編譯／高晟鈞 癲癇與帕金森氏症都屬於神經疾病的一種，前者是腦神經細胞間歇性、不受控制的亂放電，影響病人的行為、 …

編譯／高晟鈞

癲癇與帕金森氏症都屬於神經疾病的一種，前者是腦神經細胞間歇性、不受控制的亂放電，影響病人的行為、運動；而後者則屬老年人的神經退化性疾病，但兩種疾病都有類似的四肢抖動情形。

日前，洛桑聯邦理工學院實驗室的Masha Shoaran與Stéphanie Lacour結合了低功耗晶片、機器學習算法和植入式電極相結合，開發出了一款名為NeuralTree（神經樹）的晶片系統，可以檢測和緩解神經疾病症狀。

得益於神經網路的準確性和NeuralTree晶片強大的演算效率，這是醫學史上首次可以將複雜的神經信號，以低能量消耗的方始捕捉，包括了癲癇發作或是帕金森氏症的震顫檢測（手抖之類的症狀）；並且也可以用於神經修復相關的復健運動。

NeuralTree通過從腦電波中提取神經信號，並且對其進行分類，預測病患即將發生的癲癇或是帕金森式震顫症狀；而當檢測到這些神經信號時，晶片上的神經刺激器會發送電脈衝來抑制這些症狀的發生。NeuralTree具有高達256個輸入通道，比先前的機器學習嵌入式設備還多了200多個，允許其更有效地分辨神經信號數據。

並且，該晶片體積十分迷你，只有3.48mm ²，具有相當高的能量效率；不同於其他的設備著重於癲癇發作的檢測，該晶片的機器演算經過大量來自帕金森氏症及癲癇患者數據上的訓練，因此可以準確地對兩者的神經信號進行分類。

Shoaran熱衷於這種神經介面與計算機演算的開發，進而實現更有效的病情控制。而由於神經信號會隨著時間推移產生變化，進而壓縮神經晶片的有效期限，因此他們也正致力於開發於晶片上搭載，如同蘋果手機IOS系統軟件的系統更新，以應對神經信號的演變。

資料來源:MedicalXpress

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