NeuraLink植入式系統解讀

原文來自公眾號：云深之無跡

今天看到了這個，感覺馬總又在炒作，正好在電腦旁就研究研究

我先說結論，就目前傾注的資源來看，達到電影里面裝一個芯片就變的屌屌的不太行。因為本質上沒有改變，就是并沒有清楚的知道植入部分和控制行為之間的關系。但是NeuraLink的牛逼之處在于，提高了通道數，以及給出了完整的植入系統，從設計到植入到控制，就算是demo，也是牛逼的demo。

目前的來源于

這篇文章呢，素材來自于白皮書和一些來自Nature的文章，更多的是滿足我個人好奇心的用途。

白皮書是demo原型，已經很完整了，現在媒體是較為成熟的商業原型。

大量精細且靈活的聚合物探針被高效且獨立地插入多個大腦區域在這里，我們報告了Neuralink在靈活、可擴展的BMI方面的進展，該BMI比之前的工作增加了一個數量級的通道計數。我們的系統有三個主要組成部分:超細聚合物探針(本報告第2節)、神經外科機器人(第3節)和定制高密度電子設備(第4節)。我們演示了96條聚合物線的快速植入，每條線有32個電極，總共有3072個電極。我們開發了微型定制電子設備，使我們能夠同時從所有這些電極上傳輸全寬帶電生理數據(第5節)。我們將該系統打包用于長期植入，并開發了定制的在線尖峰檢測軟件，可以低延遲地檢測動作電位?？傊?，這個系統是一個最先進的研究平臺，也是一個完全植入式人體BMI的第一個原型。

腦機接口(bmi)有望恢復感覺和運動功能以及治療神經系統疾病，但臨床bmi尚未被廣泛采用，部分原因是適度的通道數量限制了它們的潛力。

在本白皮書中，描述了Neuralink邁向可擴展的高帶寬BMI系統的第一步。我們已經構建了小而靈活的電極“線程”陣列，每個陣列有多達3,072個電極分布在96個線程中。

還制造了一個神經外科機器人，每分鐘能插入6根線(192個電極)。每根線都可以以微米級的精度單獨插入大腦，以避免表面血管系統和瞄準特定的大腦區域。電極陣列封裝在一個小型可植入設備中，該設備包含用于低功耗板載放大和數字化的定制芯片:封裝面積小于(23 × 18.5 × 2) mm3，可容納3,072個通道。

一根USB-C電纜提供來自設備的全帶寬數據流，同時從所有通道進行記錄。該系統在長期植入電極中實現了高達70%的峰值產率。Neuralink的BMI方法在臨床相關包裝中具有前所未有的包裝密度和可擴展性。

這個是官方的圖

已經給出的設備圖

生物相容的殼子

屌屌的電池

PCB

電極

商業的產品是1024個電極

植入物的樣子

新型聚合物探針

A.“線性邊緣”探頭，32個電極接觸間隔50微米。

B.“樹”探頭，32個電極接觸間隔75微米。

C.增加了面板A中螺紋設計的單個電極的放大倍數，強調其小的幾何表面積。

D. 兩種表面處理:PEDOT (n =257)和IrOx (n = 588)的電極阻抗分布(在1 kHz測量)。

已經開發了一種定制工藝來制造使用各種生物相容性薄膜材料的最小位移神經探針。

在這些探針中使用的主要襯底和電介質是聚酰亞胺，它封裝了一個金薄膜痕跡。每個薄膜陣列由一個具有電極接觸和走線的“線”區域和一個“傳感器”區域組成，薄膜與定制芯片接口，實現信號放大和采集。

晶圓級微加工工藝可實現這些器件的高通量制造。在晶圓片上有10個薄膜裝置，每個有3072個電極觸點。每個陣列有48或96個線程，每個線程包含32個獨立的電極。這種方法的一個目標是保持一個小的螺紋橫截面積，以盡量減少腦組織的位移。

這么小的東西是注入不進去的，需要機械臂

這個是設計的就像縫紉機的針頭

這個是植入的細節圖

原文來自公眾號：云深之無跡

封裝的傳感器設備

A.單個神經處理專用集成電路，能夠處理256個通道的數據。這個特殊的封裝設備包含12個這樣的芯片總共有3072個通道。

B.聚苯乙烯基板上的聚合物螺紋。

C.鈦外殼(蓋子已拆除)。

D.數字USB-C接口，用于電源和數據。

終于到了咱們喜聞樂見的電子系統了：

從數千個電極位置的長期記錄提出了重大的電子和包裝挑戰。記錄通道的密度要求在陣列組件中放置信號放大和數字化堆棧，否則電纜和連接器的要求將是令人望而卻步的。該記錄堆棧必須放大小的神經信號(<10 VRMS)，同時抑制帶外噪聲，對放大的信號進行采樣和數字化，并輸出結果進行實時處理，所有這些都使用最小的功率和尺寸。

