프로세서는 의료 기기 설계 문제를 해결합니다

의료 기기는 초음파 장비 및 이식형 기기에서 가정용 혈당 측정기 및 피트니스 추적기에 이르기까지 다양한 제품을 포함합니다. 각 애플리케이션은 서로 다른 요구 사항을 요구하지만 모두 실행, 안정성, 보안, 절전 및 연결 영역에서 성능을 제공할 수 있는 마이크로프로세서(MPU) 및 마이크로컨트롤러(MCU)를 찾고 있습니다. 이와 같은 동일한 성능 개선 사항 중 많은 부분을 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

웨어러블 전자 장치의 채택이 증가하고 환자의 건강을 추적하고 모니터링하는 의료 전자 장치에 대한 필요성은 인구 고령화와 건강 인식 증가로 인해 주도되고 있습니다. 연결된 의료 기기의 폭발적인 증가로 인해 칩 제조업체는 칩 수준에서 사이버 보안 위험을 해결해야 합니다.

초저전력 소비는 온도, 가속도 및 속도와 같은 실시간 신호에 액세스해야 하는 애플리케이션에서 특히 중요합니다. 시장 및 시장 보고서에 기록된 한 가지 추세 아날로그 주변기기가 있는 초저전력 마이크로컨트롤러가 필요합니다. 이점으로는 높은 신뢰성, 감소된 소음, 짧은 대기 시간 및 비용 절감이 있으며, 이는 혈당 측정기, 심박수 모니터 및 이식형 장치와 같은 의료 또는 건강 관리 장치에서 유리할 수 있습니다.

프로그래밍 가능 아날로그가 통합된 저전력 마이크로컨트롤러의 예로 Renesas Electronics Corp.의 Synergy S1 MCU 시리즈가 있습니다. 설계를 단순화하고 BOM(Bill of Material)을 줄이기 위해 설계된 S1JA MCU Group 48MHz Arm Cortex-M23 코어와 고정밀 센서 신호 수집 및 조절을 위한 프로그래밍 가능한 아날로그 및 보안 기능이 특징입니다. 이 MCU는 다양한 비용에 민감한 저전력 산업용 사물 인터넷(IIoT) 센서 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 여기에는 헤드라인 의료 모니터, 유량 제어 계량기, 다중 센서 시스템, 계측 시스템 및 단상 전기 계량기가 포함됩니다.

S1JA 그룹에는 256KB 플래시 메모리, 32KB SRAM 메모리, 1.6V ~ 5.5V의 넓은 작동 전압 범위가 있는 5개의 MCU가 포함됩니다. 각 MCU는 외부 센서에 정확한 전원을 공급하는 센서 바이어싱 장치를 통합하고, Renesas는 복잡한 알고리즘을 처리하여 신호 컨디셔닝과 정확한 아날로그 측정을 최대화하는 고도로 구성 가능한 아날로그 패브릭이라고 말했습니다.

S1JA MCU는 기본 기능에서 더 복잡한 아날로그 블록에 이르기까지 고급 아날로그 구성을 가능하게 하여 설계자가 여러 외부 아날로그 구성 요소를 제거할 수 있도록 합니다. 온칩 아날로그 구성 요소에는 고정밀 16비트 아날로그-디지털 변환기(ADC), 24비트 시그마-델타 ADC, 고속 응답 12비트 디지털-아날로그 변환기(DAC), 레일-투 -레일 저 오프셋 연산 증폭기 및 고속/저전력 비교기.

Renesas의 S1JA MCU는 기본 기능에서 더 복잡한 아날로그 블록에 이르기까지 고급 아날로그 구성을 가능하게 합니다. (이미지:Renesas Electronics)

마이크로컨트롤러의 초저전력은 배터리로 작동되는 휴대용 및 배터리 백업 애플리케이션의 배터리 수명을 연장합니다. 소프트웨어 대기 모드는 500nA만 소모하여 절전 모드에서 오랜 시간을 보내는 20년 배터리 작동 애플리케이션을 활성화합니다.

