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“芯”势力比拼医疗电子应用
日期:2008-3-13 23:41:02 来源:中华工控网  
点击: 作者:未知
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    融合化学、生物和电子技术的医疗电子设备逐渐成为了重要的疾病预防、临床诊治、病人监护以及个人健康护理的医疗辅助手段。Databeans公司于2006年公布的调查数据表明,2005年全球医疗电子设备市场已达890亿美元。全球人口增长以及人口老化速度的加快促进了医院对新型医疗电子设备需求的进一步扩大。而随着经济增长,人们生活水平的提高以及健康意识的逐步增强,也使得用于日常健康和特定疾病治疗的便携式/消费类医疗设备成为广受欢迎的大众消费品。此外,在全球趋势下,为满足快速增长的内部市场和出口需求,中国的医疗电子设备的设计和制造产业也将得到极大的发展。 

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  应用于医疗电子设备的半导体器件主要有模拟器件、逻辑芯片和存储器件等。半导体器件需求增长的动力来自于临床诊治用途的医疗成像设备的更高清晰度的需求以及不断增加的便携式/消费类监护产品的需求,从而需要更高精度的模拟器件与更高性能、更低功耗的逻辑芯片。医疗电子产品生命周期较长,对半导体器件的价格往往不太敏感,所以半导体厂商一般也乐于为医疗电子应用提供他们最新工艺的先进半导体器件。因此设计人员需要对各种半导体器件有一定的认识,以选取满足产品性能要求、可靠性和安全性以及生命周期的芯片。 
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  为数据采集前端选择合适的模拟器件 
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  任何医疗电子设备都依赖于对人体数据的采集,为适应新兴医疗电子设备对越来越大量的数据进行高速采样的要求,实现更高速、高精度的模拟器件成为趋势。由于人体电流/生物电信号往往是极其微小而复杂的,因此从伴随着大量噪声的人体数据中提取有效信息往往极具挑战性。这就要求数据采集链路上的ADC、运算放大器等模拟器件都具有很低的噪声,这将有效提高采集链路的SNR特性。一般的数据采集采用10bit或12bit的ADC,而领先半导体厂商已推出了14bit和16bit的多通道ADC。为与ADC配合实现系统的精度需求,运算放大器则要具备较大的电压摆幅、高增益等特点。半导体厂商也为需要高速数据处理的系统上提供高速CMOS工艺的运放,还有为提供低偏压的带JFET输入的运放等。(见表1) 
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  飞思卡尔亚太区模拟产品市场经理Norman Chan表示高速、精准和低功耗的模拟器件是推动医疗设备发展的主要因素。因为模拟器件总是会与医疗设备的传感部件共存,例如血压监测设备的压力传感器件会由感应器件和模拟电路组成以提供放大、滤波以及为传感器获得人体微弱的生物信号创造条件;而无线内窥镜检查将需要高精度和低功率的模拟和数字电路去处理所获得的图像数据。Norman Chan强调,模拟器件对医疗设备性能的决定性要视乎具体应用而定。一般而言,安全和可靠性问题是多数医疗设备制造商们首要考虑的因素。对于介入设备来说耐用性、可靠性和生命周期是主要考虑因素;而类似于血压监测这些精度要求不是很高的设备,压力传感器和模拟器件之间的配合将会对设备性能起到关键作用。另外,器件的质量、封装、设备开发和测试的难度等都是值得工程师们考虑的。
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 表1:用于医疗应用的部分新型半导体器件

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    德州仪器亚太区高效能模拟产品市场开发经理陈炳文则指出,利用高速ADC以及高带宽的放大器进行精确处理是获得高质量图像的主要手段,用于便携式设备的ADC则应具备与波束生成器之间的LVDS接口;而对一些高端的成像应用来说,采用高分辨率DAC进行准确定位也是必须的。此外,医疗成像应用中的模拟器件还必须拥有较高的温度稳定性。 

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  并行处理复杂成像计算 
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  为了检查和治疗疾病与外伤,现代医学的临床诊治需要依赖观察来研究和判断解剖结构与生物学功能之间的关系。先进的3D/4D医疗成像消除了解剖的需要并提供了强大的医疗诊治的新方法,最大限度地减少依靠外科手段切除疾病和减少了痛楚与伤害,并有效地提高了内科医生对疾病预防和诊治的绩效。这不但相应减少了病人的风险、痛楚同时也减少了后期昂贵的医护费用。因此,前期的诊断和预防多数借助于诸如超声波、PET(正电子放射层析成像)、MRI(核磁共振成像)以及CT(计算层析成像)等现代化的医疗成像设备。
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  图1:在大多数现代医疗成像设备中从医生到病人的数据流(图片来源:Intel) 

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    医疗成像可以概括地定义为多维医疗和生物图像数据集的采集、处理、重构再现和交互。如图1所示是一个在大多数医疗成像设备里的信号流:数据采集前端对病人的能量信号进行采集后所得到的原始数据交给下一环节进行去噪、平滑数据等预处理以改善信号质量;经过预处理的图像需要经过诸如FFT算法等将成千上万的透射测定转换成为具物理意义的图像或图像数据体进行算法重构;图像或数据体接着经后处理步骤改善和增添图像功能后才会在屏幕上显示,这时可以使用不同的技术对图像捕捉重叠图像以进行显示,也可以对使用层析技术的图像进行组合而得到3D图像;最后,辅助诊断系统会利用模式判别算法对后处理的数据进行分析得出结果。 

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  实际的医疗成像一般是由系统在纵向和横向上进行人体扫描,而由软件再现图像,因此要依赖高性能硬件加速算法。由于图像算法通常用并行处理较容易实现,因此随着医疗成像应用对高清晰度图像需求的增长,也对DSP、FPGA或多核处理器这些逻辑芯片的并行图像处理能力提出了更高的要求。 
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