【摘要】：海馬體假體生物芯片是一種神經(jīng)芯片,目前人類正開始嘗試用生物芯片來替代受損海馬體以治療海馬體損傷引起的記憶能力喪失以及認知功能障礙。本論文研究的是海馬體假體生物芯片中最核心的模塊,即基于海馬體廣義拉蓋爾-沃爾泰拉模型(Generalized Laguerre-Volterra model,GLVM)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物芯片。它實現(xiàn)了海馬體的GLVM算法,即實現(xiàn)了海馬體將短期記憶轉(zhuǎn)換為長期記憶的功能。目前有關(guān)海馬體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物芯片的研究起步不久,主要處于海馬體數(shù)學(xué)模型的建立、減小模型復(fù)雜度以及FPGA硬件驗證階段。由于專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)具有功耗低、面積小、可靠性高的特點,所以本論文基于ASIC技術(shù)來實現(xiàn)海馬體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物芯片。本研究從美國生物學(xué)家提出的海馬體數(shù)學(xué)模型出發(fā),提出了基于生物芯片ASIC硬件實現(xiàn)的并行架構(gòu)以及分時復(fù)用架構(gòu),尤其是后者,大幅降低了系統(tǒng)的硬件消耗,具有面積小、功耗低的特點。本文的主要工作和創(chuàng)新點包括:1、設(shè)計了一款用于GLVM模型中的精度高、速度快、面積小的高斯誤差函數(shù)電路,并在180 nm工藝下獲得了正確的硅驗證;2、設(shè)計了一款用于GLVM模型中的低功耗高斯隨機數(shù)產(chǎn)生電路,并在180 nm工藝下獲得了正確的硅驗證。與文獻中所用基于中心極限定理的方案相比,功耗可以降低94.76%,更適合于生物芯片中的使用;3、指出了文獻中關(guān)于海馬體數(shù)學(xué)模型卷積部分參數(shù)的錯誤,推導(dǎo)并給出了正確的參數(shù)值,設(shè)計了功耗低、面積小的卷積單元電路;4、用機器學(xué)習的算法成功解決了 GLVM模型中系數(shù)不收斂的問題,而該問題的解決方法,目前尚未見有任何文獻涉獵;5、設(shè)計出了國內(nèi)第一款實現(xiàn)GLVM算法的海馬體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物芯片。該芯片采用并行處理架構(gòu),在40 nm CMOS工藝下實現(xiàn),設(shè)計規(guī)模為162.9萬門,功耗111.5 μW;6、提出了用分時復(fù)用架構(gòu)代替并行處理架構(gòu),使得芯片的核心面積降低了 84.94%,功耗降低了 24.30%。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN402
【圖文】：

共計２億美元的資助。逡逑圖ｌ．ｉ海馬體假體生物芯片楦入示意圖逡逑整個海馬體假體生物芯片由５個模塊組成，如圖１．２所示，每個模塊的名稱及作用如逡逑下：逡逑１、

并取得了一些進展。接下來開始逐一介紹。逡逑２．１海馬體結(jié)構(gòu)逡逑海馬體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常復(fù)雜，如圖２．１（ａ）所示。其結(jié)構(gòu)示意圖如圖２．１（ｂ）所示。海馬體一逡逑般由齒狀回（ＤｅｎｔａｔｅＧｙｒｕｓ，ＤＧ）、海馬角邋１邋（ＣｏｍｕＡｍｍｏｎｉｓｌ，ＣＡｌ）和海馬角邋３邋（Ｃｏｍｕ逡逑Ａｍｍｏｎｉｓ３，ＣＡ３）構(gòu)成，海馬角２邋（ＣｏｍｕＡｍｍｏｎｉｓ２，ＣＡ２）只占海馬體的一個很小部分逡逑通常被忽略。信息進入海馬體時由ＤＧ流入ＣＡ３再到ＣＡ１，其信息處理過程主要體現(xiàn)在逡逑ＣＡ３到ＣＡ１之間的部分，海馬體受損引起的記憶功能障礙一般是由于該通路出現(xiàn)了問題。逡逑海馬體的ＣＡ３－ＣＡ１通路可以抽象為一個非線性多輸入多輸出動態(tài)模型（即Ｍ丨ＭＯ模型），逡逑它可以分解為一系列相互獨立的多輸入單輸出（ＭｕｌｔｉＩｎｐｕｔＳｉｎｇｌｅＯｕｔｐｕｔ，ＭＩＳＯ）模型（如逡逑圖２．２所示）。進行這樣的分解能夠大大減小模型復(fù)雜度并降低系統(tǒng)設(shè)計的難度。之所以逡逑可以進行這樣的分解，是因為神經(jīng)細胞一般由細胞體和突起組成，突起分為樹突和軸突，逡逑一般樹突有很多而軸突只有一個。樹突是接受從其他神經(jīng)元傳入信息的入口

