神经形态神经调控：迈向电药物学中下一代设备端 AI 革命
硬件体系结构
2023-07-31 v2
摘要
神经调控技术已成为治疗多种神经系统疾病的有前景方法，通过精确递送电刺激来调节异常神经元活动。尽管利用人工智能（AI）的独特能力进行响应性神经刺激潜力巨大，但在实时（低延迟）处理、低功耗与发热限制因素下，这显得极具挑战。使用复杂的 AI 驱动模型进行个性化神经刺激依赖于数据回传至外部系统（如基于云的医疗中间系统与生态系统）。虽然这可作为一种方案，但在植入式神经调控设备中集成持续学习以用于如癫痫发作预测等应用，仍是一个开放问题。我们认为神经形态架构具有杰出潜力，可为神经信号的片上复杂分析与 AI 驱动的个性化治疗开辟新途径。凭借数据处理与特征提取所需总数据量降低三个数量级以上，神经形态计算对硬件—固件协同设计的高功耗与存储效率，可被视为资源受限植入式神经调控系统的在研解决方案。本展望引入神经形态神经调控这一概念，一种新型闭环响应性反馈系统，并强调其在革新植入式脑机微系统以实现患者特异性治疗方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2307.12471,
title = {Neuromorphic Neuromodulation: Towards the next generation of on-device AI-revolution in electroceuticals},
author = {Luis Fernando Herbozo Contreras and Nhan Duy Truong and Jason K. Eshraghian and Zhangyu Xu and Zhaojing Huang and Armin Nikpour and Omid Kavehei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12471},
year = {2023}
}