近年来，脑机接口技术作为信息科学与神经科学等多学科交叉融合的前沿领域，在康复医学、医疗电子等领域得到了广泛关注与应用，Neuralink、BrainCo、Neuracle等公司都积极投入实用化脑机接口的研发。目前，主流的脑机接口中的神经信号分析模块由硅CMOS电路构成，但随着脑机接口中的信号采集通道数的增加，系统面临着功耗和延时等方面的巨大挑战，这是制约脑机接口技术在植入式或便携式医疗系统中应用的重要瓶颈之一。
日前，清华大学微纳电子系、未来芯片技术高精尖创新中心的钱鹤、吴华强教授团队与医学院洪波教授团队利用忆阻器的仿生与存算一体特性，合作提出了基于忆阻器阵列的新型脑机接口，构建了高效智能的脑电神经信号处理系统，演示了大脑癫痫状态的识别，实现了93.46%的高准确率，并将系统功耗降低了400多倍。这是两个研究团队学科交叉的最新研究成果。
2020-09-17
For more details, please refer to 医学院洪波课题组与微电子吴华强老师团队：提出基于忆阻器阵列的新型脑机接口