Os processadores atendem aos desafios de design de dispositivos médicos

Os dispositivos médicos abrangem uma gama de produtos, desde equipamentos de ultrassom e dispositivos implantáveis ​​até medidores de glicose no sangue domésticos e rastreadores de condicionamento físico. Cada aplicativo exige requisitos diferentes, mas todos procuram microprocessadores (MPUs) e microcontroladores (MCUs) que possam oferecer desempenho nas áreas de execução, confiabilidade, segurança, economia de energia e conectividade. Muitos desses mesmos aprimoramentos de desempenho podem ser usados ​​em uma variedade de aplicativos.

A crescente adoção de eletrônicos vestíveis e a necessidade de eletrônicos médicos que rastreiam e monitoram a saúde de um paciente estão sendo impulsionados pelo envelhecimento da população e pela crescente conscientização sobre a saúde. A explosão de dispositivos médicos conectados também está levando os fabricantes de chips a abordar os riscos de segurança cibernética no nível do chip.

O consumo de energia ultrabaixo é particularmente importante em aplicativos que precisam acessar sinais em tempo real, como temperatura, aceleração e velocidade. Uma tendência observada em um relatório MarketsandMarkets é a necessidade de microcontroladores de ultra-baixa potência com periféricos analógicos. Os benefícios incluem alta confiabilidade, ruído reduzido, latência baixa e custos reduzidos, o que pode ser vantajoso em dispositivos médicos ou de saúde, como medidores de glicose no sangue, monitores de frequência cardíaca e dispositivos implantáveis.

Um exemplo de microcontrolador de baixa potência com analógico programável integrado é a série Synergy S1 MCU da Renesas Electronics Corp. Projetado para simplificar o projeto e reduzir a lista de materiais (BOM), o Grupo S1JA MCU apresenta um núcleo Arm Cortex-M23 de 48 MHz e funções analógicas e de segurança programáveis ​​para aquisição e condicionamento do sinal do sensor de alta precisão. Esses MCUs podem ser usados ​​em uma variedade de aplicações de sensores industriais de Internet das Coisas (IIoT) de baixo custo e baixo consumo de energia. Isso inclui monitores médicos, medidores de controle de fluxo, sistemas multissensores, sistemas de instrumentação e medidores de eletricidade monofásicos.

O Grupo S1JA inclui cinco MCUs com memória flash de 256 KB, memória SRAM de 32 KB e uma ampla faixa de tensão operacional de 1,6 V a 5,5 V. Cada MCU integra uma unidade de polarização do sensor que fornece energia precisa para o sensor externo, e um tecido analógico altamente configurável que processa algoritmos complexos para maximizar o condicionamento de sinal e medições analógicas precisas, disse Renesas.

Os MCUs S1JA permitem configurações analógicas avançadas, de funções básicas a blocos analógicos mais complexos, permitindo que os projetistas eliminem vários componentes analógicos externos. Os componentes analógicos no chip incluem um conversor analógico-digital (ADC) de 16 bits de alta precisão, ADC sigma-delta de 24 bits, conversor digital-analógico (DAC) de 12 bits de resposta rápida, ferroviário para - amplificadores operacionais de baixo deslocamento e comparadores de alta velocidade / baixa potência.

Os MCUs S1JA da Renesas permitem configurações analógicas avançadas, de funções básicas a blocos analógicos mais complexos. (Imagem:Renesas Electronics)



A potência ultrabaixa dos microcontroladores estende a vida útil da bateria para aplicativos portáteis operados com bateria e de backup de bateria. O modo de espera do software consome apenas 500 nA para habilitar aplicativos operados por bateria de 20 anos que passam longos períodos no modo de hibernação.

Além disso, os microcontroladores são embalados com recursos de segurança, incluindo um acelerador de criptografia AES integrado e gerador de número aleatório verdadeiro (TRNG), e unidades de proteção de memória fornecem os blocos fundamentais para desenvolver um sistema seguro que se conecta à nuvem.

O Renesas Synergy Software Package (SSP) suporta os MCUs S1JA com drivers HAL, estruturas de aplicativos e RTOS. O SSP também inclui seis módulos que simplificam a interconexão dos blocos analógicos internos configuráveis. Os designers de sistemas integrados podem usar qualquer um dos ambientes de desenvolvimento Renesas Synergy - e² studio ou IAR Embedded Workbench - para construir e personalizar seus designs.

A Renesas também desenvolveu um design / solução de referência que podem ser usados ​​para produtos de resposta galvânica da pele vestíveis e sistemas de medição de composição corporal portáteis. As medições da resistência galvânica da pele (GSR) e do monitor de composição corporal (BCM) fornecem informações biométricas que podem ser usadas para inferir o estado emocional e calcular a massa de gordura corporal, respectivamente.

