE固态电路杂志》上。初步测试聚焦于精神病学应用，特别是与情绪障碍和焦虑障碍相关的应用。作者还指出，该方法可应用于运动障碍的自适应刺激、非侵入式闭环刺激以及基于聚焦超声的接口。