Характеристики систем передачи ЦС

Поскольку мозговые сигналы располагаются в диапазоне, неудобном для передачи по радиотракту, его необходимо преобразовать. В нашем случае важна лишь информационная составляющая сигнала, т.е. характеристика активности мозга. Чтобы уяснить общий вид передающего тракта, обратимся к статье Стефана Дрисколла [Л. 6] по разработке искусственных нейронных связей в случае повреждения естественных. Технология использует электроды, собирающие сигналы от группы нейронов, которые потом раскладываются на сигналы от каждого нейрона в отдельности. Дрисскол объясняет, что «нервный импульс по сути есть всплеск напряжения, и информационная составляющая сигнала находится между этими всплесками» (рис. 1.4). Для разложения группы сигналов на составляющие проводится преобразование сигналов в цифровые домены (множества значений) и их сортировка по всплескам (уровням сигнала). Отсортированные всплески декодируются для определения дальнейших действия с ними.

 

 

Рис. 1.4. Информационный промежуток между нервными импульсами

 

Схема передачи сигнала в данном случае имеет следующие элементы:

- имплантируемый протезный процессор;

- внешний контроллер состояния;

- привод к искусственному протезу конечности.

Данная система показана на рис. 1.5.

 

Рис. 1.5. Блок-схема системы искусственной передачи сигнала от мозга к конечности.

 

Хорошо видно, что здесь представлен как раз тот случай, когда мозг является своеобразным пультом управления. Устройство, подсоединённое к мозгу - имплантируемый протезный процессор (IPP/ИПП), состоит из предусилителя, АЦП переменного разрешения, сортировщика импульсов, декодера максимального правдоподобия, беспроводного приёмопередатчика данных и адаптивного силового приёмника размером 1 мм (рис. 1.6). Блок-схема ИПП представлена на рис. 1.7.

 

 

Рис. 1.6. Упрощённая схема обработки нейронного импульса

 

 

Рис. 1.7. Блок-схема ИПП

Общий коэффициент сжатия данных достигается в ИПП и составляет порядка 10⁶, скорость передачи «сырых», т.е. снятых непосредственно с мозга, данных при этом уменьшается с 80 Мбит/с до 20 бит/с с указанием направления движения данных. Предельная общая мощность ИПП – 1мВт, причём на каждую АЦП ячейку остаётся 1 мкВт.

Разбиение «пучка» нервных импульсов на отдельные – основная задача ИПП. Наибольшую сложность вызывает наложение одинаковых нервных импульсов друг на друга (рис. 1.8), поскольку, как уже было сказано ранее, электрод воспринимает сигнал от группы нейронов, а не от отдельно взятого. Именно для этого используется амплитудная сортировка импульсов. Разрешение АЦП должно определяться с учётом относительной амплитуды сигнала.

 

 

Рис. 1.8. Сигнал и шум отдельного импульса (a), наложение сигналов с разными амплитудами (b), сигналы с одинаковыми значениями амплитуды, но с разными формами (c)

 

Для реализации дифференциации сигнала от группы нейронов применимы методы оценки, основанные на отношениях «сигнал/шум» и/или «сигнал/сигнал». Это так же поможет определить, из какого участка мозга пришёл сигнал. Импульс от каждого конкретного нейрона классифицируется импульсным сортировщиком (рис. 1.9), состоящим из сортировщика реального времени (работает непрерывно) и настраиваемого (запускается каждые 12 часов для предотвращения ошибок из-за дрейфа электронов, роста клеток и т.д.).

 

Рис. 1.9. Блок-схема сортировщика нервных импульсов

 

Алгоритм таков: пусть n_i – разрешение каждой i-ой ячейки АЦП. В ходе обучающей фазы в соответствующем блоке АЦП каждый импульс оцифровывается 8-ю битами. Первый импульс характеризуется сортировщиком, как импульс, зародившийся в конкретном нейроне, так же при использовании восьмибитного представления импульса, характеристики которого мы знаем достаточно точно. Пять добавочных импульсов в режиме реального времени сортировщик использует для оцифровки с 3 по 7 разрядов. В том случае, когда получилось другое значение, отличное от 8-ми битного, говорится, что произошла ошибка классификации.

В АЦП главная роль отведена пропускной способности и пространственному разрешению. В статье Дрисколла оптимальной с точки зрения энергопотребления и указанных параметров является архитектура CR-SAR (charge redistribution successive approximation, поочередная аппроксимация с распределением заряда). Энергетическая характеристика указана на рис. 1.10.

 

 

Рис. 1.10. Теоретическое отношение «мощность/разрешение» в типичном CMOS процессе (0,13 мкм)

 

Архитектура вышеуказанного АЦП претерпела некоторые изменения, в результате которых энергопотрбление от антенной решётки, указанной на рис. 7, позволяет компенсировать погрешности напряжения, существовавшие до внедрения данной архитектуры (рис. 1.11).

