作者：Gina Roos，主編

醫療設備包括一系列產品，從超聲設備和植入式設備到家用血糖儀和健身追蹤器。每個應用程序都有不同的要求，但他們都在尋找能夠在執行、可靠性、安全性、節能和連接性方面提供性能的微處理器 (MPU) 和微控制器 (MCU)。許多這些相同的性能增強可用于各種應用程序。

人口老齡化和健康意識的提高推動了可穿戴電子設備的日益普及以及對跟蹤和監測患者健康狀況的醫療電子設備的需求。聯網醫療設備的爆炸式增長也促使芯片制造商在芯片級解決網絡安全風險。

超低功耗在需要訪問實時信號（例如溫度、加速度和速度）的應用中尤為重要。MarketsandMarkets 報告中指出的一個趨勢是需要具有模擬外設的超低功耗微控制器。好處包括高可靠性、降低噪音、低延遲和降低成本，這在醫療或保健設備中可能是有利的，例如血糖儀、心率監測器和植入式設備。

集成可編程模擬的低功耗微控制器的一個例子是瑞薩電子公司的 Synergy S1 MCU 系列。S1JA MCU 組旨在簡化設計并減少物料清單 (BOM)，具有 48-MHz Arm Cortex-M23 內核以及用于高精度傳感器信號采集和調節的可編程模擬和安全功能。這些 MCU 可用于一系列對成本敏感的低功耗工業物聯網 (IIoT) 傳感器應用。這些包括標題醫療監視器、流量控制儀表、多傳感器系統、儀表系統和單相電表。

S1JA 集團包括五個具有 256-KB 閃存、32-KB SRAM 存儲器和 1.6 V 至 5.5 V 寬工作電壓范圍的 MCU。每個 MCU 都集成了一個傳感器偏置單元，可為外部傳感器提供準確的電源，以及瑞薩電子表示，這是一種高度可配置的模擬結構，可以處理復雜的算法，以最大限度地提高信號調理和精確的模擬測量。

S1JA MCU 支持高級模擬配置，從基本功能到更復雜的模擬模塊，使設計人員能夠消除多個外部模擬組件。片上模擬組件包括高精度 16 位模數轉換器 (ADC)、24 位 sigma-delta ADC、快速響應 12 位數模轉換器 (DAC)、軌到軌低偏移運算放大器和高速/低功耗比較器。

Renesas 的 S1JA MCU 支持高級模擬配置，從基本功能到更復雜的模擬模塊。（圖片：瑞薩電子）

微控制器的超低功耗可延長電池供電的便攜式和電池備份應用的電池壽命。軟件待機模式僅消耗 500 nA 的電流，支持 20 年的電池供電應用，這些應用在睡眠模式下的時間更長。

此外，微控制器還具有安全功能，包括集成的 AES 加密加速器和真隨機數生成器 (TRNG)，內存保護單元提供了開發連接到云的安全系統的基本模塊。

Renesas Synergy 軟件包 (SSP) 支持帶有 HAL 驅動程序、應用程序框架和 RTOS 的 S1JA MCU。SSP 還包括六個模塊，可簡化可配置內部模擬模塊的互連。嵌入式系統設計人員可以使用 Renesas Synergy 開發環境（e2 studio 或 IAR Embedded Workbench）來構建和定制他們的設計。

瑞薩電子還開發了一種參考設計/解決方案，可用于可穿戴皮膚電反應產品和手持式身體成分儀系統。皮膚電電阻 (GSR) 和身體成分監測器 (BCM) 測量提供生物特征信息，可分別用于推斷情緒狀態和計算身體脂肪量。

這款電池供電設備在 GSR 模式下進行直流電導測量，在 BCM 模式下進行高精度交流阻抗測量，同時功耗低。瑞薩電子表示，ADC 的分辨率和速度對于 GSR-BCM 測量以及皮膚溫度補償的準確性至關重要。

GSR-BCM 解決方案利用 Synergy S1JA MCU 實現其模擬和低功耗特性。它還包括用于藍牙連接的瑞薩電子 RL78/G1D和用于鋰離子電池充電的ISL9203A 。

RL78/G1D 是一款 16 位 MCU，在 4.3 mA 射頻發射電流（0 dBm 輸出）和 3.5 mA 射頻接收電流下具有藍牙低功耗支持和低電流消耗。內置天線連接所需的電路元件，通過消除對外部部件的需求，簡化了電路設計并降低了成本。軟件堆棧支持無線軟件更新。

ISL9203A 是一款集成式單節鋰離子或鋰聚合物電池充電器，能夠在低至 2.4 V 的輸入電壓下工作。它適用于各種類型的交流適配器。

對于便攜式和無線設計，例如健身追蹤器，這些應用需要低功耗、增強的安全性和多協議支持。

最近的一個例子是三星電子的Exynos i T100，它將處理器和內存集成在一個芯片中，并支持藍牙 5 Low Energy、Zigbee 3.0 和 Thread 協議。為了增強無線連接功能，該芯片提供了同時支持兩種不同協議的多無線電并發模式。因此，它可以同時支持藍牙和 Zigbee 或藍牙和 Thread。

該芯片旨在提高用于短距離通信的設備的安全性和可靠性，例如健身可穿戴設備、智能照明以及家庭安全和監控，它提供的安全功能可以防止潛在的黑客攻擊和其他威脅。該解決方案提供了一個單獨的安全子系統 (SSS) 硬件塊用于數據加密和一個物理不可克隆功能 (PUF)，它為每個芯片組創建一個唯一的身份。

Exynos i T100 包含一個以高達 100 MHz 時鐘速度運行的 Arm Cortex-M4F 和高密度內存，包括 1.2 MB 閃存和提供 192 KB 和 24 KB 的 SRAM。此外，它可以在低至 -40°C 和高達 125°C 的極端溫度下運行。

