Processors aandrijven de volgende generatie medische apparaten

Medische apparaten - van echografiesystemen en inplantbare apparaten tot thuis-glucosemeters en fitness-trackers - vertrouwen op microprocessoren (MPU's) en microcontrollers (MCU's) die uitblinken in uitvoeringssnelheid, betrouwbaarheid, beveiliging, energie-efficiëntie en connectiviteit. Veel van deze prestatiewinst vertalen zich over een breed spectrum van toepassingen.

Groeiende vraag naar ultra-laag-vermogen en veilige chips

De vergrijzende bevolking en verhoogde gezondheidsbewustzijn versnellen de adoptie van draagbare en verbonden medische elektronica. Deze golf dwingt chip-ontwerpers om cyberbeveiliging op silicium-niveau in te bedden. Ultra-laag vermogen is cruciaal voor real-time sensing (temperatuur, versnelling, snelheid) en voor apparaten die jaren op een enkele batterij moeten draaien.

Een MarketsandMarkets rapport benadrukt de noodzaak voor microcontrollers die laag vermogen combineren met geïntegreerde analoge peripherieapparaten. Dergelijke chips leveren hogere betrouwbaarheid, lagere ruis, verminderde latentie en kostenbesparing - cruciale voordelen voor glucosemeters, hartslagmonitors en inplantbare apparaten.

Renesas Synergy S1JA: Een laag-vermogen, hoge-prestatie oplossing

De Synergy S1 MCU-serie vertoont deze trend. De S1JA-groep biedt een 48-MHz Arm Cortex-M23-kern, programmeerbare analoge blokken en robuuste beveiligingsfuncties, wat ontwerp vereenvoudigt en de bill of materials (BOM) verlaagt. Deze MCU's passen in kosten-gevoelige, laag-vermogen IIoT en medische monitoring-toepassingen - inclusief flowmeters, multi-sensor-systemen en e-fase elektriciteitsmeters.

• Flash: 256-KB
• SRAM: 32-KB
• Werkspanning: 1,6 V – 5,5 V
• Geïntegreerde sensor-biasing-eenheid en configureerbaar analoog-weefsel

De on-chip analoge suite omvat een 16-bits ADC, 24-bits sigma-delta ADC, 12-bits DAC, rail-to-rail low-offset op-amps en high-speed comparators. Ontwerpers kunnen meerdere externe analoge componenten vervangen door deze interne blokken.

Renesas' S1JA MCU's maken geavanceerde analoge configuraties mogelijk, van basisfuncties tot complexere analoge blokken. (Afbeelding: Renesas Electronics)

De S1JA MCU's bereiken ultra-laag vermogen: een 500 nA standby-modus ondersteunt 20-jarige batterijlevensduur voor apparaten die de meeste tijd slapen.

Beveiliging is ingebouwd met een AES-cryptografie-versneller, echte random number generator (TRNG) en geheugenbeschermingseenheden - fundamentele bouwstenen voor veilige cloud-connectiviteit.

Het Renesas Synergy Software Package (SSP) levert HAL-drivers, applicatieramenwerken en RTOS-ondersteuning. Het biedt ook zes modules die de interconnectie van interne analoge blokken stroomlijnen. Ontwerpers kunnen e² Studio of IAR Embedded Workbench gebruiken om hun oplossingen af te stemmen.

Referentieontwerpen voor draagbare gezondheidsmonitors

Renesas' referentieoplossing demonstreert de S1JA's veelzijdigheid. Het aandrijft een draagbare galvanische huidrespons (GSR) en handgehouden lichaamssamenstelling-meter (BCM). GSR meet DC-geleiding, terwijl BCM hoge-precisie AC-impedantie vastlegt - beide vereisen accurate ADC-resolutie, snelle sampling en huidtemperatuurcompensatie.

Kerncomponenten: Renesas S1JA MCU, RL78/G1D Bluetooth-LE MCU (4,3 mA transmit, 3,5 mA ontvang), en ISL9203A Li-ion-lader (werkt vanaf 2,4 V).