또한 마이크로컨트롤러에는 통합 AES 암호화 가속기 및 TRNG(True Random Number Generator)를 비롯한 보안 기능이 포함되어 있으며 메모리 보호 장치는 클라우드에 연결하는 보안 시스템을 개발하기 위한 기본 블록을 제공합니다.

Renesas Synergy 소프트웨어 패키지(SSP)는 HAL 드라이버, 애플리케이션 프레임워크 및 RTOS가 있는 S1JA MCU를 지원합니다. 또한 SSP에는 구성 가능한 내부 아날로그 블록의 상호 연결을 단순화하는 6개의 모듈이 포함되어 있습니다. 임베디드 시스템 설계자는 Renesas Synergy 개발 환경(e² studio 또는 IAR Embedded Workbench) 중 하나를 사용하여 설계를 구축하고 맞춤화할 수 있습니다.

Renesas는 또한 참조 디자인/솔루션을 개발했습니다. 웨어러블 전기 피부 반응 제품 및 휴대용 체성분 측정기 시스템에 사용할 수 있습니다. 갈바닉 피부 저항(GSR) 및 체성분 모니터(BCM) 측정은 각각 감정 상태를 추론하고 체지방량을 계산하는 데 사용할 수 있는 생체 정보를 제공합니다.

이 배터리 전원 공급 장치는 GSR 모드에서 DC 컨덕턴스 측정을 수행하고 BCM 모드에서 고정밀 AC 임피던스 측정을 수행하면서 저전력을 소모합니다. ADC의 분해능과 속도는 피부 온도 보상과 함께 GSR-BCM 측정의 정확도에 매우 중요하다고 Renesas는 말했습니다.

GSR-BCM 솔루션은 아날로그 및 저전력 기능을 위해 Synergy S1JA MCU를 활용합니다. Renesas RL78/G1D도 포함됩니다. 블루투스 연결 및 ISL9203A용 리튬 이온 배터리 충전용

RL78/G1D는 4.3mA RF 전송 전류(0dBm 출력) 및 3.5mA RF 수신 전류에서 Bluetooth 저에너지 지원 및 저전류 소비를 지원하는 16비트 MCU입니다. 안테나 연결에 필요한 회로 소자가 내장되어 있어 외부 부품이 필요 없어 회로 설계가 간편하고 비용이 절감됩니다. 소프트웨어 스택은 무선 소프트웨어 업데이트를 지원합니다.

ISL9203A는 2.4V의 낮은 입력 전압으로 작동할 수 있는 통합 단일 셀 리튬 이온 또는 리튬 폴리머 배터리 충전기입니다. 다양한 유형의 AC 어댑터와 함께 작동합니다.

피트니스 트래커와 같은 휴대용 및 무선 설계의 경우 이러한 애플리케이션에는 저전력 소비, 향상된 보안 및 다중 프로토콜 지원이 필요합니다.

최근 사례는 삼성전자의 Exynos i T100입니다. , 프로세서와 메모리를 단일 칩에 통합하고 Bluetooth 5 Low Energy, Zigbee 3.0 및 Thread 프로토콜을 지원합니다. 향상된 무선 연결 기능을 위해 이 칩은 두 개의 서로 다른 프로토콜을 동시에 지원하는 다중 무선 동시 모드를 제공합니다. 따라서 Bluetooth와 Zigbee 또는 Bluetooth와 Thread를 동시에 지원할 수 있습니다.

피트니스 웨어러블, 스마트 조명, 가정 보안 및 모니터링과 같은 근거리 통신 장치의 보안과 신뢰성을 향상시키도록 설계된 이 칩은 잠재적인 해킹 및 기타 위협으로부터 보호하는 보안 기능을 제공합니다. 이 솔루션은 데이터 암호화를 위한 별도의 보안 하위 시스템(SSS) 하드웨어 블록과 각 칩셋에 대해 고유한 ID를 생성하는 물리적 복제 방지 기능(PUF)을 제공합니다.

Exynos i T100은 최대 100MHz 클럭 속도로 실행되는 Arm Cortex-M4F와 1.2MB 플래시 메모리를 포함한 고밀도 메모리와 192KB 및 24KB를 제공하는 SRAM으로 구성됩니다. 또한 최저 -40°C 및 최대 125°C의 극한 온도에서도 작동할 수 있습니다.

