神經遙測重大進展：新型晶片實現10倍壓縮 同時維持訊號完整性

目前正在全面探索治療認知、感官和動作失調及相關障礙的新方法—從恢復癱瘓患者的動作、直覺控制義肢到重建語言與視覺。同時，神經科學也在持續推動更高性能的工具，以探測神經動力學和釐清意識背後的運作機制。腦機介面（BCI）正為這些進展注入更多動能，這些介面直接把大腦連接到電子系統，在實現顛覆性治療與更深入的科學洞見方面具備龐大潛力。

皮質型腦機介面分為好幾種，這些系統紀錄從大腦皮質傳出的腦電活動。舉例來說，皮質內腦機介面（intracortical BCI，簡稱為iBCI）把微電極陣列（MEA）植入大腦皮層。而皮質電掃（ECoG）型系統把電極置於位於顱骨與腦組織之間的皮質表面。雖然兩者各有不同，但目標都是從大量的神經元擷取細密的腦電活動。然而，隨著植入的記錄通道數量增加，需要傳送和運算的神經數據量也在成長。

這時的挑戰在於資料快速增長也帶來更多的功耗，以及隨之而來的熱能—就算是小幅度的升溫也可能造成神經元的永久損傷。因此，無失真資料縮減與壓縮成為必需，在不影響基本神經資訊保真度的情況下，減少傳輸位元的數量。

為什麼「只」增加（微電極陣列）記錄通道和（無線）頻寬還是不夠

擴展腦機介面是錯綜複雜的系統級挑戰。以皮質內腦機介面為例。首先，在記錄電極前端，為了達到上千個平行電極—遠超過目前（先進）的Neuropixels第二代四針型（quad base）設計所提供的1536個通道，勢必要增加微電極陣列神經探針的通道數量。

圖一

在該系統的另一端，（皮質內）腦機介面必須與（外部）解碼和處理單元維持高頻寬且低延遲的資料傳輸。在這方面，脈衝無線電超寬頻（IR-UWB）成為潛力技術。除了排除有線連接的可用性和舒適度限制，IR-UWB考量電磁技術的法規要求，並結合傳輸距離在數十到數百公分、超過124Mbps的資料傳輸率、低功耗（約為30mW，比Wi-Fi低了10倍）、超強抗干擾力，以及內建的實體層安全性。

雖然如此，最先進的UWB連線還是無法滿足未來高密度微電極陣列所需的頻寬需求。要從四針型Neuropixels 2.0等包含1500個通道的現有探針串流原始資料需要500Mbps以上的資料處理量，遠超過超寬頻（UWB）的實際運算範圍。把平行通道數量推升到1萬個以上只會拉大這個差距。

這些瓶頸帶給晶片內建壓縮技術挑戰，該技術是微電極陣列（或其他記錄裝置）和無線傳輸介面的過渡技術。實際上，要大幅縮減資料量並保持這些記錄訊號的完整動態範圍和資訊內容，就需要整合先進的無失真資料縮減技術。不幸的是，傳統策略仰賴大容量記憶體緩衝區、高負載的數位邏輯或是失真近似值，因此不適合用於充滿限制的（皮質內）腦機介面。

用於無失真資料縮減的類神經壓縮遙測晶片

在新一代（皮質內）腦機介面的資料傳輸率、功率和散熱限制下，比利時微電子研究中心（imec）已經開發一款用來實現即時無失真資料縮減的新型類神經壓縮遙測（neuromorphic compressive telemetry，簡稱為NCT）晶片。該晶片的架構基礎是兩大創新技術（Y. He等人，2024；P. Russo等人，2026）：

圖二

增量變化訊號擷取技術透過事件驅動的取樣方案，取代傳統的奈奎斯特頻率取樣，只有在神經訊號發生變化時才產生資料。

三進制封包型位址事件表示串列器（ternary packet-based AER serializer）為一種事件型串列器（event-based SER，簡稱為eSER），負責把上述事件分成多個壓縮封包，以高效率進行資料串列化與確定性傳輸。

