アンダーコンプレート自動エンコーダーを使用したコンパクトおよび低電力ニューラルスパイク圧縮

神経データを収集および送信する埋め込み可能なマイクロシステムは、神経科学の分野で非常に有用なエンティティになりつつあります。高いデータレートに制限されているため、敏感な脳組織を損傷するレベルで電力散逸を引き起こすことなく、記録されたデータを送信するために、オンチップ圧縮がしばしば必要です。このホワイトペーパーでは、アンダーコンピューターの自動エンコーダーに基づいて、脳コンピューターインターフェイス（BCIS）向けに設計されたデータ圧縮システムを紹介します。私たちの知る限り、提案されたシステムは、32×圧縮比（CR）で14-dBシグナルとノイズと歪みの比率（SNDR）、16×CRで18 dB SNDR、8×CRで22 dB SNDR、4×CRで35 dB SNDRの平均スパイク再構成品質（SNDR）を達成した最初のシステムです。スパイク検出および自動エンコーダーベースの圧縮モジュールは、標準の45 nm CMOSプロセスで設計および実装されています。合成後のシミュレーション結果は、圧縮モジュールが1.4から222.5 [式：テキストを参照]チャネルあたりの電力を消費し、望ましいCRとチャネルの数に応じて、シリコン面積の0.018〜0.082mm2の間で消費することを報告しています。

Implantable microsystems that collect and transmit neural data are becoming very useful entities in the field of neuroscience. Limited by high data rates, on-chip compression is often required to transmit the recorded data without causing power dissipation at levels that would damage sensitive brain tissue. This paper presents a data compression system designed for brain-computer interfaces (BCIs) based on undercomplete autoencoders. To the best of our knowledge, the proposed system is the first to achieve an average spike reconstruction quality of 14-dB signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR) at a 32× compression ratio (CR), 18-dB SNDR at a 16× CR, 22-dB SNDR at an 8× CR, and 35-dB SNDR at a 4× CR of neural spikes. The spike detection and autoencoder-based compression modules are designed and implemented in a standard 45-nm CMOS process. The post-synthesis simulation results report that the compression module consumes between 1.4 and 222.5 [Formula: see text] of power per channel and takes between 0.018 and 0.082mm2 of silicon area, depending on the desired CR and number of channels.