把RNN植入體內(nèi)，僅憑一張“薄片”，就能直接檢測(cè)你有無(wú)心律異常 | Science子刊

豐色 2021-09-10 16:23:55 來(lái)源：量子位

我們都知道，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)臨床上監(jiān)測(cè)到人體生物信號(hào)進(jìn)行病理分析。

但這種方法還比較“被動(dòng)”：必須先用設(shè)備捕捉到信號(hào)再用AI去分析。

而功耗低、性能高的神經(jīng)擬態(tài)芯片，有望徹底改變這一方式。

就比如現(xiàn)在，來(lái)自德國(guó)的科學(xué)家們?cè)O(shè)計(jì)了這樣一種生物相容性的芯片，通過(guò)在人體內(nèi)植入一個(gè)物理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以實(shí)時(shí)、“在線”監(jiān)測(cè)我們的心跳數(shù)據(jù)并直接分析出我們否有心律異常。

也就是說(shuō)，在體內(nèi)植入物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使不靠醫(yī)療手段監(jiān)督（添加其他設(shè)備），也能直接檢測(cè)到病理變化。

研究成果刊登在Science Advances。

可植入體內(nèi)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

首先，神經(jīng)擬態(tài)芯片存儲(chǔ)和計(jì)算為一體（因此沒(méi)有馮·諾依曼瓶頸），靠的是更近一步的模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式來(lái)解決問(wèn)題。

此前英特爾和康奈爾大學(xué)就出產(chǎn)過(guò)這樣一種芯片Loihi，通過(guò)將動(dòng)物聞到氣味時(shí)的腦電活動(dòng)圖和電脈沖設(shè)計(jì)成算法設(shè)計(jì)到芯片上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)10種氣味92%準(zhǔn)確率的識(shí)別。

本次團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的這個(gè)芯片因?yàn)橐踩塍w內(nèi)，普通的AI芯片材料在重量、體積和散熱方面的限制肯定不行。

為此他們采用了生物相容性材料：有機(jī)電化學(xué)晶體管（OECT）。

這是一種新型晶體管技術(shù)，在低電壓和低功耗下卻保持著高靈敏度，因此具備非常優(yōu)越的信號(hào)放大能力?。

再加上它可以對(duì)離子濃度變化進(jìn)行響應(yīng)，完全可用于生物信號(hào)監(jiān)測(cè)。

材料選好了，如何在芯片上實(shí)現(xiàn)神經(jīng)擬態(tài)，也就是如何部署物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

根據(jù)以往的研究成果，儲(chǔ)備池計(jì)算?（Reservoir Computing，RC）是一種不錯(cuò)的brain-inspired框架，可以部署硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并執(zhí)行片上計(jì)算（on-chip computation）。

這也主要是因?yàn)閮?chǔ)備池計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種RNN）只有輸出層需要訓(xùn)練。

另外，軟件實(shí)現(xiàn)的儲(chǔ)備池計(jì)算也被證明在識(shí)別異常EEG或ECG（腦/心電圖）圖像方面非常出色。

最終這個(gè)由有機(jī)電化學(xué)晶體管（OECT）構(gòu)成的非線性樹狀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)類似OECT的神經(jīng)纖維（突起）來(lái)產(chǎn)生（半）隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為儲(chǔ)備池（reservoir），也就是動(dòng)力系統(tǒng)，以便像生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元一樣傳遞信息。

△ 其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)顯微鏡圖片，帶有四個(gè)輸入/輸出通道（比例尺，100μm）

隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)會(huì)直接與周圍的電解液相互作用，通過(guò)非線性地將輸入電信號(hào)映射到輸出層來(lái)響應(yīng)離子位移。

下圖最左為采集到的電子信號(hào)，最右神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層映射的信號(hào)圖。

最后，信息被收集為離子狀態(tài)以進(jìn)行分類分析。

辨別心律異常的準(zhǔn)確率為88%

研究人員在各種計(jì)算任務(wù)上測(cè)試該芯片，包括時(shí)間序列預(yù)測(cè)和分類任務(wù)。

由于它被設(shè)想的使用場(chǎng)景是植入體內(nèi)，所以每個(gè)實(shí)驗(yàn)都是在磷酸鹽緩沖鹽水中進(jìn)行的，這是是一種滲透壓和離子濃度與人體相匹配的鹽水溶液。

他們嘗試從MIT-BIH數(shù)據(jù)集中對(duì)四種不同類型的心律失常（健康的心跳和三種常見(jiàn)的心律失常）進(jìn)行分類后發(fā)現(xiàn)，該網(wǎng)絡(luò)分類的準(zhǔn)確率達(dá)到88%（F類的最低85%，A類最高92%，正常心跳N類91%，綜合準(zhǔn)確率為88%）。

MIT-BIH數(shù)據(jù)集是MIT提供的研究心律失常的數(shù)據(jù)，為國(guó)際上三個(gè)公認(rèn)可作為標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫(kù)之一。

而且在這個(gè)過(guò)程中，系統(tǒng)消耗的功率比心臟起搏器小。

另外，除了監(jiān)測(cè)生物電信號(hào)，它們的用途還可以擴(kuò)展到對(duì)生物流體的分析，例如餐前和餐后血液參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

論文地址：
https://advances.sciencemag.org/content/7/34/eabh0693

參考鏈接：

https://www.eurekalert.org/news-releases/926023