Este dispositivo alimentado por bateria faz medições de condutância DC no modo GSR e medições de impedância AC de alta precisão no modo BCM enquanto consome pouca energia. A resolução e velocidade dos ADCs são críticas para a precisão das medições GSR-BCM, junto com a compensação da temperatura da pele, disse Renesas.

A solução GSR-BCM aproveita o Synergy S1JA MCU por seus recursos analógicos e de baixo consumo de energia. Também inclui o Renesas RL78 / G1D para conectividade Bluetooth e o ISL9203A para carregamento de bateria de íon-lítio.

O RL78 / G1D é um MCU de 16 bits com suporte para Bluetooth de baixa energia e baixo consumo de corrente com corrente de transmissão RF de 4,3 mA (saída de 0 dBm) e corrente de recepção RF de 3,5 mA. Os elementos de circuito necessários para a conexão da antena são integrados, o que simplifica o projeto do circuito e reduz o custo, eliminando a necessidade de peças externas. A pilha de software oferece suporte a atualizações de software sem fio.

O ISL9203A é um carregador de bateria de íon-lítio ou polímero de lítio de célula única integrado capaz de operar com uma tensão de entrada tão baixa quanto 2,4 V. Ele funciona com vários tipos de adaptadores CA.

Para designs portáteis e sem fio, como rastreadores de fitness, esses aplicativos requerem baixo consumo de energia, segurança aprimorada e suporte a vários protocolos.

Um exemplo recente é o Exynos i T100 da Samsung Electronics , que integra processador e memória em um único chip e oferece suporte aos protocolos Bluetooth 5 Low Energy, Zigbee 3.0 e Thread. Para uma funcionalidade de conectividade sem fio aprimorada, o chip oferece um modo simultâneo de vários rádios que oferece suporte a dois protocolos diferentes simultaneamente. Portanto, ele pode suportar Bluetooth e Zigbee ou Bluetooth e Thread ao mesmo tempo.

Projetado para aumentar a segurança e a confiabilidade dos dispositivos para comunicações de curto alcance, como wearables de fitness, iluminação inteligente e segurança e monitoramento residencial, o chip oferece recursos de segurança que protegem contra possíveis hackers e outras ameaças. A solução fornece um bloco de hardware de subsistema de segurança (SSS) separado para criptografia de dados e uma função física não clonável (PUF) que cria uma identidade única para cada chipset.

O Exynos i T100 consiste em um Arm Cortex-M4F que funciona com velocidade de clock de até 100 MHz e memória de alta densidade, incluindo memória flash de 1,2 MB e SRAM que fornece 192 KB e 24 KB. Além disso, pode operar em temperaturas extremas de -40 ° C a 125 ° C.

A Samsung também oferece uma solução de referência para um desenvolvimento mais rápido. A placa de referência suporta a interface Shields que pode ser conectada na parte superior de uma placa Arduino para testar e controlar sensores. Ele também fornece sistema operacional e APIs incorporados para protocolos de conectividade para o desenvolvimento de aplicativos personalizados.

Projetado para saúde e bem-estar de alto desempenho, casa inteligente, aplicações industriais e de consumo, STMicroelectronics ’ STM32MP1 A série de microprocessadores multi-core com distribuição Linux estende o portfólio de microcontroladores STM32 com desempenho, recursos e software de código aberto aprimorados. O STM32MP1 com suporte para computação e gráficos oferece controle em tempo real com baixo consumo de energia e alta integração de recursos.

A série STM32MP1 permite que os designers desenvolvam uma nova gama de aplicativos usando a arquitetura heterogênea STM32 que combina os núcleos Arm Cortex-A e Cortex-M. Essa arquitetura oferece processamento rápido e tarefas em tempo real em um único chip, enquanto fornece alta eficiência de energia.

STMicroelectronics ’STM32MP1 oferece desempenho aprimorado, recursos e software de código aberto. (Imagem:STMicroelectronics)



ST cita exemplos de sua economia de energia. Parando a execução do Cortex-A7 e rodando apenas a partir do Cortex-M4 mais eficiente, a energia pode ser reduzida em 25%. Mudar deste modo para o modo de espera corta ainda mais a energia em 2,5 k vezes, ao mesmo tempo que oferece suporte à retomada da execução do Linux em 1 a 3 segundos, dependendo do aplicativo.

O STM32MP1 incorpora uma unidade de processador gráfico 3D (GPU) para visores de interface homem-máquina (HMI). Suporta uma gama de memórias DDR SDRAM externas e flash. Ele também incorpora um grande conjunto de periféricos que podem ser alocados para atividades em tempo real Cortex-A / Linux ou Cortex-M / real. A série STM32MP1 está disponível em uma variedade de pacotes BGA.

