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基于SiC集成技术的生物电信号采集方案

2008-07-13 来源:电子系统设计

  人体信息监控是一个新兴的领域,人们设想开发无线脑电图(EEG)监控设备来诊断癫痫病人,可穿戴的无线EEG能够极大地改善病人的活动空间,并最终通过因特网实现家庭监护。这样的无线EEG系统已经有了,但如何将他们的体积缩小到病人可接受的程度还是一个不小的挑战。本文介绍采用IMEC的SiC技术,它的开发重点是进一步缩小集成后的EEG系统体积以及将低功耗处理技术、无线通信技术和能量提取技术整合起来,在已有系统上增加一个带太阳能电池和能量存储电路的额外堆叠层,这样就能构成一套完全独立的生物电信号采集方案。

  无线生物电子通信系统今后将大大提高人们的生活品质。要想实现这一理想,就要开发出由小型智能传感器节点组成的体域网(body-area networks, BAN)。传感器节点用于收集人体的重要信息,然后将信息送给一个中心智能节点,再由这个智能节点通过无线通信方式将信息发送给基站。借助基于3-D堆叠的(System-in-a-cube,SiC)集成技术可设计实现这些传感器节点。

  用于构成体域网的小型低功耗传感器/激励器节点必须具备足够的计算能力和无线通信能力,并应将天线集成在内。每一个节点的智能程度都必须能够使其完成分配给它的任务,例如数据存储和促进算法实现,甚至完成复杂的非线性数据分析。此外,它们还应能与穿戴在身上的其他传感器节点或中心节点通信。而中心节点则通过诸如无线局域网或蜂窝电话网之类的标准电讯设施与外界通信。这样一个BAN就能为个人提供服务,包括慢性病的监督处理、医学诊断、家庭监护、生物测定,以及运动和健康跟踪。

  IMEC公司最近获得了技术上的突破,开发出一个体积只有1cm3的小型三维堆叠式SiC系统。首个3-D堆叠原型中包括一个商用每秒8百万指令的低功耗微控制器、一个2.4GHz的无线收发器、几个晶振和其他一些必要的无源器件,还有一个由用户设计匹配网络的单极天线。其中,微控制器和无线收发器都采用了最先进的节能技术。而系统的高集成度是通过一种叫做“3-D堆叠”的技术,将功能不同的多层沿Z轴堆叠起来实现的。每一层通过双列微距焊球与邻层连接。

  采用这种通用的堆叠技术就能实现任何一种模块组合。这种低功耗3-D SiC系统可以用于多种无线产品中,从人体信息(脑活动、肌肉活动和心跳)监控到环境数据(温度、压力和湿度)监控,最终用来构成BAN。由于其独特的堆叠特性,这种技术甚至能够将一个特定的传感器集成到单独的一层中,构成一个专用的立方传感器模块。

  开发SiC是IMEC公司Human++计划的一部分,预想的是将多个类似的SiC传感器节点联合起来构成一个BAN。Human++计划结合了无线通信技术、封装技术、能源提取技术和低功耗设计技术,目的是开发出能够提升人们生活品质的器件。

  能否成功实现这种BAN,有赖于我们对现有器件的能力的扩展程度。因此,首先必需扫除医学和技术上的几个障碍。其一,如今使用的依赖电池供电的设备寿命有限,必需设法延长其使用寿命。第二,还应放大传感器和激励器之间的相互作用,以便适应多生理参数测定之类的新应用的需要。第三,器件应具备一定的智能,能够存储、处理和传输数据。此外,还必需扩展器件的功能,使其能够进行化学和生物学测量。最后,对医学现象也应有一个彻底的认识。

图1:IMEC的2010年技术展望。

  丰富的经验和专有技术使得IMEC在多个技术领域取得了新的突破,这就为应对这样的挑战创造了机会。半导体定标技术催生了尺寸更小功耗更低的电子设备,从而使开发功能更强大的治疗和诊断器件成为可能。

  随着微系统技术,尤其是微机电系统(MEMS)技术的发展,兼具电子和机械特性的器件产生了。MEMS技术的第一个应用就是用来开发为自主医学系统供电的取能器,例如基于热能到电能转换的取能器,能够利用体热产生微能量。这种能量的来源是源源不绝的,因此系统可以一直保持工作状态,而且寿命几乎无限长。但问题在于如何证明这种器件能够从人体中提取足够的能量(即至少100毫瓦)来支撑未来系统的运转。MEMS技术另一个可能的应用场合就是用于传感器和激励器系统,这些系统用来提供与外界以及与其周围的混合信号电路的接口。最后,利用MEMS技术还能够开发出可用于超低功耗(ULP)射频收发机的新元件(例如谐振器)。ULP射频设备可用于在传感器节点和穿戴式中心节点间进行通信,平均功耗50μW。

  由于使用了新的封装技术,大量不同种类的复杂系统(例如流体生物传感器、射频收发机、微处理器和电池)得以集成到一个很小的器件中,从而使移动式无线医疗器件的穿戴更加简便。

  纳米技术则使得利用小型互连器件,实现如细胞、抗体或DNA等身体的生物系统之间的直接相互作用成为可能。新的生物传感器和移植都可能用到这种技术。

  如果能够开发出低功耗的处理器结构,又会进一步增大传感器节点的智能程度,使传感器自己就能进行更加复杂的数据处理。这就要求我们设计出能够运行生物医学应用的ULP处理器结构(专用指令集处理器结构和数据存储器结构),如今的生物医学应用一般要求在非优化的处理器上每秒能够运行2千万到10亿次操作。

  最后,采用新的设计技术就能有效地对以上应用进行建模、仿真和设计。

  尽管人类穿戴BAN这一梦想最早在2010年才能变成现实,但现在已经出现了一些与之相关的技术,其中最有名的就是它在生物电子学研究领域的应用。生物电子学是一个包含无限机遇的领域。生物(或生化)反应与电子信号检测与放大相结合,就产生了新的激动人心的生物电子诊断学。与此类似,利用神经网络和计算机芯片在微电平上的连接,也能开发出药理传感器,甚至设计出用于医学和技术应用的神经电处理器。

  人体信息监控是另一个新兴的领域,如开发无线脑电图(EEG)监控设备来诊断癫痫病人。采用可穿戴的无线EEG能够极大地改善病人的活动自由,并最终通过因特网实现家庭监护。这样的无线EEG系统已经有了,但如何将他们的体积缩小到病人可接受的程度还是一个不小的挑战。

  采用IMEC的SiC技术就能将无线EEG系统集成到一个体积仅1 cm3的器件中。这样,病人就能穿着十分舒适的无线EEG设备做脑电图了。IMEC今后的开发重点是进一步缩小集成后的EEG系统体积,以及将其低功耗处理技术、无线通信技术和能量提取技术整合起来。在已有系统上增加一个带太阳能电池和能量存储电路的额外堆叠层,也许这样就能构成一套完全独立的解决方案。

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