 

Рис. 1.11. Ячейка АЦП SAR с переменным разрешением

 

Компаратор ИПП (рис. 1.12), состоящий из двух элементов – ядра и устроства «ввода/вывода» - уникален тем, что его энергопотребление практически не зависит от разрешающей способности АЦП (рис. 1.13). Низкое энергопотребление компаратора объясняется наличием высокого хвостового тока, который разряжает нагрузочную ёмкость в отведённое время. Компаратор выполнен оптимизированным для низких скоростей и низкого производительности и подоходит для всех типов логики с использованием 2,5 вольтных вводно-выводных транзисторов для минимизации утечек.

 

 

Рис. 1.12. Схема компаратора

 

Рис. 1.13. Зависимость разрешения элементов ИПП от уровня мощности

 

При тестировании базового АЦП было получено следующее: нелинейности – интегральная (INL) и дифференциальная (DNL), полученные при восьмибитном разрешении, показаны на рис. 1.14. Хорошо видны импульсы на точках 63, 127 и 191, возникающие из-за неидеальности ёмкостей маршрутизации. В статье утверждается, что при меньшем разрешении характеристеки выглядят лучше. На рис. 1.15 изображён выходной сигнал после дискретного преобразования Фурье для 8-ми битной разрядности, проведённого над входным синусоидальным сигналом частотой 1 кГц, полученного из 8192 образцов.

 

Рис. 1.14. Интегральная (INL) и дифференциальная (DNL) нелинейности

 

Рис. 1.15. Выходной сигнал после ДПФ

 

Отчётливо видны 3, 7 и 9-ая гармоники. Эффективное число разрядов (ENOB) – 7, 8; отношение «сигнал/шум» и соотношение искажений (SNDR) – 48,6 дБ; свободный от паразитных составляющих динамический диапазон (SFDR) – 61 дБ; общий коэффициент гармонических искажений (THD) – 56,5 дБ; ожидаемая максимальная полоса пропускания сигнала – 15 кГц.

Следовательно, данный АЦП с архитектурой CR-SAR является наиболее подходящим для ИПП в виду улучшения по энергопотреблению с сохранением максимальной точности работы ИПП.

Система OTELO (рис. 1.16) используется в европейских медицинских центрах. Это мобильная система теле-эхографии с использованием ультралёгкого робота. Робот портативен и позволяет вести дистанционное наблюдение за пациентами.

 

 

Рис. 1.16. Схема системы OTELO

 

Эта система используется для передачи ультразвуковых изображений, полученных при сканировании организма [Л. 7]. Передаваемая информация имеет формат видео, что означает высокие требования по качеству и скорости передачи и пропускной способности канала связи. Характеристики OTELO следующие: средняя пропускная способность, полученная экспериментально, составляет 132,5 кбит/с, задержка потока пакетов (рис. 1.17) – 0,109 с (стандартное отклонение – 0,140 с). Задержка после запроса на предоставление графической информации – 0,07 с.

 

 

Рис. 1.17. Анализ производительности потока пакетов

 

Для OTELO характерно то, что время задержки для стандартов 3G и 3,5G существенно различаются. Это следствие того, что размер пакетов, сгенерированных в используемом системой M-JPEG кодеке, выбирается таким, чтобы покрыть весь размер пакетного диапазона. Для проверки используется технология тестирования задержек RTT (Round Trip Time). Результаты тестирования для пакетов различных размеров и контрольного пакета весом 16 бит показаны на рис. 1.18.

 

 

Рис. 1.18. Характеристика пропускной способности OTELO для стандартов связи 3G и 3,5G

 

Но, так как для церебральных сигналов не требуются подобные видеотехнологии, задача сильно упрощается. Переменный сигнал, снимаемый с мозга, можно обработать так, чтобы его весовые и информационные характеристики были минимальны вкупе с информационной целостностью. Возможна как канальная, так и пакетная передача, позволяющие исправлять ошибки и передавать данные без потерь. Представим это следующим образом: после снятия, фильтрации и усиления сигнал оцифровывается, коммутатор (в зависимости от настроек) выбирает сигналы заданного диапазона и, при помощи соответствующих протоколов мобильной связи, передаёт их по локальной (рис. 1.19) или глобальной сети. Если имеет место постоянная диагностика состояния мозга, требования к передаче данных повышаются. В этом случае при передаче количество информации должно быть по возможности минимальным, но достаточным, чтобы делать выводы о состоянии мозговой активности.

 

 

Рис. 1.19. Проведение ЭЭГ исследования на дому при помощи «Энцефалан-КЭ», использующего Bluetooth протоколы.

 

Итог: поскольку церебральные сигналы практически ничем не отличаются от любых электромагнитных сигналов искусственного (технического) происхождения, их можно обрабатывать и передавать всеми известными способами. Однако необходимо помнить, что: 1) сигналы мозга трудно считать с источника, поэтому требуется эффективное, но удобное оборудование; 2) обработка сигналов не должна исказить их во избежание ошибок в диагностике болезней или неправильного выделения информации; 3) при передаче церебральных сигналов по радиолинии повышаются требования по канальному ресурсу, скорости и качеству передачи данных. Для этого можно использовать свободные радиочастоты, различные способы помехоустойчивого кодирования сигнала, модуляции и прочее.