Процессоры питят следующее поколение медицинских устройств

Медицинские устройства — от ультразвуковых систем и имплантируемых до домашних глюкометров и фитнес-трекеров — полагаются на микропроцессоры (MPU) и микроконтроллеры (MCU), которые выделяются в скорости исполнения, надежности, безопасности, энергоэффективности и коннективности. Многие из этих приростов производительности переводятся по широкому спектру приложений.

Растущий спрос на ультранизкоэнергетические и защищенные чипы

Старение населения и повышенная осведомленность о здоровье ускоряют принятие носимых и подключенных медицинских электроник. Этот скачок заставляет дизайнеров чипов встраивать кибербезопасность на кремниевом уровне. Ультранизкое потребление критично для реального времени сенсинга (температура, ускорение, скорость) и для устройств, которые должны работать от одной батареи годами.

Отчет MarketsandMarkets подчеркивает потребность в микроконтроллерах, комбинирующих низкое потребление с интегрированными аналоговыми периферийными блоками. Такие чипы доставляют высокую надежность, низкий шум, сниженную задержку и экономию стоимости — ключевые преимущества для глюкометров, мониторов частоты сердечных сокращений и имплантируемых устройств.

Renesas Synergy S1JA: Решение с низким потреблением и высокой производительностью

Серия Synergy S1 MCU примеряет этот тренд. Группа S1JA предлагает 48-МГц ядро Arm Cortex-M23, программируемые аналоговые блоки и надежные функции безопасности, упрощающие дизайн и снижающие BOM. Эти MCU подходят для стоимостно-чувствительных, низкоэнергетических IIoT и медицинских мониторинговых приложений — включая расходомеры, мультисенсорные системы и однфазные счетчики электроэнергии.

• Flash: 256 КБ
• SRAM: 32 КБ
• Рабочее напряжение: 1,6 В – 5,5 В
• Интегрированный блок смещения датчиков и настраиваемая аналоговая ткань

Начиповый аналоговый набор включает 16-битный АЦП, 24-битный сигма-дельта АЦП, 12-битный ЦАП, rail-to-rail низкооффсетные оп-ампы и высокоскоростные компараторы. Дизайнеры могут заменить множество внешних аналоговых компонентов этими внутренними блоками.

MCU Renesas S1JA позволяют продвинутые аналоговые конфигурации, от базовых функций до сложных аналоговых блоков. (Изображение: Renesas Electronics)

MCU S1JA достигают ультранизкого потребления: режим ожидания 500 нА поддерживает 20-летнюю жизнь батареи для устройств, проводящих большую часть времени в сне.

Безопасность встроена с ускорителем криптографии AES, генератором истинных случайных чисел (TRNG) и блоками защиты памяти — фундаментальными блоками для безопасного облачного подключения.

Renesas Synergy Software Package (SSP) поставляет HAL-драйверы, аппликационные фреймворки и поддержку RTOS. Также предлагает шесть модулей, облегчающих взаимосвязь внутренних аналоговых блоков. Дизайнеры могут использовать e² Studio или IAR Embedded Workbench для адаптации своих решений.

Референс-дизайны для носимых мониторов здоровья

Референс-решение Renesas демонстрирует универсальность S1JA. Оно питает носимый гальванический кожный ответ (GSR) и ручной измеритель состава тела (BCM). GSR измеряет DC-проводимость, в то время как BCM захватывает высокоточную AC-импеданс — оба требуют точного разрешения АЦП, быстрой выборки и компенсации температуры кожи.

Ключевые компоненты: Renesas S1JA MCU, RL78/G1D Bluetooth-LE MCU (4,3 мА передача, 3,5 мА прием), и ISL9203A зарядка Li-ион (работает от 2,4 В).

Samsung Exynos i T100: Мультипротокольные, безопасные носимые устройства

Exynos i T100 от Samsung интегрирует Arm Cortex-M4F (до 100 МГц) с 1,2 МБ flash, 192 КБ SRAM и 24 КБ RAM. Поддерживает Bluetooth 5 LE, Zigbee 3.0 и Thread, и может запускать два протокола одновременно. Выделенная подсистема безопасности (SSS) и физическая неукланируемая функция (PUF) обеспечивают сильную защиту от взлома.

Рабочая температура: –40 °C – 125 °C. Samsung предлагает референс-борд с Arduino-совместимым интерфейсом Shields, плюс поддержку ОС и API для быстрой разработки приложений.

STM32MP1 от STMicroelectronics: Linux на низкоэнергетическом чипе

STM32MP1 многоядерный процессор сочетает Arm Cortex-A7 с Cortex-M4, доставляя Linux-уровень производительности сохраняя реально-временные возможности. Экономия энергии значительна: idle исполнение Cortex-A7 может быть остановлено, позволяя Cortex-M4 обрабатывать большинство задач и снижая потребление на ~25%. Режим ожидания еще больше снижает потребление до 2,5к раз.

Чип включает 3D GPU для HMI, поддерживает внешние DDR SDRAM и flash, и предлагает широкий набор периферии, который может быть распределен между ядрами. Оценочные платы (STM32MP157A-EV1, STM32MP157C-EV1) и discovery kits (STM32MP157A-DK1, STM32MP157C-DK2) доступны, вместе с тремя пакетами разработчика (Starter, Developer, Distribution) для различных потребностей проектов.

STM32MP1 от STMicroelectronics доставляет улучшенную производительность, ресурсы и open-source софт. (Изображение: STMicroelectronics)

Big Data встречает медицинскую визуализацию

Обработка больших объемов данных — критический вызов по медицинской визуализации, подключенным устройствам и автоматизации. Большие объемы данных требуют более сильной безопасности, более высокой интероперабельности, более быстрой обработки и последовательной коммуникации.

BAW-базированные решения Texas Instruments

BAW (bulk acoustic wave) технология TI питает беспроводной MCU SimpleLink CC2652RB и сетевой синхронизатор тактов LMK05318 — устройства, спроектированные для высокопроизводительного медицинского оборудования. BAW-резонаторы предлагают высокую частоту в компактной форме, улучшенную механическую устойчивость и точное тайминг для проводных и беспроводных сигналов.

CC2652RB — первый кристалл-бес MCУ, интегрирующий BAW-резонатор и 48-МГц Arm Cortex-M4F CPU. Он доставляет исключительную жизнь батареи (суб-мкА ток сна, до 80 КБ parity-защищенной RAM) и поддерживает Zigbee, Thread, Bluetooth LE и проприетарные 2,4-ГГц протоколы. Устройство работает от –40 °C до 85 °C и доступно на TI LaunchPad development kit.

Xeon Scalable от Intel в ИИ-драйверинге визуализации

Искусственный интеллект быстро трансформирует медицинскую визуализацию, но многие решения все еще полагаются на GPU для глубокого обучения. Xeon Scalable процессоры Intel теперь обрабатывают сложные, память-интенсивные нагрузки, обычно зарезервированные для GPU.

В сотрудничестве с Philips, Intel продемонстрировала, что серверы Xeon Scalable могут выполнять глубокое обучение inference на рентгеновских и КТ снимках без выделенных ускорителей. Используя Intel Distribution of OpenVINO и программные оптимизации, Philips достигла 188× ускорения для предсказания костного возраста из рентгена и 37× ускорения для сегментации легких из КТ.

Эти результаты подтверждают, что высокопроизводительные CPU могут встречать требовательные ИИ-нагрузки в здравоохранении, потенциально снижая аппаратную сложность и стоимость.