삼성은 또한 더 빠른 개발을 위한 참조 솔루션을 제공합니다. 레퍼런스 보드는 센서를 테스트하고 제어하기 위해 Arduino 보드 위에 꽂을 수 있는 Shields 인터페이스를 지원합니다. 또한 맞춤형 애플리케이션 개발을 위한 연결 프로토콜을 위한 운영 체제 및 임베디드 API를 제공합니다.

고성능 건강 및 웰빙, 스마트 홈, 산업 및 소비자 애플리케이션을 위해 설계된 STMicroelectronics의 STM32MP1 Linux 배포가 포함된 멀티 코어 마이크로프로세서 시리즈는 향상된 성능, 리소스 및 오픈 소스 소프트웨어로 STM32 마이크로 컨트롤러 포트폴리오를 확장합니다. 컴퓨팅 및 그래픽을 지원하는 STM32MP1은 전력 효율적인 실시간 제어 및 높은 기능 통합을 제공합니다.

STM32MP1 시리즈를 통해 설계자는 Arm Cortex-A 및 Cortex-M 코어를 결합한 STM32 이기종 아키텍처를 사용하여 새로운 범위의 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 이 아키텍처는 단일 칩에서 빠른 처리 및 실시간 작업을 제공하는 동시에 높은 전력 효율성을 제공합니다.

STMicroelectronics의 STM32MP1은 향상된 성능, 리소스 및 오픈 소스 소프트웨어를 제공합니다. (이미지:STMicroelectronics)

ST는 절전의 예를 인용합니다. Cortex-A7 실행을 중지하고 더 효율적인 Cortex-M4에서만 실행하면 일반적으로 전력을 25% 줄일 수 있습니다. 이 모드에서 대기 모드로 전환하면 애플리케이션에 따라 1~3초 내에 Linux 실행 재개를 지원하면서 전력이 2.5k배 더 절감됩니다.

STM32MP1에는 HMI(인간-기계 인터페이스) 디스플레이용 3D GPU(그래픽 프로세서 장치)가 내장되어 있습니다. 다양한 외부 DDR SDRAM 및 플래시 메모리를 지원합니다. 또한 Cortex-A/Linux 또는 Cortex-M/실시간 활동에 할당할 수 있는 대규모 주변 장치 세트를 포함합니다. STM32MP1 시리즈는 다양한 BGA 패키지로 제공됩니다.

ST는 두 가지 평가 보드(STM32MP157A-EV1 및 STM32MP157C-EV1 ) 및 2개의 디스커버리 키트(STM32MP157A-DK1) 및 STM32MP157C-DK2 ).

또한 디자이너의 요구 사항에 따라 세 가지 개발자 패키지를 사용할 수 있습니다.

<울>

스타터 패키지(STM32MP1Starter) 모든 STM32MP1 마이크로프로세서 장치로 빠르게 시작

개발자 패키지(STM32MP1Dev) STM32MP1 임베디드 소프트웨어 배포판에 자체 개발 추가

배포 패키지(STM32MP1Distrib) 자신의 Linux 배포 스타터 또는 개발자 패키지 만들기

빅데이터

방대한 양의 데이터를 이동하고 분석하는 것은 수많은 최종 시장에서 큰 과제입니다. 이러한 부문에는 의료 영상, 의료 기기, 무선 소비자 전자 제품, 공장 및 건물 자동화가 포함됩니다. 더 많은 데이터를 공유하려면 더 높은 보안, 더 나은 상호 운용성, 더 빠른 처리, 일관되고 고품질의 커뮤니케이션이 필요합니다.

Texas Instruments Inc.(TI)는 올해 초 대량 음파(BAW) 기술을 사용하여 두 개의 장치를 출시했습니다. 연결된 의료 장비와 같이 데이터 전송률이 높은 애플리케이션에서 사용하도록 설계되었습니다. 이러한 새로운 장치는 고성능 데이터 전달을 위한 SimpleLink CC2652RB 무선 MCU와 LMK05318 네트워크 동기화 장치입니다.

