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title: Power-saving design opportunities for wireless intracortical brain–computer interfaces
tags: [論文摘要]

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###### tags: `論文摘要`

# Power-saving design opportunities for wireless intracortical brain–computer interfaces
* 時間: 2020
* Conference: Nature Biomedical Engineering 
* Link: https://doi.org/10.1038/s41551-020-0595-9
* MLA: Even-Chen, Nir, et al. "Power-saving design opportunities for wireless intracortical brain–computer interfaces." Nature Biomedical Engineering 4.10 (2020): 984-996.






# 為什麼想看這篇
中研院吳玉威教授在 21 年的期中報告有引用這篇論文。
我對「 iBCI performance 與 signal specifications 的關聯 」很有興趣。

# Introduction
- iBCI 可以從兩方面進步
    - 提高 recording electrodes
        - 可以記錄更多的 neuron 與 更多樣的 cortical areas
    - 無線的植入裝置 
        - 感染風險降低
        - 外觀好看
        - 活動方便
- 以上兩點的困境
    - 同時紀錄多個 channel （上千個 electrodes）十分耗能
    - 無線裝置的能耗十分受限
        - 植入物的發熱需要控制，導致能耗受限
        - 設備持續使用時間不能太短，需要考慮能耗
- 突破口：signal specifications 太「 high fidelity 」
    - 「臨床應用」與「科學研究」目的不同
    - 直接使用目前科學研究的系統來進行臨床應用會導致不經意的浪費（功率預算）
- 鎖定本篇的研究問題
    - 什麼訊號是 iBCI 所需 (requirements)
    - signal specifications 對 iBCI performance 的影響
    - 功耗 對 signal specifications 的影響

# 什麼訊號是 iBCI 所需？
- LFP vs spike signals
    - 考慮 iBCI performance，選擇 spike signals
- Spike sorting 的必要性？
    - 因為對 iBCI performance 影響不大，考慮功耗，選擇 threshold crossing
- bin size選擇？
    - 小 bin-size 對 iBCI performance好，如：1ms，但原因未知 
    - 猜測：spike 長度約 1-3 ms ，所以當 bin-size=1ms時，bin中的spike數量只可能0 or 1。

# 資料集（有人也有猴子）
## Monkeys hand-movement data
- Three male rhesus macaques (monkeys J, R and L)
- Task: centre-out-and-back task to 8 targets
- Recorder: 96-electrode Utah arrays
- Array Location:
    - monkeys J 有2個 Utah array，分別在 M1 & PMd
    - monkeys R 有2個 Utah array，分別在 M1 & PMd，只使用 PMd 的 Utah arrays 
    - monkeys L 有1個 Utah array，在 M1 & PMd 中間

## Human participant iBCI cursor movement data
- The participant in this study, ‘T5’, was enrolled in a pilot clinical trial of the BrainGate2 Neural Interface System.
- 慣用右手的63歲男性，54歲時脊椎 C4 受傷
- 植入兩塊 Blackrock Microsystems 到對應手運動的 M1
- Task: 在螢幕上有 6x6 或 9x9 的灰色格子點，使用者需要使用 iBCI 的方式操控 cursor 到達變成綠色的點，到達後使用 iBCI 點擊。
- Online iBCI decoder:
    - ReFIT Kalman filter decoderà解碼 cursor 移動
    - the discrete Hidden Markov Model decoderà解碼使否點擊
    - spiking activity was binned every 15 ms


# 研究 False spike & Missed spike 對 $R^2$ 的影響
- 經由 two-sided Wilcoxon rank-sum test, $P < 0.05$ 發現，當 flipped 機率到達 $10^{-3}$ 時，統計上呈現顯著差異。
![](https://i.imgur.com/gWOZRTJ.png)
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Test an iBCI system's robustness to spike error.
Digital communication fidelity is traditionally described by the bit error rate (BER), which is the rate of flipped bits from 0 to 1 and vice versa.

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# 研究 analogue-to-digital converter(ADC) 參數 對 $R^2$ 的影響
- Analogue-to-digital converter (ADC) 有一個類似帶通濾波器的性質，可以記錄 frequency band of interest ，一般來說是 300~7500 Hz。
- 本研究發現只需要 500~3k 就可以不影響 $R^2$
![](https://i.imgur.com/JMk74FB.png)
> 紅圈圈是範圍適合節約功耗的參數
> 黑圈圈是所有參數中 $R^2$ 最高的組合

# 加入 Gaussian noise 對 $R^2$ 的影響
- noise 的來源
    - tissue thermal noise
    - electrode impedance thermal noise
    - from interface electronics
    - neuronal background electrical activity (過遠的 spike)
- 發現在 $3.5\cdot 10^{-15} V^2Hz^{-1}$ 之前都很 robust

# SNR bits 不用過高
- 舉例來說：即使解析度很差，人類也很容易從圖片中分析出正確的答案，所以對 decoder 來說，bits 數量也不用過高


:::info
透過上述的努力已經找到「a wide range acceptable 參數」的參數不影響 iBCI performance，之後對功耗的研究我就沒興趣了！
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# Discussion
- Schwarz 與他的同事認為「記錄 5000-10000 個 neuron ，可以重建四隻的運動」
- 也許上述的「a wide range acceptable 參數」會降低單一channel 的可靠度與準確度，但是得到十倍以上 channel 數量增加帶來的優勢或許更多。



# My opinions
- 我們研究 spike signals 的方向沒有錯
- 研究 spike sorting 的方向可能要想想
- 之前 Kilosort 的結果發現挑出 mua 的 clusters 佔 多數時，解碼能力與沒挑沒有差別
- Bin size(1ms) 或許是我們可以嘗試的參數
- 可以參考他們的研究流程與統計方式到我們的研究上，研究 group 的影響
