Partially binarized neural networks for effi cient spike sorting

Daniel Valencia; Amir Alimohammad

doi:https://doi.org/10.1007/s13534-022-00255-7

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자료유형: 학술저널

저자정보: Daniel Valencia (San Diego State University) Amir Alimohammad (San Diego State University)

저널정보: 대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.13 No.1

발행연도: 2023.2

수록면: 73 - 83 (11page)

DOI: https://doi.org/10.1007/s13534-022-00255-7

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While brain-implantable neural spike sorting can be realized using efficient algorithms, the presence of noise may make it difficult to maintain high-peformance sorting using conventional techniques. In this article, we explore the use of partially binarized neural networks (PBNNs), to the best of our knowledge for the first time, for sorting of neural spike feature vectors. It is shown that compared to the waveform template-based methods, PBNNs offer robust spike sorting over various datasets and noise levels. The ASIC implementation of the PBNN-based spike sorting system in a standard 180-nm CMOS process is presented. The post place and route simulations results show that the synthesized PBNN consumes only 0.59 μW of power from a 1.8 V supply while operating at 24 kHz and occupies 0.15 mm2of silicon area. It is shown that the designed PBNN-based spike sorting system not only offers comparable accuracy to the state-of-the-art spike sorting systems over various noise levels and datasets, it also occupies a smaller silicon area and consumes less power and energy. This makes PBNNs a viable alternative towards the implementation of brain-implantable spike sorting systems.

#Neural networks Brain-computer interfaces Spike sorting Application-specific integrated circuits Neural signal processing

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