Искусственные нейроны распознают биосигналы в реальном времени

Исследователи из Цюриха создали компактное энергоэффективное устройство на основе искусственных нейронов, способное декодировать мозговые волны. Чип использует данные, записанные от мозговых волн пациентов с эпилепсией, для идентификации областей мозга, вызывающих эпилептические приступы. Это открывает новые перспективы для лечения.

Нейроморфный чип обнаруживает высокочастотные осцилляции

Нейроморфная инженерия — новый перспективный подход, сокращающий разрыв между искусственным и естественным интеллектом. Междисциплинарная команда из Университета Цюриха, ETH Zurich и Университетской клиники Цюриха использовала этот подход для разработки чипа, который надежно и точно распознает сложные биосигналы. Ученые смогли с помощью этой технологии успешно обнаруживать ранее записанные высокочастотные осцилляции (HFO). Эти специфические волны, измеряемые с помощью внутричерепной электроэнцефалограммы (iEEG), доказали свою эффективность в качестве биомаркеров для выявления ткани мозга, вызывающей эпилептические приступы.

Сложный, компактный и энергоэффективный

Исследователи сначала разработали алгоритм, обнаруживающий HFO, путем моделирования естественной нейронной сети мозга — так называемую спайковую нейронную сеть (SNN). На втором этапе SNN была реализована в аппаратном обеспечении размером с ноготь, которое получает нейронные сигналы с помощью электродов и, в отличие от обычных компьютеров, обладает высокой энергоэффективностью. Это позволяет производить вычисления с очень высоким временным разрешением без зависимости от интернета или облачных вычислений.

Измерение HFO в операционных и за пределами больниц

Теперь исследователи планируют использовать свои результаты для создания электронной системы, которая надежно распознает и отслеживает HFO в реальном времени. При использовании в качестве дополнительного диагностического инструмента в операционных система может улучшить результаты нейрохирургических вмешательств.

Однако распознавание HFO может играть важную роль не только в этой области. Долгосрочная цель команды — разработать устройство для мониторинга эпилепсии, которое можно было бы использовать вне больницы и которое позволило бы анализировать сигналы с большого количества электродов в течение нескольких недель или месяцев.