Key points are not available for this paper at this time.
تم تقديم نظام متكامل لجمع EEG قابل للتوسع بثمانية قنوات للكشف المستمر وتسجيل الأنشطة المتعلقة بنوبات المريض من EEG فروة الرأس. يدمج النظام 8 قنوات عالية الديناميكية من الواجهة التناظرية (AFE)، ومعالج تصنيف النوبات القائم على التعلم الآلي وذاكرة SRAM سعة 64 كيلوبايت. تستفيد وحدة التصنيف من بنية الفلتر Distributed Quad-LUT لتقليل المساحة وأيضًا تقليل التحميل في القدرة × التأخير. تستخدم AFE مضخم جهد محسن بثابت متقاطع لعرض NEF بقيمة 5.1 و RTI ضوضاء بقيمة 0.91 ميكروفولت rms ضمن نطاق تردد 0.5-100 Hz. تعتمد وحدة التصنيف على آلة دعم المتجهات كوسيلة تصنيف، مع وحدة تحكم GBW تقدم تغذية راجعة حقيقية للوقت للربح والنطاق الترددي إلى AFE للحفاظ على الدقة. تم التحقق من النظام باستخدام قاعدة بيانات EEG لمستشفى الأطفال بوسطن-معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فضلاً عن اختبار كشف نمط ومضات العين السريعة. تم تنفيذ النظام في عملية CMOS 0.18 ميكرون 1P6M ويشغل 25 مم²، ويظهر دقة تصل إلى 84.4% في اختبار تصنيف ومضات العين، بكفاءة طاقة تبلغ 2.03 ميكرو جول / تصنيف. يمكن لذاكرة الشريحة السعة 64 كيلوبايت تخزين حتى 120 ثانية من بيانات EEG الخام.
درس Yoo وآخرون (2012) هذا السؤال.