結合兩者，這些構件能為類神經壓縮遙測晶片排除冗餘數據，進而降低（皮質內）腦機介面的功率和頻寬要求，同時保有高保真度脈衝重建所需的所有資訊。

增量變化編碼技術 實現無失真的事件驅動訊號擷取

大多數的皮質神經元其實並不常放電，通常頻率小於10Hz，代表每秒只會產生幾十個脈衝（而且通常更少）。皮質神經元具備的訊號稀疏性對資料壓縮和縮減來說是一大機會。

不論當下有無任何神經事件（即脈衝），傳統的奈奎斯特頻率取樣在固定頻率下擷取訊號—在神經感測應用，取樣頻率通常是20-30kHz。這會產生一連串的樣本，而絕大多數都是冗餘訊號（無神經元活動時）。

imec提出的增量變化取樣／編碼方法採取完全不同的策略。不同於固定區間取樣，增量變化取樣提出一套事件型訊號相依時脈取樣方案：只有在訊號變化達到預定義的閾值(Δ)時才會新增資料。如此一來，輸出資料就不是密集波形，而是一串稀疏卻提供豐富資訊的事件。

這帶來幾個好處：明顯減少數據點（降幅通常是數量級）、顯著降低功耗並大幅減少頻寬需求。與此同時，所有脈衝取樣維持高保真度。

imec開發的最新（第二代）增量變化機制主要改良編碼技術，全面在數位系統執行編碼，而不是先讓原始的類比電壓訊號流經高功耗的增量變化類比數位轉換器（ADC）；這套系統搭配一種可以呈現神經訊號明顯變化的數位狀態表示法。簡言之，增量變化取樣在訊號發生變化時進行數位檢測，然後再決定如何處理這些訊號背後的資料。

三進制封包型位址事件表示協定 實現進階封包化與串列化

imec採用的增量變化取樣方法有效利用神經活動的訊號稀疏性，自然產生由脈衝驅動的資料流（只在神經訊號發生變化時產生訊號，而非固定間隔產生）。這種方法有助於降低功耗，但需要一套通訊方法來處理由脈衝驅動的不規則資料。

位址事件表示（address-event representation，簡寫為AER）協定是脈衝驅動事件傳輸應用的常見解決方案。不過現有的AER方案在高密度神經讀取應用面臨一些限制。例如，當多個讀取通道同時產生事件時，傳統的AER主要透過事件仲裁（arbitration）或基於確認的資料交握（handshaking）來應對—在大容量通道數量增加時難以擴展性能，還會帶來難以預測的傳輸延遲。此外，神經脈衝展現明顯的空間相關性—這表示單一脈衝可能出現在數個鄰近電極範圍內，而傳統的AER方法對個別事件進行獨立封包化和串列化，多次傳輸冗餘的位址資訊，並因此導致不必要的協定負擔。

為了克服這些限制，imec開發了一款用來整合增量變化和三進制封包型AER協定的事件型串列器（eSER），其設計鎖定神經遙測應用。imec的設計具備幾大優勢：

事件驅動串列傳輸：

只在神經活動時進行。

相關事件的空間分組：

傳送一個壓縮封包，而非多個小型訊息，這能排除冗餘的元資料（metadata），並最多減少一半的協定附加資訊。

無需處理仲裁或封包碰撞的邏輯設計：

eSER無需在同時發生的事件之間進行仲裁，而是先收集所有的變化量（Δ ）輸出，接著透過一串可控序列發送一個封包；這能徹底摒除事件碰撞，也不再需要複雜且具備不確定性延遲的仲裁電路—傳統AER的主要瓶頸。

為無失真重建開發豐富的多位元（三進制）編碼：

imec開發的AER封包含有Δ數值、變化方向與通道ID，以實現無失真脈衝波形重建（甚至是振幅小到~31?μV的脈衝）。

因此，imec開發的AER根據神經訊號的真實特性—稀疏性、叢發性和空間相關性來調適通訊，解決了傳統做法在可擴充性、複雜度、系統負擔、（不確定）延遲與功率方面的考量。透過智慧功能進行事件分組、對更豐富的Δ資訊進行編碼，以及只在有需要時啟動串列器（當Δ不為零時），系統能在訊號源過濾冗餘數據，並實現超高度壓縮及超低功耗運作。