ST oferece duas placas de avaliação ( STM32MP157A-EV1 e STM32MP157C-EV1 ) e dois kits de descoberta ( STM32MP157A-DK1 e STM32MP157C-DK2 )

Além disso, três pacotes de desenvolvedor estão disponíveis, dependendo das necessidades do designer:

• Pacote inicial (STM32MP1Starter) para começar rapidamente com qualquer dispositivo de microprocessador STM32MP1
• Pacote de desenvolvedor (STM32MP1Dev) para adicionar seu próprio desenvolvimento no topo da distribuição de software embutido STM32MP1
• Pacote de distribuição (STM32MP1Distrib) para criar sua própria distribuição Linux inicial ou pacotes de desenvolvedor

Big data

Mover e analisar grandes quantidades de dados é um grande desafio em vários mercados finais. Esses segmentos incluem imagens médicas, dispositivos médicos, eletrônicos de consumo sem fio e automação de fábricas e edifícios. O compartilhamento de mais dados requer maior segurança, melhor interoperabilidade, processamento mais rápido e comunicações consistentes e de alta qualidade.

Texas Instruments Inc. (TI) lançou dois dispositivos no início deste ano usando sua tecnologia de onda acústica em massa (BAW) projetado para uso em aplicações com alta transmissão de dados, como equipamentos médicos conectados. Esses novos dispositivos são o MCU sem fio SimpleLink CC2652RB e o relógio sincronizador de rede LMK05318 para entrega de dados de alto desempenho.

A tecnologia BAW integra ressonadores de clock de referência para fornecer a frequência mais alta em um pequeno espaço, o que melhora o desempenho e aumenta a resistência a tensões mecânicas, como vibração e choque. Isso resulta em uma transmissão de dados estável e contínua, proporcionando uma sincronização de dados mais precisa de sinais com e sem fio, para que os dados possam ser processados ​​rapidamente para maior eficiência.

Incorporando um sistema RF completo e um conversor DC / DC on-chip, o CC2652RB é apontado como o primeiro MCU sem fio sem cristal da indústria. Ele integra um ressonador BAW no pacote QFN e elimina a necessidade de um cristal externo de 48 MHz de alta velocidade. A maior integração também oferece uma economia de 10% a 15% no espaço da placa de circuito impresso (PCB).

O dispositivo CC2652RB oferece excelente vida útil da bateria e permite a operação em pequenas baterias de célula tipo moeda e em aplicações de coleta de energia, graças à sua corrente ativa de RF e MCU muito baixa, além de corrente de repouso sub-µA com até 80 KB de proteção por paridade Retenção de RAM.

O dispositivo CC2652RB combina um transceptor RF de baixa potência com uma CPU Arm Cortex-M4F de 48 MHz em uma plataforma que suporta várias camadas físicas e padrões RF. Um controlador de rádio dedicado (Arm Cortex-M0) lida com comandos de protocolo de RF de baixo nível que são armazenados em ROM ou RAM para potência ultrabaixa e maior flexibilidade. O controlador do sensor, com seu modo de despertar rápido e ultra-baixo consumo de 2 MHz, é projetado para amostragem, armazenamento em buffer e processamento de dados analógicos e digitais do sensor, disse TI, que maximiza o tempo de espera e reduz a energia ativa no sistema MCU .

Além disso, o chip afirma ser o dispositivo multi-padrão de menor consumo de energia com suporte para Zigbee, Thread, Bluetooth Low Energy e soluções de conectividade proprietárias de 2,4 GHz em um único chip. Ele opera em uma faixa de temperatura de -40 ° C a 85 ° C, ao contrário de muitas soluções baseadas em cristal atualmente no mercado. Um kit de desenvolvimento TI LaunchPad CC2652B SimpleLink MCU está disponível.

Fabricantes de chips como a Intel Corp. também veem a inteligência artificial (IA) se movendo para aplicativos de imagens médicas e outras áreas, incluindo cuidados agudos e críticos e diagnóstico, que exigem muito poder de processamento. Ao mesmo tempo, as únicas soluções reais de hardware para aprendizado profundo eram as GPUs.

Hoje, a Intel oferece os processadores escaláveis ​​Xeon (introduzidos em 2017), que podem lidar com cargas de trabalho híbridas complexas, incluindo modelos com uso intensivo de memória normalmente encontrados em imagens médicas.

Intel trabalhou com Philips para mostrar que os servidores que usam os processadores escaláveis ​​Xeon da Intel podem realizar inferência de aprendizado profundo para exames de raios-x e tomografia computadorizada (TC) sem a necessidade de aceleradores de hardware. Os testes mostram que, para muitas cargas de trabalho de IA, os processadores escalonáveis ​​Xeon tiveram um desempenho melhor do que os sistemas baseados em GPU.

As empresas testaram duas provas de conceito de imagens de saúde :um em radiografias de ossos para modelagem de predição de idade óssea e outro em tomografias computadorizadas de pulmões para segmentação pulmonar. Usando a distribuição Intel do kit de ferramentas OpenVINO e outras otimizações de software , A Philips foi capaz de melhorar a velocidade em 188x em imagens por segundo para o modelo de predição da idade óssea e 37x para o modelo de segmentação pulmonar em relação às medições iniciais.