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建模與模擬眼動之眼神經行為支援視網膜植入術
[作者 Ra’anan Gefen 等]   2015年11月20日 星期五 瀏覽人次: [9483]


老年性黃斑部病變(Age-related macular degeneration)是北美地區視力喪失的最主要原因,它會影響眼睛內部組織感光層的視網膜。視網膜是光穿過角膜之感光體以及眼睛的光學系統。長久以來,視網膜損壞所造成的視力減退一直都是無法逆轉的,直到最近才有改觀。


現今Nano-Retina公司正在開發生物視網膜—一種人造視網膜,旨在恢復患者因為退化性疾病所喪失的視覺功能,其尺寸僅有3×4毫米、可完全獨立,生物視網膜將透過眼睛微創手術(圖1)植入。


圖1 : 豬眼植入生物視網膜設備
圖1 : 豬眼植入生物視網膜設備


生物視網膜可將眼睛光學系統接收到的光轉換為電子訊號,去刺激神經元細胞,如同被一健康的視網膜刺激一樣。Nano-Retina公司的第一代設備能夠顯示大約600像素的圖像,能恢復20/200視力。 我們預計第二代生物視網膜將提供更高的空間辨視率(圖2)。


圖2 : (左)第一代生物視網膜植入後所呈現的影像。(右)相同影像在第二代生物視網膜版上呈現的影像。
圖2 : (左)第一代生物視網膜植入後所呈現的影像。(右)相同影像在第二代生物視網膜版上呈現的影像。

在進入硬體生產之前,我們需要對設計進行驗證,透過日常生活場景如開車、看電視,或者是走在走廊上進行測試,為了這個目的,我們在MATLAB和Simulink中建立了一個系統模型,內含了眼睛的光學及運動、環境因素,以及生物視網膜的類比和數位子系統。透過不同情境的模型模擬,我們獲得了比在單個組件或設計元素單獨模擬時,更為深入的系統行為的洞察與知識。


建立眼睛光學與運動之模型

我們完整的Simulink模型,包括成像器(眼球運動和光學行為)的受控體模型;以及類比模型的前端,包括生物視網膜的感光二極體(photo-diodes)模型;和數位處理子系統,它可產生刺激神經元活動的訊號(圖3), 該模型還包括子系統分析模組,我們可用它來評估神經元的刺激訊號。


圖3 : 完整的Simulink模型,包括(從左至右)成像器、類比、數位子系統和分析器子系統等。
圖3 : 完整的Simulink模型,包括(從左至右)成像器、類比、數位子系統和分析器子系統等。


該系統的類比和數位模型,可以在將設計系統實現到晶片前運行大量的模擬;雖然其他的方案也能夠模擬這兩種模型,但是Simulink的環境為我們提供了能夠更大的通用性和靈活性,能結合其他非電子系統的模型,例如人眼、環境條件,和人類感知的刺激圖案模本等。


成像器模型可捕捉到影響光照射至感光二極體時,所有的生物和環境因素,其中最重要的一個因素是眼睛的運動。 在正常情況下,我們的眼睛會不斷地掃描在我們面前的對象,一種飛快掃視被稱為「移動」(saccade)的自主運動;甚至當我們的目光固定在某一個單一物體凝視時,眼睛顯現出微小的、被稱為microsaccades的不自主運動,這種行為可以透過觀看一個臉孔和記錄其眼動(圖4)時捕捉的到。


圖4 : 透過研讀一張臉孔來捕捉眼睛典型的移動運動。右側圖像上的線條記錄了眼球的運動。
圖4 : 透過研讀一張臉孔來捕捉眼睛典型的移動運動。右側圖像上的線條記錄了眼球的運動。

像這種運動都可能會影響處理單元的激起頻率,其中一些我們希望保持,其他的則把它們抑制下來。我們的模型計算這些運動以及眼睛的較大運動,如當一個人四處掃視時,它也能允許圖像加入之管理處理等這些較徹底的特徵化運動。除了運動的效果,成像器模型也能捕獲光到達視網膜上的一些細微變化,如引起閃爍、光學條件比如近視,以及其他眼睛光學系統的特徵。


影響光到達眼睛之前的各種環境條件也可以在Simulink的模型中呈現,這些條件包括螢光燈的閃爍、電影和電視節目的視框率、LED顯示器的視訊刷新率,以及更大範圍的光強度(如介於月光及陽光間)。


模擬和驗證

模擬結果顯示了各種綜合環境因素、眼球運動和系統參數的不同組合,將會如何影響整體的性能,這些模擬可使我們更能瞭解生物視網膜的能力和可能的侷限。透過模擬的方式,也能在幾乎沒有數量限制的條件情境下來測試系統的性能。


我們也開發了能與銜接的MATLAB的介面,這樣能更容易配置參數、執行模擬,以及自動進行資料收集及處理(圖5)。


圖5 :  與MATLAB銜接的使用者介面圖,用於界定圖像相關的模擬參數。
圖5 : 與MATLAB銜接的使用者介面圖,用於界定圖像相關的模擬參數。


在模擬中,我們提供靜止圖像或圖像視訊流到成像器的子系統中,成像器子系統的輸出端由類比子系統來進行處理,類比子系統的輸出端,接著由數位的處理子系統來進行處理,以產生適當的神經元刺激訊號。


為了評估植入接收者可能感知的這些神經刺激訊號的方式,我們依靠分析器子系—能將訊號脈衝轉換回圖像,該圖像能與原始圖像進行比對,並做為系統的輸入端。到了第二的驗證步驟中,我們使用了分析器子系統的Simulink模擬模型,來確認刺激的訊號振幅和頻率是界於規定的限度內。


硬體實現與測試

在我們研發第二代生物視網膜植入物時,則繼續使用Simulink來洞察設計的結果,透過眼睛的系統級模擬以及與我們的設備一起進行協同設計。當第二代設備可以開始進行測試中,也將會從我們的Simulink模擬結果去產生測試範例,並將模擬結果和硬體測試結果進行比較,用以驗證硬體實現的結果並改善未來的模擬模型。


(本文作者Ra’anan Gefen、Leonid Yanovitz任職於Nano-Retina公司)


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