一种治疗脑部疾病的神经芯片出炉

瑞士洛桑联邦理工学院的科研人员将神经科学与工程技术完美结合，创造了一种全新的神经接口技术。这种技术结合了低功耗芯片设计、先进的机器学习算法以及柔性植入式电极，旨在识别和抑制各种神经系统疾病的症状。这项令人瞩目的成果已经发表在《IEEE固态电路》杂志上。

这个名为“神经树”的系统拥有一种独特的传感阵列，高达256通道的高分辨率能力，结合节能的机器学习处理器，让它能够从真实的患者数据和疾病动物模型中提取并分类广泛的生物标志物。这使得“神经树”能够实现对神经系统症状的高度准确预测。

研究团队的负责人表示，“神经树”的成就得益于神经网络的精准性和决策树算法的硬件效率的结合。这一突破性的技术，首次成功地将复杂的神经网络与高效的硬件算法结合在一个低功耗的神经接口中，使得它在癫痫发作等二元分类任务以及手指神经修复等分类任务中表现出色。

“神经树”的工作原理是通过捕捉脑电波中的标志物来发挥作用，这些标志物是与某些神经系统疾病相关的电信号模式。一旦系统识别出预示着癫痫即将发作或帕金森氏震颤等疾病的信号，就会激活芯片上的神经刺激器，发送电脉冲来阻止疾病的发作。

与传统的技术相比，“神经树”具有前所未有的效率和多功能性。其独特的设计使得该系统能够处理更多高分辨率的数据，拥有更大的通道数量和更高的能源效率。这款芯片的尺寸非常小，仅有3.48平方毫米，但仍具有巨大的潜力，可以扩展更多通道并进一步提高能源效率。

“神经树”还可以检测比先前设备更广泛的症状。其机器学习算法已经在来自癫痫和帕金森病患者的数据集上进行了训练，并成功地对这两个类别的神经信号进行了准确分类。

“神经树”是一种强大而灵活的神经芯片，具有低功耗、高集成性和多任务处理能力等特点。它背后的强大支撑系统可以从真实的患者数据中提取和分类神经标志物，帮助芯片进行更准确的判断。对于有脑部疾病困扰的患者来说，未来在脑部植入一个这样的芯片，协同对抗神经系统疾病的症状，或许是一种希望与解脱。