植入式脑机接口（iBCI） 通过记载大脑皮层的宽带神经信号，将神经步履革新为收尾辅导，有望匡助瘫痪患者归附领路与交流功能。比年来，iBCI已从执行室走向大繁多中心临床检会，并渐渐迈向产业贸易化。干系词，要将高性能解码系统集成到功耗和算力均严格受限的全植入式小型斥地中，仍濒临严峻的技艺挑战。

在iBCI的信号科罚经由中，一个关键法子是从高通说念数、高采样率的原始信号中索求低维特征，以便后续解码。传统设施主要分为两类：一类基于冲破的阈值探伤（如MUA），虽信息丰富，但恒久植入下电极-组织界面的变化会导致其深切性下落；另一类基于连气儿信号，如锋电位带功率（SBP）和全锋电位步履（ESA），虽更适宜且解码性能优异，但它们的索求依赖复杂的高通/低通滤波等运算，在MCU或FPGA等通用镶嵌式平台上仍产生不成冷漠的计较和功耗支拨。

这引出了一个中枢科知识题：能否在进一步简化计较的同期，索求出与现存设施格外以致更优的神经信息？

近日，浙江大学脑机智能世界重心执行室的探究团队提倡了一种名为 “N阶差分完全值平均 ”（Mean Absolute of N-th Differencing， MAND） 的超低功耗神经特征索求设施。该设施仅通过肤浅的差分运算即可精确索求神经元锋电位频带步履，在东说念主类手写、灵长类抓捏及啮齿类判辨任务中均完了了超越现存主流设施的解码性能。其推广版块eMAND通过加权双差分进一步完了了频谱的轮廓调控。在FPGA和MCU硬件平台上，MAND科罚神经数据较传统设施进步了数个数目级的能效，为下一代全植入式脑机接口系统提供了关键技艺解救。有关后果于2026年4月29日发表于外洋有名杂志Communications Biology 。

01神经元锋电位的频谱特征：为差分停止选拔提供依据

为细目最能代表神经元步履的频段，探究最初分析了来自东说念主类、猴和大鼠等多个数据集的锋电位波形频谱。收尾显现，锋电位的平均−3 dB频带为420–1391 Hz，频谱峰值约849 Hz。对于低幅值的多单位步履，其频谱漫衍略有上移。这一频带为后续MAND的差分停止选拔提供了生理学依据。

02MAND的滤波性格与解码性能

表面分析标明，以30 kHz采样率为例，当差分停止N=11时，MAND的第一个通带中心约为1364 Hz，−3 dB带宽为682–2045 Hz，与锋电位主导频段高度吻合。滤波器的梳状频谱因神经信号本人的1/f衰减性格而被当然羁系，从而确保了对目标频带的高选拔性。

在解码性能的对比中，MAND施展亮眼：在东说念主类手写数据集上，连结LSTM或卡尔曼滤波器，MAND的速率重建均方纰缪（MSE）显耀低于SBP和ESA，R²总计更高；在猴伸手数据集上雷同取得最优重建精度；在猴抓捏类型和力度的四分类任务中，MAND分类准确率显耀优于TCR，与ESA和SBP持平。

03eMAND：双差分加权完了频谱轮廓瞄准

单差分MAND虽已出色，AG真人·(中国)官方网站但其频谱局势仅由单一参数N决定，生动度有限。eMAND通过引入第二个差分项过甚权重总计w，赋予滤波器两个孤苦“旋钮”：当第二差分停止K = 2N时，权重w可转机通带带宽——负权重收窄、正权重展宽；当K ≠ 2N时，权重可微调通带中心频率。

在东说念主类数据集上的系统参数搜索显现，最优组合（N=13， K=32， w=−0.6）使eMAND的频谱峰值从MAND的约1364 Hz微调至约904 Hz，精确对都真的锋电位频谱峰值。该参数下eMAND的解码纰缪显耀低于平凡MAND。探究还发现，频谱相似度与解码性能之间呈显耀正有关——滤波频谱越逼近真的锋电位，解码越准确。值得强调的是，若仅将两个差分信号手脚孤苦特征输入解码器，而不进行加权和会，解码性能并无进步，这进一步考证了eMAND和会计谋的不成替代性。

04硬件部署：毫瓦级功耗与微秒级蔓延

为考证MAND在真的植入环境中的可行性，探究者在FPGA和MCU上辨别部署了MAND、TCR、ESA和SBP。收尾显现，MAND因仅需加减运算而无需乘法器或DSP，在FPGA上完了纰缪最小、资源占用最低，功耗仅约3 mW，科罚10秒多通说念数据仅需6 ms——较ESA和SBP稀有个数目级的上风。在MCU上，固然MAND因顺利科罚原始采样数据而占用略多的静态RAM，但功耗和速率仍全面越过其他设施。这些收尾确立了MAND在资源受限植入式系统中的特殊适配性。&启发瞻望

本探究提倡的MAND过甚推广版块eMAND，以近乎“零老本”的计较代价，完了了对神经元锋电位频带步履的精确索求，并在跨物种、跨任务的多种解码场景中展现出适宜的越过性能。其顺利的关键在于设施所依赖的基础——细胞外锋电位的频谱特征——在不同物种、脑区和电极类型间高度保守，使得MAND可手脚一种“即插即用”的通用特征索求器，无需个性化调参即可顺利部署。

从更边远的角度看，这一使命展示了“以简驭繁”的揣测打算玄学在神经工程限制的巨大后劲。当深度学习模子日益广泛、硬件加快器阻挡堆叠之际，从信号本人性格启程、用最纯粹的数学操作达成目标，好像恰是推进脑机接口从执行室真的走入临床生存的关键念念路。MAND的高能效性格将为下一代全植入式、无线供电的iBCI系统扫清特征索求法子的功耗碎裂，让持重的算力预算更多地就业于复杂的解码算法和及时反映收尾，加快脑机接口技艺的临床革新。

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原文说合：https://doi.org/10.1038/s42003-026-10144-9

参考文件：Xu G， Yu C， Shao G， Pan G， Wang Y， Hao Y. Low-power differencing feature extracts spiking-band activities for high-performance intracortical brain-computer interfaces. Commun Biol. 2026 Apr 29. doi: 10.1038/s42003-026-10144-9. Epub ahead of print. PMID: 42049850.

开端 | Communications Biology、brainnews

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