BAW 기술은 기준 클로킹 공진기를 통합하여 작은 설치 공간에서 가장 높은 주파수를 제공하므로 성능이 향상되고 진동 및 충격과 같은 기계적 스트레스에 대한 저항이 증가합니다. 그 결과 안정적이고 지속적인 데이터 전송이 이루어지며 유선 및 무선 신호의 보다 정확한 데이터 동기화를 제공하므로 데이터를 신속하게 처리하여 효율성을 높일 수 있습니다.

완전한 RF 시스템과 온칩 DC/DC 컨버터를 통합한 CC2652RB는 업계 최초의 크리스털이 없는 무선 MCU로 선전되고 있습니다. QFN 패키지에 BAW 공진기를 통합하고 외부 고속 48MHz 수정이 필요하지 않습니다. 더 높은 집적도는 또한 인쇄 회로 기판(PCB) 공간에서 10% ~ 15% 절약을 제공합니다.

CC2652RB 장치는 탁월한 배터리 수명을 제공하고 매우 낮은 활성 RF 및 MCU 전류 덕분에 소형 코인 셀 배터리 및 에너지 수확 애플리케이션에서 작동할 수 있으며, 최대 80KB 패리티 보호 기능이 있는 서브 µA 절전 전류 RAM 보유.

CC2652RB 장치는 다중 물리 계층 및 RF 표준을 지원하는 플랫폼에서 초저전력 RF 트랜시버와 48MHz Arm Cortex-M4F CPU를 결합합니다. 전용 무선 컨트롤러(Arm Cortex-M0)는 초저전력 및 더 큰 유연성을 위해 ROM 또는 RAM에 저장된 저수준 RF 프로토콜 명령을 처리합니다. 빠른 웨이크업 및 초저전력 2MHz 모드를 갖춘 센서 컨트롤러는 아날로그 및 디지털 센서 데이터 모두를 샘플링, 버퍼링 및 처리하도록 설계되어 MCU 시스템의 절전 시간을 최대화하고 유효 전력을 줄여줍니다. .

또한 이 칩은 단일 칩에서 Zigbee, Thread, Bluetooth Low Energy 및 독점 2.4GHz 연결 솔루션을 지원하는 최저 전력, 다중 표준 장치라고 주장합니다. 현재 시장에 나와 있는 많은 수정 기반 솔루션과 달리 -40°C ~ 85°C의 온도 범위에서 작동합니다. CC2652B SimpleLink MCU 기반 TI LaunchPad 개발 키트를 사용할 수 있습니다.

Intel Corp.과 같은 칩 제조업체는 인공 지능(AI)이 의료 영상 애플리케이션 및 급성 및 중환자 치료 및 진단을 포함하여 많은 처리 능력을 필요로 하는 기타 영역으로 이동하는 것을 보고 있습니다. 한때 딥 러닝을 위한 유일한 실제 하드웨어 솔루션은 GPU였습니다.

현재 인텔은 의료 영상에서 일반적으로 볼 수 있는 메모리 집약적 모델을 포함하여 복잡한 하이브리드 워크로드를 처리할 수 있는 Xeon 확장 가능 프로세서(2017년 도입)를 제공합니다.

Intel은 Philips와 협력했습니다. Intel의 Xeon Scalable 프로세서를 사용하는 서버가 하드웨어 가속기 없이도 엑스레이 및 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캔에 대한 딥 러닝 추론을 수행할 수 있음을 보여줍니다. 테스트에 따르면 많은 AI 워크로드에 대해 Xeon Scalable 프로세서가 GPU 기반 시스템보다 성능이 우수합니다.

회사는 2가지 의료 영상 개념 증명을 테스트했습니다. :하나는 뼈-나이-예측 모델링을 위한 뼈의 x-선에 대한 것이고 다른 하나는 폐 분할을 위한 폐의 CT 스캔에 대한 것입니다. Intel Distribution of OpenVINO 툴킷 및 기타 소프트웨어 최적화 사용 , Philips는 기본 측정에 비해 골연령 예측 모델의 경우 초당 188배, 폐 분할 모델의 경우 초당 37배의 이미지 속도를 개선할 수 있었습니다.