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Enregistrement W4285309784 · doi:10.1109/tvlsi.2022.3170596

Hardware-Efficient, On-the-Fly, On-Implant Spike Sorter Dedicated to Brain-Implantable Microsystems

2022· article· en· W4285309784 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpike (software development)Brain implantChannel (broadcasting)Computer scienceCMOSComputer hardwareAlgorithmArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Electrical engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes an unsupervised online spike sorter, dedicated to brain-implantable neural recording microsystems. The main (online) spike sorting phase in the proposed approach is based on the wave shape resemblance between spike classes, realized by template matching. This phase follows an offline training phase, implemented off the implant. In the training phase, the number and centroids of the clusters are automatically determined and subsequently sent to the implant to configure the on-implant online spike sorter. Comprehensively verified using two separate datasets with a wide spectrum of spike wave shapes, the proposed approach presents average classification accuracies of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\sim 85$ </tex-math></inline-formula> % (unsupervised) and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\sim 92$ </tex-math></inline-formula> % (supervised). A 64-channel spike sorter was designed using a computational core with folded architecture. To make the very large-scale integration (VLSI) implementation of this spike sorter appropriate for brain implants in terms of both power and area consumption, the computations realizing the proposed approach were significantly reduced. Designed in a standard 180-nm CMOS technology, the circuit consumes <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$1.74~\mu \text{W}$ </tex-math></inline-formula> /channel and per-channel area of 0.047 mm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> . The circuit is capable of clustering neural spikes in real-time with a latency of as short as 1.36 ms. A prototype of the circuit was implemented and successfully tested.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle