可以帮助盲人恢复视力的人造视网膜

十多年来，研究人员一直在努力创造可以植入眼睛的人造数字视网膜，以使盲人能够再次看到。仍然面临许多挑战，但斯坦福大学的研究人员可能已经找到了解决最令人头疼的问题之一的关键：热。

人造视网膜需要非常小的计算机芯片，带有许多金属电极。电极首先记录它们周围神经元的活动，以创建细胞类型图。然后，该信息用于将视觉数据从相机传输到大脑。不幸的是，在记录过程中，眼睛产生了太多的数据，以至于电子设备都过热了。

斯坦福大学的 人造视网膜研究小组的神经外科和眼科学系教授EJ Chichilnisky说：“建立高质量的人造视网膜所需的芯片实质上会炸掉它们试图与之接触的人体组织 。”

该团队的成员，包括Chichilnisky及其在斯坦福大学电气工程和计算机科学系的合作者，最近宣布，他们已经设计出一种解决方法，可以通过显着压缩眼睛中所有这些神经元产生的大量视觉数据来解决该问题。他们在 发表于 IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems的一项研究中讨论了他们的进步 。

为了传达视觉信息，视网膜中的神经元向大脑发送电脉冲，称为尖峰。问题在于，数字视网膜需要记录和解码这些尖峰，以了解神经元的特性，但是即使在当今的原型中仅使用数百个电极，数字视网膜也会在数字化过程中产生大量热量。第一个真正的数字视网膜将需要具有成千上万个这样的电极，这使问题进一步复杂化。

视网膜项目的电气工程学教授鲍里斯·穆尔曼(Boris Murmann)表示，研究小组找到了一种方法，可以使用较少的数据来提取相同水平的视觉理解。通过更好地了解哪些信号采样很重要以及哪些信号可以忽略，该团队能够减少必须处理的数据量。这有点像在聚会上试图在一个拥挤的房间的喧嚣中提取单个连贯的对话-几个声音很重要，但大多数声音很吵杂，可以忽略不计。

“我们通过更具选择性的压缩数据，忽略了噪声和基线样本，仅数字化了唯一的尖峰，” Murmann说。

以前，数字化和压缩是分开进行的，从而导致大量额外的数据存储和数据传输。电气工程和计算机科学教授Subhasish Mitra表示：“我们的创新将压缩技术插入了数字化过程 。” 这种方法保留了最有用的信息，并且更易于在硬件中实现。

该团队的博士后研究员Dante Muratore表示，该过程从概念上讲非常简单。每个尖峰都有自己的波状形状，可帮助研究人员确定产生这种细胞的细胞类型-视网膜中的关键知识，不同的细胞在其中具有不同的功能。只要人造视网膜中的两个或更多电极记录相同的信号样本，就将其视为“碰撞”，从而有效清除数据。可以安全地忽略这些冲突。另一方面，每当单个电极记录了唯一的信号样本时，该信号样本就被认为具有很高的价值，并被存储起来以进行进一步处理。在测试他们的方法时，研究人员表示，他们有效的数据收集方法仅会丢失5%的单元，但会将获取的数据减少40倍。

研究人员认为，这是一天高效，可运行的可植入芯片的第一步，该芯片不仅可以在眼睛中工作，而且可以在其他所谓的“神经假肢”脑机接口中工作，这些接口将神经冲动转化为计算机信号。这样的应用可能包括大脑控制的机器，这些机器 可以使瘫痪者恢复运动， 并让聋人恢复听力，或者可以开辟新的方法来帮助记忆，减轻精神疾病甚至改善自动驾驶汽车。

Muratore说：“这是重要的一步，有朝一日可能使我们能够建立具有10,000多个频道的数字视网膜。”

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