電子產品是圍繞定制的Neuralink應用特定集成電路(ASIC)構建的，該電路由256個單獨可編程放大器(“模擬像素”)，片上模數轉換器(adc)和用于序列化數字化輸出的外圍控制電路組成。

模擬像素是高度可配置的:增益和濾波器特性可以校準，以解釋由于工藝變化和電生理環境導致的信號質量變化。片上ADC采樣頻率為19.3kHz，分辨率為10位。每個模擬像素消耗5.2uW，整個ASIC消耗~6mw，包括時鐘驅動器。

表總結了NeuralinkASIc的性能

下圖顯示了制作器件的照片：

NeuralinkASIC構成了模塊化記錄平臺的核心，可以輕松更換用于研究和開發目的的組成部分。

在這里討論的系統中，使用倒裝芯片集成將許多ASIC集成到標準印刷電路板(PCB)中。

每個系統由一個現場可編程門陣列(FPGA)組成:實時溫度、加速度計和磁力計傳感器;以及用于全帶寬數據傳輸的單個USB-C連接器。

該系統封裝在鈦外殼中，外殼上涂有聚苯乙烯-c，可作為防潮屏障，防止流體進入并延長功能壽命。

已經構建的兩個這樣的配置，一個1,536通道的記錄系統(“系統a”)和一個3,072通道的記錄系統(“系統B)，總結在中。

系統A采用當前一代的NeuralinkASIC，系統B使用較早的版本，具有類似的功能，但性能規格較差。

一例圍手術期圖像，顯示皮質表面植入針線和少量出血。

對老鼠的植入

看看結果是什么樣的吧

從植入大鼠大腦皮層的單線程(32個通道)同時獲得的寬帶神經信號(未濾波)。

每個通道(行)對應于螺紋上的一個電極位置(圖左;位置間隔為50微米)。

尖峰和局部場電位很明顯。

右數字表示線程上的通道位置。平均波形以黑色顯示。

以百分之90的成功率，插入腦子里面的光譜圖

描述了一個具有高通道計數和單尖峰分辨率的BMI。它基于柔性聚合物探針、機器人插入系統和定制的低功耗電子設備。

該系統有兩個主要目的:它是一個用于嚙齒動物的研究平臺，并作為未來人類臨床植入物的原型。在嚙齒類動物中快速迭代設計和測試的能力允許快速改進設備，制造過程和軟件。

因為它是一個研究平臺，所以系統使用有線連接來最大限度地提高原始數據流的帶寬。這對性能評估很重要，對信號處理和解碼算法的發展至關重要。相比之下，來自該平臺的臨床設備將是完全植入式的，這需要密封包裝，并且具有機載信號壓縮，降低功耗，無線電力傳輸和通過皮膚進行數據遙測而無需經皮導線。

調節神經活動將成為下一代臨床腦機接口的重要組成部分，例如為神經假肢運動控制提供觸覺或本體感覺。

因此，設計的NeuralinkASIC能夠對每個通道進行電刺激，盡管我們沒有在這里展示這些功能。

與以前的方法相比，這個BMI系統有幾個優點。與常用的硅探針相比，薄膜探針的尺寸和組成更符合腦組織的材料特性，因此可能表現出更強的生物相容性。

此外，選擇探針插入位置的能力，包括進入皮層下結構，能夠創建針對特定大腦區域的定制陣列幾何形狀，同時避開脈管系統。這個特性對于創建高性能的BMI非常重要，因為電極的分布可以根據任務要求進行定制。

最后，NeuralinkASIC的小型化和設計為系統設計提供了極大的靈活性，并在實際尺寸和功率限制下支持非常高的通道數。

原則上，腦機接口方法是高度可擴展和可伸縮的。在這里，報道了在一只自由運動的大鼠身上同時插入3000多個電極的寬帶記錄。在更大的大腦中，具有這種結構的多個設備可以很容易地植入，因此可以與更多的神經元連接，而無需進行大量的重新設計。手術機器人的進一步發展可以在不大幅增加手術時間的情況下實現這一目標。