三星還為加快開發提供了參考解決方案。參考板支持可插入 Arduino 板頂部的 Shields 接口，用于測試和控制傳感器。它還為開發自定義應用程序的連接協議提供操作系統和嵌入式 API。

STMicroelectronics 具有 Linux 發行版的STM32MP1多核微處理器系列專為高性能健康和保健、智能家居、工業和消費類應用而設計，通過增強的性能、資源和開源軟件擴展了 STM32 微控制器產品組合。具有計算和圖形支持的 STM32MP1 提供高能效、實時控制和高功能集成。

STM32MP1 系列使設計人員能夠使用結合了 Arm Cortex-A 和 Cortex-M 內核的 STM32 異構架構開發一系列新的應用。這種架構在單個芯片上提供快速處理和實時任務，同時提供高能效。

ST 舉了節能的例子。通過停止 Cortex-A7 執行并僅從更高效的 Cortex-M4 運行，通常可以將功耗降低 25%。從這種模式切換到待機模式進一步降低了 2.5k 倍的功耗，同時支持在 1 到 3 秒內恢復 Linux 執行，具體取決于應用程序。

STM32MP1 嵌入了用于人機界面 (HMI) 顯示的 3D 圖形處理器單元 (GPU)。它支持一系列外部 DDR SDRAM 和閃存。它還嵌入了大量外設，可分配給 Cortex-A/Linux 或 Cortex-M/實時活動。STM32MP1 系列提供多種 BGA 封裝。

ST 提供兩個評估板（STM32MP157A-EV1和STM32MP157C-EV1）和兩個探索套件（STM32MP157A-DK1和STM32MP157C-DK2）。

此外，根據設計人員的需要，還提供三個開發人員包：

入門包 (STM32MP1Starter)可快速啟動任何 STM32MP1 微處理器設備

開發人員包 (STM32MP1Dev)在 STM32MP1 嵌入式軟件分發之上添加自己的開發

分發包 (STM32MP1Distrib)，用于創建自己的 Linux 分發啟動器或開發包

大數據

移動和分析海量數據是眾多終端市場面臨的巨大挑戰。這些細分市場包括醫學成像、醫療設備、無線消費電子產品以及工廠和樓宇自動化。共享更多數據需要更高的安全性、更好的互操作性、更快的處理以及一致和更高質量的通信。

德州儀器公司 (TI) 今年早些時候推出了兩款采用體聲波 (BAW) 技術的設備，該技術專為高數據傳輸應用而設計，例如聯網醫療設備。這些新器件是用于高性能數據傳輸的 SimpleLink CC2652RB 無線 MCU 和 LMK05318 網絡同步器時鐘。

BAW 技術集成了參考時鐘諧振器，可在小尺寸內提供最高頻率，從而提高性能并增強對機械應力（如振動和沖擊）的抵抗力。這樣可以實現穩定和連續的數據傳輸，提供更精確的有線和無線信號數據同步，從而可以快速處理數據，提高效率。

CC2652RB 結合了完整的射頻系統和片上 DC/DC 轉換器，被譽為業界首款無晶體無線 MCU。它在 QFN 封裝中集成了 BAW 諧振器，無需外部高速 48-MHz 晶體。更高的集成度還可以節省 10% 到 15% 的印刷電路板 (PCB) 空間。

CC2652RB 器件提供出色的電池壽命，并允許在小型紐扣電池和能量收集應用中運行，這要歸功于其非常低的活動 RF 和 MCU 電流，以及具有高達 80 KB 奇偶校驗保護的亞 μA 睡眠電流RAM 保留。

CC2652RB 器件在支持多個物理層和 RF 標準的平臺中結合了極低功耗 RF 收發器和 48MHz Arm Cortex-M4F CPU。專用無線電控制器 (Arm Cortex-M0) 處理存儲在 ROM 或 RAM 中的低級 RF 協議命令，以實現超低功耗和更大的靈活性。TI 表示，傳感器控制器具有快速喚醒和超低功耗 2MHz 模式，專為采樣、緩沖和處理模擬和數字傳感器數據而設計，可最大限度地延長睡眠時間并降低 MCU 系統中的有功功率.

此外，該芯片聲稱是在單芯片上支持 Zigbee、Thread、藍牙低功耗和專有 2.4-GHz 連接解決方案的最低功耗、多標準設備。它的工作溫度范圍為 -40°C 至 85°C，這與目前市場上的許多基于晶體的解決方案不同。提供基于 CC2652B SimpleLink MCU 的 TI LaunchPad 開發套件。

英特爾公司等芯片制造商也看到人工智能 (AI) 正在進入醫學成像應用和其他領域，包括需要大量處理能力的急性和重癥監護和診斷。曾經，深度學習唯一真正的硬件解決方案是 GPU。

如今，英特爾提供至強可擴展處理器，它可以處理復雜的混合工作負載，包括醫學成像中常見的內存密集型模型。

英特爾與飛利浦合作展示了使用英特爾至強可擴展處理器的服務器無需硬件加速器即可執行 X 射線和計算機斷層掃描 (CT) 掃描的深度學習推理。測試表明，對于許多 AI 工作負載，至強可擴展處理器的性能優于基于 GPU 的系統。

兩家公司測試了兩種醫療保健成像概念驗證：一種用于骨骼 X 射線的骨骼年齡預測建模，另一種用于肺部 CT 掃描以進行肺分割。使用英特爾 Distribution of OpenVINO 工具包和其他軟件優化，飛利浦能夠將骨齡預測模型的每秒圖像速度提高 188 倍，將肺分割模型的速度提高 37 倍。

審核編輯 黃昊宇