瑞士洛桑联邦理工学院研究人员将低功耗芯片设计、机器学习算法和柔性植入式电极相结合,制作出一种神经接口,可识别和抑制各种神经系统疾病症状。研究成果近日发表在《IEEE固态电路》杂志上。得益于256通道高分辨率传感阵列和节能机器学习处理器,名为“神经树”的该系统可从真实患者数据和疾病动物模型中提取广泛的生物标志物并分类,从而实现高度准确的症状预测。
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瑞士洛桑联邦理工学院研究人员将低功耗芯片设计、机器学习算法和柔性植入式电极相结合,制作出一种神经接口,可识别和抑制各种神经系统疾病症状。研究成果近日发表在《IEEE固态电路》杂志上。得益于256通道高分辨率传感阵列和节能机器学习处理器,名为“神经树”的该系统可从真实患者数据和疾病动物模型中提取广泛的生物标志物并分类,从而实现高度准确的症状预测。
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