雖然在高帶寬設備適合臨床應用之前還需要解決重大的技術挑戰，但有了這樣的設備，可以想象脊髓損傷的患者可以靈巧地控制數字鼠標和鍵盤。當與快速改進的脊髓刺激技術相結合時，未來這種方法可以恢復運動功能。高帶寬的神經接口將使各種新的治療可能性成為可能。

Link 放大并數字化從其 1024 個電極中每一個電極記錄的電壓。這些微小的電壓痕跡包含附近神經元活動的特征（稱為動作電位或“尖峰”）。

Link 上運行的自定義算法會自動檢測每個電極上的尖峰，然后將其聚合為尖峰計數向量 [每 25 ms x 1024 通道 1 次計數]。每 25 毫秒，Link 就會通過藍牙將這些峰值計數傳輸到運行自定義解碼軟件的計算機。

首先，該軟件重新聚合幾個時間尺度（從最近 25 毫秒到過去 250 毫秒）的尖峰計數，以解釋運動神經元活動的不同時間特性。

接下來，通過將放電率傳遞給解碼模型，計算每個控制維度的當前和最近尖峰計數的加權和。解碼器的輸出是每個 25 ms bin 的一組速度信號，這些信號隨著時間的推移進行積分，以指導計算機屏幕上光標（或 MindPong 槳）的移動。

其次：也并不是說一植入芯片，系統就立刻能讓人恢復運動了。除了腦部手術外，還需要花費大量的時間訓練，來校準這個腦機接口系統，來適應一個人獨特的思維過程。這項研究已經登上了Nature。

由 64 個電極組成的兩個皮層植入物被放置在感覺運動皮層的硬膜外，以收集 ECoG 信號。處理單元預測運動意圖，并將這些預測轉化為針對腰骶脊髓背根進入區的硬膜外電刺激程序的調制。刺激由連接到 16 電極槳引線的植入式脈沖發生器提供。

報告皮質植入位置的術前規劃和術后確認的圖像。

BSI 的校準需要兩個獨立的程序來選擇區分運動意圖的 ECoG 記錄特征，并配置調節下肢肌肉特定整體的刺激程序。

第一個程序包括提取 ECoG 信號的空間、光譜和時間特征，這些特征與活動雙下肢每個關節的意圖相關。為此，要求參與者在坐姿下嘗試左右兩側的髖部、膝部和踝部運動，在此期間同時記錄 ECoG 信號。該映射使得能夠識別捕獲大量運動相關信息的電極、光譜特征和時間窗口。

與嘗試左髖屈曲相關的 ECoG 特征權重的空間和頻譜分布的識別

測量與腿部運動相關的神經信號的電極位于植入物的最內側，中央溝的喙部，正如根據術前腦磁圖記錄所預期的那樣。這些電極的空間分布遵循軀體分布，能夠準確地區分臀部、膝蓋和腳踝的運動。

原文來自公眾號：云深之無跡

BSI 在線校準，以實現坐姿下的自愿髖部屈曲。代表性序列報告頻譜圖、解碼概率和刺激幅度的比例調制以及由此產生的肌肉活動和扭矩。該圖報告了模型隨時間的收斂情況，90 秒后達到 97 ± 0.4%

看不懂無所謂的，實驗的方法是一致的，接受腦電然后去控制腿，只是里面的每一個部分都展開了講。里面硬件不是最主要的，主要的是解碼器，就是腦電這部分，如何處理出來真實的意圖。

這個是腦子的植入系統:

WIMAGINE 植入式記錄系統設計用于感覺運動皮層的雙側硬膜外植入20。電子元件裝在鈦制外殼內（直徑 50 毫米，厚 7-12 毫米，外表面為凸形）。

用于硬膜外 ECoG 的 64 個鉑銥 (90:10) 記錄電極陣列（直徑 2 毫米，間距 4-4.5 毫米）和五個參考電極位于設備的平坦內表面上。ECoG 數據的記錄得益于專用集成電路48，該集成電路實現了多通道放大和數字化，輸入參考噪聲在 0.5 Hz–300 Hz 范圍內小于 0.7 μV 均方根。數據通過超高頻天線（402-405 MHz）無線電發射。

通過 13.56 MHz 感應高頻天線遠程供電。兩個天線都嵌入在皮下空間延伸的硅膠瓣中。為了確保高頻（586 Hz）下的信號穩定性，考慮到帶寬的限制，每個植入物使用了 64 個觸點中的 32 個。無線連接使用兩個外部天線，通過定制設計的耳機固定在錄音機前面。擴展數據表1中報告了該器件的技術規格。

