采集芯片微型化设计是植入式脑机接口系统核心技术挑战之一

　　近日，中国信通院正式发布《脑机接口总体愿景与关键技术研究报告(2022年)》(以下简称：“报告”)，报告全面论述了脑机接口发展现状，提出了“脑智芯连，思行无碍”的总体愿景目标，总结了脑机接口系统需要满足 “准确、高效、稳定、易用、安全”五大需求，给出了系统性能和可用性两组关键评估指标，分析了采集技术、刺激技术、范式编码技术和解码算法技术等4种核心技术的发展现状及趋势，并就脑状态检测、神经调控和对外交互3类重要应用场景下的脑机系统给出具体指标建议。报告最后就脑机接口未来应用和市场发展规模进行了预测，并给出了未来发展展望。RQuesmc

　　脑机接口关键技术

　　脑机接口作为新兴技术，为大脑与外部直接交互提供了新的解决思路，在新一轮的技术升级中被给予厚望。脑机接口产业落地有赖于关键技术的突破和革新。目前全球在脑机接口关键技术研究方面发展蓬勃，但依然存在亟需解决的若干问题。对此，业界也正在尝试多种手段予以突破。RQuesmc

　　《报告》指出，脑机接口关键技术包括采集技术、刺激技术、范式编码技术、解码算法技术、外设技术和系统化技术。其中，采集技术研发重点包括采集端和信号处理端。采集端常规技术手段包括电采集、磁采集、近红外采集等手段，其中电采集为主流研发方向，磁和近红外等采集技术因为成本和技术成熟度等制约，距离应用落地相对更远。信号处理端涉及模拟芯片和数字芯片。由于当前脑机接口系统所用的数字芯片多为行业通用芯片，所以《报告》重点介绍了模拟芯片的发展等。RQuesmc

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图 脑机接口关键技术RQuesmc

       脑机接口技术的应用场景按照信息流向分为脑状态检测、神经调控和对外交互三类。从信息流向来看，脑状态检测是信息从大脑流向外部和外设，神经调控则是信息从外部和外设流向大脑，而对外交互则是信息的双向流动，因此重点围绕信息的利用、交互和反馈来介绍脑机接口系统在不同场景下的典型应用以及系统在各方面性能上的需求。RQuesmc

　　脑机接口系统芯片需求

　　《报告》指出，随着集成电路技术的快速发展以及电路与神经科学融合研究的持续探索，脑信号采集技术朝着微型化、轻量化、高通量、分布式采集的方向不断前进。针对脑机接口的应用、算法、硬件以及范式的研究内容也逐渐丰富，植入式与非植入式脑机接口系统通过电极与采集硬件对脑信号进行采集、处理和解码，从而实现对脑科学基础理论、脑疾病以及脑控外设的探索与研究。脑信号采集芯片是将脑信号直接转化为数字信号的核心硬件，也是脑信号读取与解码，脑部疾病诊断与调控所依赖的工具。RQuesmc

　　针对脑部信号的生理特性以及应用场景，在定制化脑信号采集芯片设计过程中存在诸多技术挑战。精密放大器是脑信号采集芯片中的核心模块，在脑机接口应用场景中需要满足多重技术参数要求。对于脑信号来说，其幅值微弱(几十μV到几个 mV)、频率低(0.5Hz 到数 kHz)，因此易受外界噪声干扰，从而导致信号质量不佳。为了保持最佳的信号质量，脑信号采集模块的部分关键参数，例如信号噪声、共模抑制比(CMRR)、电源抑制比(PSRR)、增益匹配、运动伪影等需要优化。多个脑信号采集参数之间存在相互制约的关系，多参数的统筹优化是当前脑信号采集芯片设计的核心问题之一。RQuesmc

　　信号噪声是脑信号采集过程中最大的干扰源之一。由于前端放大器的闪烁噪声与脑信号在频谱上部分重叠，采取简单的滤波工作难以提取纯净脑信号，因此对较低频率的脑信号使用斩波放大技术，将所采集的信号调制到较高频率以避开放大器的闪烁噪声。斩波技术在交流耦合仪表放大器中实现了良好噪声和功耗平衡，但放大器的输入阻抗在斩波调制过程中会降低到兆欧范围以下，导致信号在进入放大器前产生衰减。为解决输入阻抗降低的问题，有团队提升了正反馈回路的输入阻抗。还有团队采用电容组对输入阻抗升压回路的电容进行校准，也有团队采用调整电路耦合的方式来切换斩波器和输入电容的位置，避免因斩波调制导致的输入阻抗降低。RQuesmc

　　共模抑制比是衡量系统应对环境干扰的关键参数。针对微弱脑信号，高共模抑制比可以保证信号不被共模扰动(共模扰动也称共模干扰，是电源线对环境中的电子设备产生的一种干扰)掩盖，从而提高信号质量。此外，在多通道神经信号采集过程中，由于电极在植入大脑后产生的一系列生物相容性问题，导致电极阻抗可能随植入时间增多而明显提升(数个月后可高达 100kΩ至数MΩ)，继而影响脑信号的信噪比以及系统共模抑制比。为保证采集信号质量，前端放大器电路采用共模反馈技术以及共模前馈技术以提高系统级共模抑制比。RQuesmc