Samsung's Exynos i T100: Multi-protocol, veilige wearables

Samsung's Exynos i T100 integreert een Arm Cortex-M4F (tot 100 MHz) met 1,2 MB flash, 192 KB SRAM en 24 KB RAM. Het ondersteunt Bluetooth 5 LE, Zigbee 3.0 en Thread, en kan twee protocollen gelijktijdig draaien. Het toegewezen beveiligingssubsysteem (SSS) en physical unclonable function (PUF) bieden sterke bescherming tegen hacking.

Werktemperatuur: –40 °C – 125 °C. Samsung biedt een referentiebord met een Arduino-compatibele Shields-interface, plus OS en API-ondersteuning voor snelle applicatieontwikkeling.

STMicroelectronics' STM32MP1: Linux op een laag-vermogen chip

De STM32MP1 multi-core processor huwelijkt een Arm Cortex-A7 met een Cortex-M4, wat Linux-niveau prestaties levert terwijl real-time capaciteiten behouden blijven. Stroombesparing is significant: idle Cortex-A7-uitvoering kan worden gestopt, wat de Cortex-M4 toestaat de meeste taken af te handelen en vermogen met ~25% te verlagen. Standby-modus verlaagt verbruik verder met tot 2,5 k keer.

De chip bevat een 3D GPU voor HMI, ondersteunt externe DDR SDRAM en flash, en biedt een breed scala aan peripherieapparaten die aan elke kern kunnen worden toegewezen. Evaluatieborden (STM32MP157A-EV1, STM32MP157C-EV1) en discovery kits (STM32MP157A-DK1, STM32MP157C-DK2) zijn beschikbaar, samen met drie ontwikkelaarspakketten (Starter, Developer, Distribution) om variërende projectbehoeftes te voldoen.

STMicroelectronics' STM32MP1 levert verbeterde prestaties, bronnen en open-source software. (Afbeelding: STMicroelectronics)

Big Data ontmoet medische imaging

Grootschalige data-afhandeling is een kritieke uitdaging over medische imaging, verbonden apparaten en automatisering. Grotere datavolumes eisen sterkere beveiliging, hogere interoperabiliteit, snellere verwerking en consistente communicatie.

Texas Instruments' BAW-gebaseerde oplossingen

TI's bulk acoustic wave (BAW) technologie aandrijft de SimpleLink CC2652RB draadloze MCU en de LMK05318 netwerksynchronisator klok - apparaten ontworpen voor high-throughput medische apparatuur. BAW-resonatoren bieden hoge frequentie in een compacte vorm, verbeterde mechanische veerkracht en nauwkeurige timing voor bedrade en draadloze signalen.

De CC2652RB is de eerste kristal-vrije MCU, die een BAW-resonator en een 48-MHz Arm Cortex-M4F CPU integreert. Het levert uitzonderlijke batterijlevensduur (sub-µA slaapstroom, tot 80 KB pariteit-beschermde RAM) en ondersteunt Zigbee, Thread, Bluetooth LE en proprietaire 2,4-GHz protocollen. Het apparaat werkt van –40 °C tot 85 °C en is beschikbaar op een TI LaunchPad ontwikkelkit.

Intel's Xeon Scalable Processors in AI-gedreven imaging

Kunstmatige intelligentie transformeert medische imaging snel, maar veel oplossingen vertrouwen nog op GPU's voor deep learning. Intel's Xeon Scalable processors hanteren nu complexe, geheugen-intensieve workloads die typisch voor GPU's waren gereserveerd.

In samenwerking met Philips, demonstreerde Intel dat Xeon Scalable servers deep-learning inferentie op röntgen- en CT-scans kunnen uitvoeren zonder dedicated accelerators. Met behulp van de Intel Distribution of OpenVINO en software-optimalisaties, realiseerde Philips een 188× versnelling voor botleeftijdsvoorspelling vanuit röntgenfoto's en een 37× versnelling voor longsegmentatie vanuit CT-scans.

Deze resultaten bevestigen dat hoge-prestatie CPU's eisende AI-workloads in gezondheidszorg kunnen aan, potentieel hardware-complexiteit en kosten reducerend.