MSP430

ECoG 數據以 586 Hz 的采集頻率從每個植入物的 32 個通道收集。信號在 1 Hz 至 300 Hz 之間進行帶通濾波。數據通過實地考察工具箱傳輸到在 Matlab 運行時環境 (Mathworks) 中運行的定制解碼軟件。

為了解碼執行下肢運動的意圖，我們實現了遞歸指數加權馬爾可夫切換多線性模型（REW-MSLM）算法的變體，該算法是我們之前開發的用于解碼上肢運動的算法。

REW-MSLM 是專家提出的多線性算法的混合體。它由一個隱馬爾可夫模型（HMM）分類器（稱為“門”）和一組獨立的回歸模型（稱為“專家”）組成。每個專家通常致力于控制一組自由度、特定肢體或運動（例如關節運動）?；?HMM 的分類器預測與特定專家相關的特定肢體或運動激活（狀態）的概率。所得到的解碼器輸出是根據估計概率對專家預測進行軟混合的結果。

反正就是32個通道在解碼，MATLAB立大功。

提供硬膜外電刺激的植入物由 ACTIVA RC 植入式脈沖發生器（型號 37612，美敦力）組成，該發生器與指定 Surescan 5-6-5 電極導線（型號 977C190，美敦力）連接。

大概就是這個東西

這個破產的一個公司的產品

專用固件可以實時上傳刺激表來控制電刺激波形5?；颊呔幊唐鳎⊿PTM，型號 09103）裝在皮帶內，以將其位置與植入式脈沖發生器對齊。我們開發了一個定制的刺激程序5，該程序通過藍牙/紅外無線橋向患者編程器發送命令。刺激程序使得專家用戶能夠定義刺激配置（陰極和陽極）和參數（脈沖寬度、頻率和幅度范圍）該軟件和硬件鏈實現了刺激協議的實時控制，延遲低于 150 毫秒。

這部分沒有更多的披露，應該是DAC+OP？要的是如何刺激的模式。

在查資料的時候看到一個有趣的現象，就是這些創新醫療的公司在為病人植入后，后面就破產了，這些被植入的人該怎么辦？我都不能說是一個市場了，這是一種不人道的行為了。應該有完整的取出設計。

文章在nature

這個就是上面的M叔，他還可以修

這個是視網膜的廠商

2020 年，位于加利福尼亞州西爾馬的人工視覺公司 Second Sight 解雇了大部分員工，結束了對大約 350 名使用其備受贊譽的視網膜植入物進行視力矯正的人的支持。

植入設備的制造商倒閉時，植入物本身通常會留在原處——移除它們的手術通常過于昂貴或危險，或者根本被認為是不必要的。但如果沒有制造商持續的技術支持，需要調整編程或者電線或耗盡的電池導致植入物無法使用只是時間問題。

然后，人們不得不尋找另一種方法來控制自己的病情，但無功能的植入物會增加難度，這可能會成為醫學成像和未來植入物的障礙。

這個話題的結束，我不想在評論，給一個網友的評論：

OK

本來文章就到此為止了，但是還是想補充一些有趣的東西，因為這樣的文章可能不會在短時間內重寫。

一種名為Neuropixels的技術雖然還未應用于BCI，但已在基礎研究中使用。這種由硅材料制成的電極陣列，每個電極比人類頭發還細，擁有近1000個傳感器，能夠檢測單個神經元的電信號。

原文來自公眾號：云深之無跡

最早的論文

( A ) 為了準備植入探針，首先將其安裝到燕尾適配器上。

( B ) 燕尾適配器通過燕尾接頭與內部支架配合。內部支架可以使用市售的立體定位支架進行操作。

( C ) 然后將整個裝置封裝在外部底盤中并用螺釘固定在外部底盤上。在手術期間，外部底盤而不是內部支架被固定到顱骨表面。因此，在實驗結束時，只需將內部支架和探針從外部底盤上擰下，即可將其完全拆下。外部底盤包含一個機制，允許將蓋子鎖在頂部，以在不進行記錄時保護探頭。

( D ) 使用相同的閂鎖機構，可以將頭臺安裝座連接到用于記錄的組件，而不是 (C) 中所示的帽。探頭安裝座固定在波紋塑料套管上，可保護電纜免受小彎曲半徑的影響，并包含最多可容納四個探頭的空間。

( E )同時植入的四個探針的完整記錄系統的示意圖。

( F ) 行為裝置中的老鼠的照片，其中植入了兩個探針并連接了探頭安裝座以進行記錄。

( G ) 移動大鼠中兩個 Neuropixels 探針的同時記錄。頂部：從紋狀體尾部 (TS) 和外側杏仁核 (LA) 記錄。底部：背內側紋狀體 (DMS) 和蒼白球 (GP) 的記錄。圖像和示意圖改編自Paxinos 和 Watson，2006 年。彩色點表示尖峰時間。

