Prozessoren treiben die nächste Generation medizinischer Geräte an

Medizinische Geräte – von Ultraschallsystemen und Implantaten bis hin zu Heim-Glukosemessern und Fitness-Trackern – verlassen sich auf Mikroprozessoren (MPUs) und Mikrocontroller (MCUs), die in Ausführungsgeschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Energieeffizienz und Konnektivität glänzen. Viele dieser Leistungsgewinne übersetzen sich über ein breites Anwendungsspektrum hinweg.

Wachsende Nachfrage nach ultraniedrigenergetischen und sicheren Chips

Die alternde Bevölkerung und erhöhtes Gesundheitsbewusstsein beschleunigen die Adoption von Wearable und vernetzten Medizinelektronik. Dieser Anstieg zwingt Chip-Designer, Cybersicherheit auf Silizium-Ebene einzubetten. Ultranicderiger Stromverbrauch ist kritisch für Echtzeit-Sensing (Temperatur, Beschleunigung, Geschwindigkeit) und für Geräte, die jahrelang mit einer einzigen Batterie laufen müssen.

Ein MarketsandMarkets Bericht hebt den Bedarf an Mikrocontrollern hervor, die niedrigen Stromverbrauch mit integrierten analogen Peripheriegeräten kombinieren. Solche Chips liefern höhere Zuverlässigkeit, niedrigeres Rauschen, reduzierte Latenz und Kosteneinsparungen – Schlüsselvorteile für Glukosemesser, Herzfrequenzmonitore und implantierbare Geräte.

Renesas Synergy S1JA: Low-Power, High-Performance Lösung

Die Synergy S1 MCU-Serie exemplifiziert diesen Trend. Die S1JA Gruppe bietet einen 48-MHz Arm Cortex-M23 Kern, programmierbare analoge Blöcke und robuste Sicherheitsfunktionen, die Design vereinfachen und Stücklisten (BOM) reduzieren. Diese MCUs passen in kostensensitive, niedrigenergetische IIoT- und medizinische Monitoring-Anwendungen – einschließlich Durchflussmesser, Multi-Sensor-Systeme und Einphasen-Stromzähler.

• Flash: 256 KB
• SRAM: 32 KB
• Betriebsspannung: 1,6 V – 5,5 V
• Integrierte Sensor-Biasing-Unit und konfigurierbares Analog-Fabric

Die On-Chip-Analog-Suite umfasst einen 16-Bit-ADC, 24-Bit-Sigma-Delta-ADC, 12-Bit-DAC, Rail-to-Rail Low-Offset Op-Amps und High-Speed-Komparatoren. Designer können mehrere externe analoge Komponenten durch diese internen Blöcke ersetzen.

Renesas' S1JA MCUs ermöglichen fortschrittliche analoge Konfigurationen, von Basis-Funktionen bis zu komplexeren analogen Blöcken. (Bild: Renesas Electronics)

Die S1JA MCUs erreichen ultraniedrigen Stromverbrauch: ein 500 nA Standby-Modus unterstützt 20 Jahre Batterielebensdauer für Geräte, die den Großteil ihrer Zeit schlafen.

Sicherheit ist integriert mit AES-Kryptografie-Beschleuniger, True Random Number Generator (TRNG) und Memory Protection Units – grundlegende Bausteine für sichere Cloud-Konnektivität.

Das Renesas Synergy Software Package (SSP) liefert HAL-Treiber, Applikations-Frameworks und RTOS-Support. Es bietet auch sechs Module, die die Verknüpfung interner analoger Blöcke vereinfachen. Designer können e² Studio oder IAR Embedded Workbench nutzen, um ihre Lösungen anzupassen.

Referenzdesigns für Wearable Health Monitore

Renesas' Referenzlösung demonstriert die Vielseitigkeit des S1JA. Sie betreibt ein tragbares Galvanic Skin Response (GSR) und Handheld Body Composition Meter (BCM). GSR misst DC-Leitfähigkeit, während BCM hochpräzise AC-Impedanz erfasst – beide erfordern genaue ADC-Auflösung, schnelles Sampling und Hauttemperatur-Kompensation.

Schlüsselkomponenten: Renesas S1JA MCU, RL78/G1D Bluetooth-LE MCU (4,3 mA Senden, 3,5 mA Empfangen), und ISL9203A Li-Ion Charger (arbeitet ab 2,4 V).

