[发明专利]用于处理神经信号的系统和方法

说明书

提供了用于处理神经信号的系统和方法。一种神经数据分析系统可以包括特征提取模块，该特征提取模块被配置用于(1)从具有多个通道或电极的植入神经接口探针获取的神经信号波形提取多个特征，其中从所述神经信号波形提取所述多个特征而不需要所述神经信号波形的先前数字化，以及(2)传输提取的特征作为多个离散输出。神经数据分析系统还可以包括特征‑事件合并模块，该特征‑事件合并模块被配置用于：(1)接收来自特征提取模块的多个离散输出，以及(2)基于特征‑事件统计、生物电信号的先验知识和/或所述特征提取模块的行为模型来构建生物电活动的基于模型的推断。神经数据分析系统还可以包括逼近器模块，该逼近器模块被配置用于(1)接收来自特征‑事件合并模块的多个合并事件，以及(2)对所述合并事件数据应用一系列变换以生成更高熵神经编码，其中所述神经编码包括由所述系统记录的多个神经元的总体活动的表示。

交叉引用

本申请与出于所有目的而全文并入于此的、2016年8月25日提交的名称为“Systemand Methods for Processing Neural Signals”的美国临时专利申请号62/379,680有关。

发明领域

本发明涉及使用多模块系统来检测数千个、数万个、数十万个或数百万个神经元的生物电活动，以及实时对关联于该活动的数据流进行高效编码。其利用大规模并行电子检测器阵列来记录神经活动的重要特征。其还基于神经信号源和特征提取电路两者的先验模型将所检测到的这些特征合并(coalesce)成离散生物电事件或元(epoch)。最后，其发现该神经活动数据实现压缩和/或降维的替代表示(或编码)。这些操作全都是以减少带宽和能量需求、促进技术小型化和避免神经组织的危险加热的方式实现的。

背景技术

人脑包含近1000亿个神经元。每个神经元生成以跨其细胞膜的时变电化学电位(动作电位，action potential)的形式的信号。由于其电化学性质，单个神经事件发生的时间尺度比计算机中实现的电子相互作用慢多个数量级。然而，人脑可以利用许多神经元的相互作用来执行高度并行的计算。这些复杂信号级联负责所有的大脑信息处理能力。

虽然神经回路需要数千个、数万个、数十万个或数百万个单个神经元的并行动作，但是目前已知的研究此类回路的方法通常只能够每次测量来自有限数目的细胞的单个神经信号。这限制了对众多神经元的网络如何产生大脑执行的范围广泛的任务的理解。因此，需要能够检测和处理来自非常大量的单个神经元的神经事件的系统和方法。神经处理的结果可以提供对大脑如何发挥功能的更深入理解。这样的理解可以允许处理神经系统疾病，诸如失明、麻痹和神经退行性疾病。此外，增大人造电子设备与人脑之间相互作用的规模可以产生新一代的高数据速率脑机接口(brain-machine interface，BMI)，该脑机接口能够控制复杂的假肢或者传达从诸如数码相机或麦克风之类的设备向大脑的感觉输入。

处理来自大量单个神经元的信息由于所生成的大量信息而在技术上是一种挑战。每个神经动作电位(neural action potential)的连续的模数转换(ADC)通常需要具有高位深度和采样率的ADC。为了处理来自数千个、数万个、数十万个或数百万个神经元的信息，可能需要庞大的电子设备和线缆，这可能会限制身体移动。在其他情况下，尝试使用目前的无线技术从植入的神经探针无线传输完全采样的信号可能造成神经探针中的电子电路的不期望的加热，并且有可能导致神经组织受损。

因此，需要能够以使得从植入的神经探针传输的信息量和发出的热量最小化，同时保留足够的信息以生成关于由数千个、数万个、数十万个或数百万个神经元所生成的信号的有用数据的方式，对来自非常大量的神经元的神经事件进行检测和处理的系统和方法。

发明内容