　　采集芯片的微型化设计是植入式脑机接口系统核心技术挑战之一。为了将采集芯片缩小至可植入的尺寸范围，针对片上有源/无源器件的微型化是相关研究中的技术难题。具有电容耦合的全差分放大器结构通过采用晶体管搭建的伪电阻(Pseudo Resistor)结构可大幅缩小片上无源器件的面积，同时伪电阻提供了较大的阻抗以及较低的高通截止频率，适合设计微型化的脑信号采集芯片。采用时分复用/正交频分复用等技术通过固定的采集单元对多个通道的脑信号进行同步采集，也可明显降低片上面积。RQuesmc

　　针对不同的脑机接口应用以及采集芯片面对的一些技术难题，国内外有许多团队提出了解决方案。例如针对采集过程中的电极间直流偏置引起斩波放大器输出饱和的问题，一种直流伺服反馈回路技术通过积分器将输出端的直流分量提取并反馈至输入端，有效抑制了电极间的直流偏置。对于采集芯片的超低功耗需求，有团队设计了基于反相器结构的超低压斩波放大器，非常适合植入式场景。针对芯片微型化的问题，放大器与 DAC结合的数字-模拟混合反馈技术可大幅缩小采集芯片的片上面积。针对脑信号采集过程中的共模干扰问题，基于电荷泵(chargepump)的共模反馈技术通过对输入端的共模扰动信号进行动态反馈，能有效抵抗高达 15V的共模扰动。对于采集芯片的无线供电问题，线圈的无线电感传输技术被应用在植入式脑机接口芯片中，通过外部传输线圈以及中继线圈和片上耦合线圈，实现了对体内采集芯片的无线供电以及采集到的脑电信号无线传输。体表网络无线传输技术(Bodyareanetwork，BAN)解决了无线供电时线圈难对准的问题，利用被试者的身体表面对采集到的信号以及能量进行无线传输，适用于可穿戴的脑机接口场景。在提升系统集成度方面，目前已有将信号采集、存储、以及基于 AI的信号归类识别等模块集成在一起的脑机接口片上系统，实现了较高的系统集成度。针对于高通量植入式脑机接口芯片，有些公司设计了带有动作电位识别的高集成度采集芯片，该芯片与数千个柔性电极相结合，实现了对高通量脑信号的采集。RQuesmc

　　未来展位

　　《报告》介绍，经过数十年的科学探索与技术论证，脑机接口已从科幻成为科学，并处于从科学研究到产业落地的关键时期。就脑机接口目前的发展情况，在今后一段时间，脑机接口的基础学科研究和应用落地都将得到 长足发展，从而有望促进脑机接口市场规模不断扩大。RQuesmc

　　技术展望RQuesmc

　　在基础学科研究方面，一方面，脑机接口技术自身受外界成熟条件影响得以长足发展，由于神经科学、工程学、计算机学、材料学等多学科的不断成熟完善，脑机接口技术在采集、刺激、编码和解码等方面取得进一步突破，脑机接口产品的“准确、高效、稳定、易用、安全”能力有效提升;另一方面，脑机接口技术将加速神经技术与类脑计算技术的融合，助力脑科学研究更好的认清大脑工作机理，实现认识大脑、解码大脑和调控大脑的目的。当前脑科学研究在大脑学习、情感记忆等机理研究方面达到突破阈值，未来可能在高级智能方向形成大力突破，进而对当前以数学为基础的人工智能技术造成颠覆性影响，引发以人工智能为代表的计算技术革新。RQuesmc

　　应用展望RQuesmc

　　在应用方面，脑机接口的产业应用实践将具有显著的社会效益。体现在：一是促进人民健康生活水平质量提升，特别是对神经疾病群体(渐冻症、癫痫、帕金森等)生活质量改善起到显著推动作用，推动医疗、康养产业数字化和智能化;二是推动前沿科技创新，人才短缺、老龄化严重威胁、抗灾救援等问题一直困扰人类生活，人类能力的增强对于弥合差距和满足行业需求至关重要，脑机接口技术将推动人体增强和替代技术发展，对人类生活和社会活动产生颠覆性影响。三是助力经济发展，脑科学与多领域融合将呈现应用行业广、辐射范围大的特点。RQuesmc

　　市场展望RQuesmc

　　尽管当前脑机接口核心软硬件产品全球市场估算在十多亿美元，神经调控软硬件产品全球市场规模约百亿美元，但如满足报告所提出的愿景，则有助于推动神经系统疾病的数字疗法走向应用，届时则撬动达到数千乃至万亿规模的睡眠调控、消费娱乐、神经疾病治疗市场。根据中国残联统计数据，我国肢体残疾 2472万人，视觉障碍群体将近 1800万，有听力残疾人数达 2780万人。据不完全统计，我国老年痴呆患病率有 6%，抑郁症和焦虑症的患病率接近 7%，其它神经系统疾病患者过千万，并随着老龄化程度提高而快速增长。因此预测神经重塑、神经替代、神经调控脑机接口技术将拥有数十万亿规模的市场空间。RQuesmc

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