Samsung Exynos i T100: Multi-Protokoll, Sichere Wearables

Samsungs Exynos i T100 integriert einen Arm Cortex-M4F (bis 100 MHz) mit 1,2 MB Flash, 192 KB SRAM und 24 KB RAM. Er unterstützt Bluetooth 5 LE, Zigbee 3.0 und Thread und kann zwei Protokolle gleichzeitig betreiben. Das dedizierte Security Subsystem (SSS) und Physical Unclonable Function (PUF) bieten starken Schutz gegen Hacking.

Betriebstemperatur: –40 °C – 125 °C. Samsung bietet ein Referenzboard mit Arduino-kompatibler Shields-Schnittstelle sowie OS- und API-Support für schnelle Applikationsentwicklung.

STMicroelectronics STM32MP1: Linux auf Low-Power-Chip

Der STM32MP1 Multi-Core-Prozessor vereint einen Arm Cortex-A7 mit einem Cortex-M4 und liefert Linux-Level-Performance bei Erhalt von Echtzeit-Fähigkeiten. Stromeinsparungen sind signifikant: Leerlauf des Cortex-A7 kann gestoppt werden, sodass der Cortex-M4 die meisten Aufgaben übernimmt und Strom um ~25 % senkt. Standby-Modus reduziert Verbrauch weiter um bis zu 2,5 k-fach.

Der Chip beinhaltet einen 3D-GPU für HMI, unterstützt externes DDR SDRAM und Flash und bietet einen breiten Satz Peripheriegeräte, die entweder Kern zugewiesen werden können. Evaluierungsboards (STM32MP157A-EV1, STM32MP157C-EV1) und Discovery Kits (STM32MP157A-DK1, STM32MP157C-DK2) sind verfügbar, zusammen mit drei Developer Packages (Starter, Developer, Distribution) für variierende Projektanforderungen.

STMicroelectronics' STM32MP1 liefert verbesserte Performance, Ressourcen und Open-Source-Software. (Bild: STMicroelectronics)

Big Data trifft Medical Imaging

Großskalige Datenverarbeitung ist eine kritische Herausforderung über Medical Imaging, vernetzte Geräte und Automation hinweg. Größere Datenmengen verlangen stärkere Sicherheit, höhere Interoperabilität, schnellere Verarbeitung und konsistente Kommunikation.

Texas Instruments BAW-basierte Lösungen

TIs Bulk Acoustic Wave (BAW) Technologie treibt den SimpleLink CC2652RB Wireless MCU und den LMK05318 Network Synchronizer Clock – Geräte für hochdurchsatzfähige medizinische Ausrüstung. BAW-Resonatoren bieten hohe Frequenz in kompakter Form, verbesserte mechanische Resilienz und präzises Timing für kabelgebundene und drahtlose Signale.

Der CC2652RB ist der erste kristalllose MCU, der einen BAW-Resonator und einen 48-MHz Arm Cortex-M4F CPU integriert. Er liefert außergewöhnliche Batterielebensdauer (sub-µA Schlafstrom, bis zu 80 KB parity-geschütztes RAM) und unterstützt Zigbee, Thread, Bluetooth LE und proprietäre 2,4-GHz-Protokolle. Das Gerät arbeitet von –40 °C bis 85 °C und ist auf einem TI LaunchPad Development Kit verfügbar.

Intels Xeon Scalable Prozessoren in KI-gestütztem Imaging

Künstliche Intelligenz transformiert Medical Imaging rasant, doch viele Lösungen verlassen sich noch auf GPUs für Deep Learning. Intels Xeon Scalable Prozessoren bewältigen nun komplexe, speicherintensive Workloads, die typischerweise GPUs vorbehalten waren.

In Zusammenarbeit mit Philips demonstrierte Intel, dass Xeon Scalable Server Deep-Learning-Inferenz auf Röntgen- und CT-Scans ohne dedizierte Beschleuniger durchführen können. Mit Intel Distribution of OpenVINO und Software-Optimierungen erreichte Philips einen 188-fachen Speedup für Knochenalter-Vorhersage aus Röntgenbildern und 37-fachen Speedup für Lungen-Segmentierung aus CT-Scans.

Diese Ergebnisse bestätigen, dass High-Performance CPUs anspruchsvolle KI-Workloads im Gesundheitswesen bewältigen können, was potenziell Hardware-Komplexität und Kosten reduziert.