論文の概要: Combining SNNs with Filtering for Efficient Neural Decoding in Implantable Brain-Machine Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15889v2
• Date: Thu, 22 May 2025 02:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.578894
• Title: Combining SNNs with Filtering for Efficient Neural Decoding in Implantable Brain-Machine Interfaces
• Title（参考訳）: 埋め込み型脳-機械インタフェースにおけるSNNとフィルタの併用による効率的な神経復号
• Authors: Biyan Zhou, Pao-Sheng Vincent Sun, Arindam Basu,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、リソース効率の良いニューラルデコードのための有望なソリューションとして出現する。 LSTM(Long Short Term Memory)ネットワークは、最高の精度を実現する。 異なるフィルタによる結果は、最高のパフォーマンスを提供するBesselフィルタで示されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7904805552920349
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While it is important to make implantable brain-machine interfaces (iBMI) wireless to increase patient comfort and safety, the trend of increased channel count in recent neural probes poses a challenge due to the concomitant increase in the data rate. Extracting information from raw data at the source by using edge computing is a promising solution to this problem, with integrated intention decoders providing the best compression ratio. Recent benchmarking efforts have shown recurrent neural networks to be the best solution. Spiking Neural Networks (SNN) emerge as a promising solution for resource efficient neural decoding while Long Short Term Memory (LSTM) networks achieve the best accuracy. In this work, we show that combining traditional signal processing techniques, namely signal filtering, with SNNs improve their decoding performance significantly for regression tasks, closing the gap with LSTMs, at little added cost. Results with different filters are shown with Bessel filters providing best performance. Two block-bidirectional Bessel filters have been used--one for low latency and another for high accuracy. Adding the high accuracy variant of the Bessel filters to the output of ANN, SNN and variants provided statistically significant benefits with maximum gains of $\approx 5\%$ and $8\%$ in $R^2$ for two SNN topologies (SNN\_Streaming and SNN\_3D). Our work presents state of the art results for this dataset and paves the way for decoder-integrated-implants of the future.
• Abstract（参考訳）: 組込み型脳-機械インタフェース(iBMI)をワイヤレス化して患者の快適性と安全性を高めることが重要であるが、近年のニューラルプローブにおけるチャネル数の増加傾向は、データレートの増加による課題となっている。 エッジコンピューティングを用いてソースの生データから情報を抽出することは、最適な圧縮比を提供する統合意図デコーダを用いて、この問題に対する有望な解決策である。 最近のベンチマークでは、リカレントニューラルネットワークが最良のソリューションであることが示されている。 Spiking Neural Networks (SNN) はリソース効率のよいニューラルデコードのための有望なソリューションとして登場し、Long Short Term Memory (LSTM) ネットワークは最高の精度を達成する。 本研究では,従来の信号処理技術,すなわち信号フィルタリングとSNNを組み合わせることで,レグレッションタスクのデコード性能を大幅に向上し,LSTMとのギャップを埋めることなく,コストを抑えることができることを示す。 異なるフィルタによる結果は、最高のパフォーマンスを提供するBesselフィルタで示されます。 2つのブロック双方向ベッセルフィルタが使われており、1つは低レイテンシ、もう1つは高精度である。 ベッセルフィルタの高精度な変種をANN、SNN、および変種に付加することで、SNNの2つのトポロジ(SNN\_StreamingとSNN\_3D)に対して最大$\approx 5\%$と$8\%$のゲインが得られた。 我々の研究は、このデータセットの最先端結果を示し、未来のデコーダ統合実装の道を開く。

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