運用神經紀錄來驗證imec開發的高保真度、低功耗遙測技術

為了評估性能，imec採用高密度資料集的體內神經紀錄，對這款類神經壓縮遙測晶片進行測試；該晶片透過65奈米CMOS製造。

在這些實驗中，該系統成功對384個讀取通道的神經活動進行即時數位化、壓縮、封包化、串列化與重建。這款晶片由imec開發的增量變化方法和三進制封包型AER方案驅動，持續讓資料量減少10倍以上，這甚至是在充分考慮封包化附加資訊的情況下達到的程度。

重點是這種程度的壓縮是在不降低脈衝保真度的情況下實現。該系統保留了振幅最小到31μV的脈衝，並在標準化均方根誤差小於23%的情況下完成重建—相當於取得12.7dB的訊號雜訊失真比，與可靠脈衝分類應用常用的閾值相符。換句話說，這些經過壓縮和串列化的資料流保留了下游神經訊號解碼（與分析）所需的所有波形特徵。

完整的類神經壓縮遙測鏈在極低功耗（每通道功耗只有0.1μW ）下運作，並展現創新紀錄的晶片效率，每通道只需27 位元的記憶體—相較於仰賴上千位元緩衝記憶體的Epoch訓練模式壓縮方案，減少了55倍的記憶體需求。如此大幅度減少記憶體佔板面積可以達到晶片面積最小化，同時減少漏電和動態功耗，並有助於將植入器溫度控制在臨床應用的安全範圍內。

確定性延遲對分散式神經植入器的重要性

神經脈衝非常短暫—通常時長不到200μs，在精準的時機傳達有關大腦如何對動作、知覺和意圖進行編碼的重要資訊。在分散式皮質（內）系統，多個記錄通道同時記錄不同皮質區域的活動，傳輸延遲出現一點變化就可能會造成脈衝之間的時序關聯產生失真。為了保留這些關聯，遙測系統必須維持確定性延遲，把計時不準的誤差控制在毫秒範圍。

imec開發的類神經壓縮遙測晶片架構透過設計來實現這點。該系統排除了仲裁延遲，也避免了全域時脈分配，以確保各個感測單元的資料能夠即時同步。量測結果顯示，延遲誤差遠小於10μs，完全符合分散式脈衝時序分析所需的微秒級精確度。隨著記錄通道的數量增加和分佈漸趨分散，這種確定性時序可確保神經活動在上千個通道之間精確重建，而不產生時脈漂移或失真。

下一步研發：增加到1萬個通道

imec最近的研究結果顯示，imec開發的類神經壓縮遙測晶片架構已經可以增加到1500個通道—與目前最高密度的微電極陣列平台相當，同時減少10倍資料量和維持高保真度脈衝重建。這項成果證實了由事件驅動的「增量變化」訊號擷取與三進制位址事件表示封包化／線性化這兩大核心原則可以從原本的384通道測試持續延伸。

邁向下一步研發，imec團隊正在開發透過AI增強性能的自動編碼器來完善這款類神經壓縮遙測晶片，目標是識別出那些約佔1%且最具備行為或臨床相關性的神經事件。imec開發的這套類神經壓縮遙測晶片架構透過選擇提供最豐富資訊的資料子集進行編碼和傳輸，預期能夠減少100倍資料量，為邁向1萬個記錄通道解鎖可發揮實際功用的擴充技術。

與比利時微電子研究中心（imec）合作

內文:imec邀請電生理學數據收集開發商、腦機介面廠商與神經科技新創共同合作—不論是整合imec開發的類神經壓縮遙測晶片到其平台，或者為（臨床前）研究授權使用基本的IP構件。透過合作，可以加速發展新一代（皮質內）腦機介面，推動可擴充及用於臨床的神經介面落地。

本研究計畫已獲得歐盟展望2020（Horizon 2020）研究創新計畫旗下的歐洲研究委員會（ERC）資助，補助核可編號為101001448。