论文标题：EEG Opto-Processor: Epileptic Seizure Detection Using Diffractive Photonic Computing Units

期刊：Engineering

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2024.01.008

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清华大学戴琼海院士团队在《Engineering》发表了题为 “EEG Opto-Processor: Epileptic Seizure Detection Using Diffractive Photonic Computing Units”的研究论文，提出了一种基于衍射光子计算单元（DPU）的脑电光子处理器，该处理器在癫痫发作检测方面展现出良好性能，为脑电信号处理和医疗监测设备发展提供了新方向。严涛为第一作者，戴琼海、林星为通讯作者。

脑电信号（EEG）分析对脑部疾病诊断和脑机接口意义重大。然而，随着脑电信号数据规模增大，用人工智能技术进行高能效分析时，电子处理器面临挑战，在边缘计算设备上部署大型神经网络模型困难重重。光子计算因高能效和光速并行处理优势，成为未来计算系统的潜在解决方案。在此背景下，研究团队开展了此项研究。

研究人员设计的脑电光子处理器，可有效处理颅外和颅内脑电信号并检测癫痫发作。他们开发了 3D 自由空间 DPU 和 2D 集成 DPU。3D 自由空间 DPU 将 EEG 信号预处理成 2D 图像，利用大规模可重构空间光调制器（SLM）和光电探测器，通过光学衍射实现加权互连计算，还构建了衍射深度神经网络（D2NN）。2D 集成 DPU 则基于超材料和片上光学器件，能减小系统尺寸、提高计算效率，还引入了光学偏置模块增强模型能力。

图 1. EEG 光子处理器架构。（a）EEG 和 iEEG 信道信号经过预处理，利用短时傅里叶变换提取二维或一维统计特征，用于癫痫发作检测。（b）三维（3D）自由空间 DPU，包括用于输入数据编码和相位调制的空间光调制器（SLM）、用于非线性激活和获取衍射计算结果的光电探测器，以及用于配置数据流的电子控制器。利用 DPU 构建的衍射深度神经网络（D2NN），癫痫发作检测结果由输出平面上两个目标区域的光强分布决定。（c）在硅绝缘体（SOI）平台上集成 DPU 的示意图。输入数据通过带有调制器的光波导中的光幅进行编码，通过一维衍射线的衍射调制进行加权互连，并通过非相干能量耦合和光电转换进行偏置。

研究人员使用波士顿儿童医院-麻省理工学院（CHB-MIT）颅外脑电数据集和 EpilepsyiEEG-Multicenter 颅内脑电数据集进行实验。在 CHB-MIT 数据集上，利用随机森林通道选择方法，单通道脑电信号的检测准确率可达 97.89%，接近全通道检测准确率 98.96%。在 EpilepsyiEEG-Multicenter 数据集上，使用单通道 iEEG 信号，检测准确率为 90.93%。集成 DPU 在检测癫痫发作时，有光学偏置模块的情况下也展现出良好性能。

此外，研究还对计算速度和能量效率进行评估。3D 自由空间 DPU 计算速度为每秒 1.38×10¹² 次运算（1.38 TOPS），能效为 0.02 TOPS/W，使用高速 SLM 能效可进一步提高。2D 集成 DPU 计算速度为 1.92 TOPS，能效为 6.62 TOPS/W，相比最先进的 GPU Tesla V100，能效提高 15 倍以上。

该研究为利用光子计算技术处理大规模脑电信号开辟了新方向，有望推动光计算在医疗监测设备中的广泛应用。未来，研究团队还计划通过设计专用集成电路（ASIC）减小自由空间 DPU 体积，利用波分复用技术扩展数据吞吐量，以应对更复杂的任务需求。

文章信息：

EEG Opto-Processor: Epileptic Seizure Detection Using Diffractive Photonic Computing Units

脑电信号光子处理器——基于衍射光子计算单元的癫痫发作检测

作者：

严涛, 张茂奇, 陈航, 万森, 商凯峰, 张海鸥, 曹讯, 林星*, 戴琼海*

引用：

Tao Yan, Maoqi Zhang, Hang Chen, Sen Wan, Kaifeng Shang, Haiou Zhang, Xun Cao, Xing Lin, Qionghai Dai. EEG Opto-Processor: Epileptic Seizure Detection Using Diffractive Photonic Computing Units. Engineering, 2024, 35(4): 56–66

开放获取论文：

https://doi.org/10.1016/j.eng.2024.01.008

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