實驗的老鼠

哈哈哈 好奇怪的論文，大篇幅的說明如何安裝

( A ) 將探針插入開顱手術的照片。

( B ) 使用牙科復合材料（Absolute Dentin，Parkel）在植入探針周圍形成密封的照片。

( C ) 第三個探針被放入受試者 A230 大腦中的照片。注意暴露頭骨后緣的鋼制接地插管，焊接到一段（約 5 厘米）的銀線上，并用牙科復合材料固定到位。

( D )所有探針植入后，將焊接到接地插管的銀線焊接到焊接到每個探針的銀線，為所有探針提供公共接地。然后應用牙科丙烯酸樹脂（Duralay，Reliance Dental）完全封裝植入物，包括銀線。

( E ) 探針移出的照片。使用立體定位臂將探頭和內部支架從植入物上提起，同時外部底盤仍與頭骨粘合。還可以看到光纖互連（紅色）。

7年前，研究人員便開始在動物身上使用Neuropixels陣列，最近三個月發表的2篇論文展示了它們在回答一些僅限于人類的問題上的應用，比如大腦如何產生和感知語音中的元音。

Neuropixels 2.0：用于穩定、長期腦部記錄的小型化高密度探針。

硅探針開啟電生理學新時代：單細胞分辨率的大規模神經記錄

這就是我覺得神經科學新時代。

是不是很漂亮，這個是二代

下面是一代，上面是二代

很柔軟的

配備一個轉接的接口

體積

很小

放大的圖

電鏡

輔助注入

好看

每個探頭具有 384 個雙頻帶低噪聲記錄通道，可單獨配置為同時記錄來自 960 個可選低阻抗 TiN 電極的 AP（動作電位）和 LFP（局部場電位）信號，這些電極沿著 10 毫米密集排列長、70 x 24 μm 橫截面直柄。

電壓信號在芯片上進行過濾、放大、復用和數字化，從而允許直接從探頭傳輸數字數據。

柔性

二代的采集器

有著采集芯片

完整的鏈接圖

還賣芯片！我看看今年能不能買一個

芯片的性能

Neuropixels3 1.0神經記錄集成電路(NRIC)是一種CMOS集成數字電生理芯片，用于小動物，嚙齒動物和非人類靈長類動物的神經科學研究。

384個并行的、可配置的、低噪聲的記錄通道可以同時記錄數百個神經元的雙頻記錄。片上電路包括放大器，模擬和數字濾波器以及用于信號調理和數字化的ADC，從而實現小而輕的封裝。

NeuropixelsCMOS探頭平臺和定制工藝模塊在130nmI定制CMOS SOI工藝中ALBEOL的示意圖和SEM橫截面圖。

插圖1-Neuropixels探針的變體

1a。Neuropixels1.0-NHP，用于非人類靈長類動物，45mm長柄，4560個電極。

1b,Neuropxels-1.0用于大型嚙齒動物，10mm柄，966個電極，

1c,用于小型嚙齒類動物的Neuropixels 2.0單柄，有1250個電極，

1d,Neuropixels 2.0多柄，4個柄上有5120個電極。

現在大趨勢來看，做設備的不多，但是已經按照小型化，多通道的方向走了，接下來就是解碼器的覺醒了。

當然目前來看還是實驗室產品，還不夠，但是加油！

https://www.neuropixels.org/https://mp.weixin.qq.com/s/pxDX5r7eYtNWQZHQORpKSwhttps://www.imec-int.com/enhttps://neuralink.com/blog/pager-plays-mindpong/https://neuralink.com/blog/pager-plays-mindpong/https://www.nature.com/articles/nature24636https://www.nature.com/articles/s41586-023-06094-5?CJEVENT=215c0ea5d05511ee81b700340a18ba72https://www.nature.com/articles/s41586-023-06094-5?CJEVENT=215c0ea5d05511ee81b700340a18ba72https://www.nature.com/articles/s41591-021-01663-5https://www.nature.com/articles/s41586-023-06094-5?CJEVENT=215c0ea5d05511ee81b700340a18ba72https://www.reddit.com/r/technology/comments/zokc3t/abandoned_the_human_cost_of_neurotechnology/https://www.nature.com/immersive/d41586-022-03810-5/index.html

原文來自公眾號：云深之無跡

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審核編輯 黃宇