論文の概要: Toward A Formalized Approach for Spike Sorting Algorithms and Hardware Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06514v1
• Date: Fri, 13 May 2022 08:42:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-16 14:38:22.578667
• Title: Toward A Formalized Approach for Spike Sorting Algorithms and Hardware Evaluation
• Title（参考訳）: スパイクソーティングアルゴリズムの形式化とハードウェア評価に向けて
• Authors: Tim Zhang, Corey Lammie, Mostafa Rahimi Azghadi, Amirali Amirsoleimani, Majid Ahmadi, Roman Genov
• Abstract要約: スパイクソートアルゴリズムは、神経細胞の細胞外記録を単ユニットスパイク活動に分離するために用いられる。 我々は、標準化された基準のセットと、SSOER(Synthetic Simulations of Extracellular Recordings)と題する、公開可能な合成データセットを定式化する。 このシステムは、約10.72mWを消費し、22nm FDSOI補体金属-酸化物-半導体(CMOS)プロセスにおいて、0.66mm$2$の面積を占める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0738462952016232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spike sorting algorithms are used to separate extracellular recordings of neuronal populations into single-unit spike activities. The development of customized hardware implementing spike sorting algorithms is burgeoning. However, there is a lack of a systematic approach and a set of standardized evaluation criteria to facilitate direct comparison of both software and hardware implementations. In this paper, we formalize a set of standardized criteria and a publicly available synthetic dataset entitled Synthetic Simulations Of Extracellular Recordings (SSOER), which was constructed by aggregating existing synthetic datasets with varying Signal-To-Noise Ratios (SNRs). Furthermore, we present a benchmark for future comparison, and use our criteria to evaluate a simulated Resistive Random-Access Memory (RRAM) In-Memory Computing (IMC) system using the Discrete Wavelet Transform (DWT) for feature extraction. Our system consumes approximately (per channel) 10.72mW and occupies an area of 0.66mm$^2$ in a 22nm FDSOI Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS) process.
• Abstract（参考訳）: スパイク分類アルゴリズムは、神経細胞集団の細胞外記録を単一単位スパイク活動に分離するために用いられる。 スパイクソートアルゴリズムを実装するカスタマイズハードウェアの開発は急成長している。 しかし、ソフトウェアとハードウェア実装の直接比較を容易にするため、体系的なアプローチと標準化された評価基準が欠如している。 本稿では,SSOER (Synthetic Simulations of Extracellular Recordings) と題する,標準化された基準の集合と,SNR (Signal-to-Noise Ratios) の異なる既存の合成データセットを集約して構築した合成データセットを定式化した。 さらに,今後の比較のためのベンチマークを行い,特徴抽出のための離散ウェーブレット変換 (dwt) を用いたシミュレート抵抗ランダムアクセスメモリ (rram) in-memory computing (imc) システムの評価を行う。 約10.72mWを消費し、22nm FDSOI補体金属-酸化物-半導体(CMOS)プロセスにおいて0.66mm$^2$の面積を占める。

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