Dissertação
{en_GB=Continuous Time Neural Signal Processing in Embedded Platforms} {} EVALUATED
{pt=Quando se adquire o sinal elétrico do cérebro ao nível extracelular, um processo de classificação é necessário para atribuir cada potencial de ação detetado ao neurónio que o originou. A tendência atual é para a inclusão deste processo de classificação no próprio implante invasivo, junto com os elétrodos. Esta abordagem exige o uso de algoritmos de classificação eficientes de modo a minimizar o consumo energético e a dimensão do implante. Com este trabalho estudei a possibilidade da conversão do sinal em tempo contínuo, e a utilização de um circuito assíncrono para implementar o algoritmo de classificação, melhorar a eficiência destes implantes neuronais, sem detrimento para a eficácia da classificação. Revelo que, devida à atividade esparsa dos potenciais de ação, menos amostras são produzidas por esquemas de amostragem impulsionada pela atividade do próprio sinal, como o seja amostragem por passagem de nível, sem necessariamente perda de informação sobre potenciais de ação. Dos produtos em tempo contínuo da amostragem por passagem de nível, eu proponho a extração de 4 simples descritores, passíveis de serem extraídos economicamente, que se revelam capazes de produzir resultados de classificação semelhantes a um outro método de referência. O trabalho termina com uma demonstração do sistema proposto para a classificação de potenciais de ação, implementado numa FPGA., en=When recording the electrical activity of the brain at an extracellular level, a process of spike sorting is necessary to classify each detected action potential to its source neuron. Current trends have pushed spike sorting to be performed on an implant, invasively placed with the electrodes. This requires efficient spike sorting algorithms to minimize overall power consumptions and chip sizes. In this work I have studied how continuous time data conversion and asynchronous spike sorting can improve overall efficiencies of such implants without loss of sorting performances. I find that, due to the spurious behaviour of spikes, fewer samples are produced by the event-driven sampling scheme of level-crossing, without losing information on spikes. From the continuous outputs of level-crossing sampling, I propose a set of 4 simple features that can be economically extracted, yet still attain similar performances to template matching, a reference spike sorting method. The work finishes with the demonstration of the proposed spike sorting system implemented on an FPGA.}
dezembro 5, 2016, 11:0
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