逡逑海馬體中的ＣＡ３－ＣＡ１通路可以抽象為一個多輸入多輸出（ＭＩＭＯ）的模型。它可以逡逑分解為多個相互獨立的ＭＩＳＯ模型，如圖２．２所示。逡逑／邐邐邋ＭＩＳ０－８逡逑丨丨邐￣＂邐ＩＩ邋ＩＩ邋ｉｎ逡逑義之邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋ＩＩ邋Ｉ邋ＩＩ邋Ｉ邋／邋／邐？？？邐邐逡逑二丨丨“丨＂丨邋４＾４＾！二－１邐．．．？？？逡逑知邋Ｉ邋１１１邋＂Ｉ邋少邋＊邐邐邋Ｌ邋Ｊ．逡逑輸入Ｓｐｉｋｅ序列＊邐輸出Ｓｐｉｋｅ序列逡逑：邐、、、逡逑噪聲逡逑ｍ邐＿逡逑Ｉ邋１１Ｍ邋ＩＩＩＩ逡逑＾１邐？邐＾逡逑義２邐入，邋邐逡逑．．邋ｌｉＵＡｉ．邋：邐Ｋ邋－ｉＸ＋ｈｒ，｛ＺＨ邐＾．ｖ逡逑＂；ＴＴｍ＂邋￣＂邐ｆ邐輸出邋Ｓｐｉｋｅ序列逡逑＾６４邐Ｔ邐邋ａ邋反饋模塊逡逑輸入Ｓｐｉｋｅ序列前氃塊邐＿＿＿逡逑圖２．２邋ＭＩＭＯ楔型可以分解為多個相互獨立的Ｍ１ＳＯ模型。逡逑頂部：ＭＩＭＯ模型的結(jié)構(gòu)；底部：ＭＩＳＯ模型的結(jié)構(gòu)。逡逑為了解決海馬體ＭＩＳＯ模型的建模問題，ＵＳＣ的Ｄｏｎｇ等人根據(jù)海馬體內(nèi)部生物信號逡逑回路結(jié)構(gòu)提出了一種如圖２．２底部所示的ＭＩＳＯ模型詳細結(jié)構(gòu)圖１１９】，主要包括四個部分：逡逑前饋模塊尺，噪聲模塊、閾值判決模塊和反饋模塊／／。前饋模塊尤是將多路非線性的輸入逡逑信號整合到一起；噪聲模塊是模型的隨機部分，涵蓋了系統(tǒng)中由于內(nèi)在的神經(jīng)元噪聲和未逡逑被觀察到的輸入引起的不確定性，其引入是為了能更加真實的反映海馬體神經(jīng)細胞的放電逡逑活動；在神經(jīng)細胞中只有達到或超過細胞膜閾值電平的刺激（閾刺激／閾上刺激）才能夠產(chǎn)逡逑生動作電位來傳導(dǎo)神經(jīng)信號

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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3 王帥;王殿超;;28nm制程下多電壓設(shè)計中AOCV的應(yīng)用[J];中國集成電路;2014年08期

本文編號：2766359