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实时闭环神经调控，即将刺激精确地施加于正在进行的脑动态过程中的特定时刻，在治疗神经系统疾病和探究神经回路功能方面具有变革性潜力。然而，这一技术需要对高带宽神经信号进行低延迟、高能效的处理，而传统计算架构难以满足这一要求。神经形态计算通过模拟生物神经回路中事件驱动和高度并行的运行方式，为此提供了一种极具吸引力的替代方案。然而，将其整合到已在体内验证、用于处理快速瞬态振荡的闭环框架中，尚未得到实现。在本研究中，我们提出了一种完全集成的神经形态框架，用于实时检测和操控海马涟漪：这是一类短暂（30–100 ms）、高频（100–250 Hz）的振荡，对记忆巩固至关重要，并与神经系统疾病有关。我们采用替代梯度反向传播方法训练了由41个神经元和530个参数组成的紧凑型脉冲神经网络。在23次记录实验中，该网络取得了与深度学习模型相当的检测性能；部署于SpiNNaker神经形态硬件时，其能耗最高可降低200倍。与开源Open Ephys平台集成后，系统实现了约50 ms的闭环总延迟，使其能够在最多80%的海马涟漪事件持续期间实施刺激。通过在清醒、头部固定的小鼠中验证完整的感知—处理—刺激流程，我们证明了由神经形态系统触发的光遗传学抑制能够显著改变涟漪动态并降低振荡能量。本研究建立了一种实用且易于使用的神经形态框架，可用于在体内对快速脑动态进行低延迟闭环控制。
pauloaguiar{at}i3s.up.pt
摘要
实时闭环神经调控通过将刺激精确同步于正在发生的脑动态过程，在治疗神经系统疾病和探究神经回路功能方面具有变革性潜力。然而，这种方法需要以低延迟、高能效的方式处理高带宽神经信号，而传统计算架构难以胜任。神经形态计算模拟生物神经回路的事件驱动和大规模并行运行方式，为此提供了一种颇具吸引力的替代方案。然而，将其整合至已在体内验证、用于处理快速瞬态振荡的闭环框架中，尚未得到展示。在此，我们提出一种完全集成的神经形态框架，用于实时检测和操控海马涟漪：这类短暂（30–100 ms）的高频（100–250 Hz）振荡对记忆巩固至关重要，也与神经系统疾病有关。我们采用替代梯度反向传播训练由41个神经元和530个参数构成的紧凑型脉冲神经网络。在23次记录中，该网络的检测性能可与深度学习模型相媲美；部署于 SpiNNaker 神经形态硬件时，能耗最高可降低200倍。与开源 Open Ephys 平台集成后，闭环总延迟约为50 ms，从而能够在最多80%的涟漪事件期间实施刺激。我们在清醒、头部固定的小鼠中验证了完整的感知—处理—刺激流程，并证明由神经形态系统触发的光遗传抑制可显著改变涟漪动态并降低振荡能量。本研究建立了一种实用且易于使用的神经形态框架。
用于在体快速脑动态的低延迟闭环控制。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
资助者信息声明
“la Caixa”基金会
，HR22-00189
版权
本预印本的版权所有者为作者/资助者，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本文依据
CC-BY 4.0 国际许可协议
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发布于2026年7月15日。
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在体海马波纹的低延迟神经形态闭环控制
Pedro
Alves
、
Maria-Teresa
Jurado-Parras
、
Joel
Freitas
、
Joao
Ventura
、
Liset M
de la Prida
、
Paulo
Aguiar
bioRxiv
2026.07.09.737518；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.09.737518
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在体海马波纹的低延迟神经形态闭环控制
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2026.07.09.737518；
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关键词：神经形态计算 · 闭环神经调控 · 海马涟漪 · 脉冲神经网络 · 光遗传学 · 在体脑机接口
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.09.737518v1?rss=1