在医疗领域,医学影像分割技术是疾病诊断、治疗规划和手术导航等关键环节的重要支撑。UNet作为一种经典的卷积神经网络架构,凭借其编码器-解码器结构和跳跃连接设计,在医学影像分割任务中表现出色。然而,传统的基于CPU或GPU的软件实现方式在实时性方面存在不足,难以满足临床应用对快速响应的需求。现场可编程门阵列(FPGA)凭借其高度并行性和可重构性,成为加速UNet模型推理的潜在解决方案。
随着物联网(IoT)和嵌入式系统的快速发展,将人工智能(AI)推理能力部署到资源受限的嵌入式设备上,实现端侧AI推理,已成为一个热门话题。便携式超声仪作为一种重要的医疗诊断设备,其智能化升级对于提升基层医疗、偏远地区和紧急救援场景中的诊断效率具有重要意义。TensorFlow Lite Micro(TFLM)作为谷歌推出的专为嵌入式设备设计的轻量级机器学习推理框架,为便携式超声仪的端侧AI推理提供了强大的支持。
随着5G技术的不断发展,远程手术机器人作为医疗领域的前沿应用,正逐步从实验室走向临床。然而,远程手术对通信网络的时延、可靠性和带宽提出了极高的要求。传统5G网络虽能满足部分需求,但在成本、功耗和设备复杂性上存在不足。5G RedCap(Reduced Capability)技术作为5G轻量化解决方案,通过减少终端带宽、天线数量和调制阶数,显著降低了设备成本和功耗,同时保持了5G的核心特性,为远程手术机器人的低时延通信提供了新的可能。
随着物联网(IoT)技术的飞速发展,医疗设备逐渐向智能化、网络化方向演进。远程固件升级(OTA)技术作为保障医疗设备持续安全运行的重要手段,其安全性直接关系到患者生命健康与医疗数据安全。然而,现有OTA升级方案普遍存在安全漏洞,如未加密传输、缺乏身份验证等问题,亟待通过协议升级与安全加固技术进行优化。本文将深入分析医疗设备OTA升级中的安全漏洞,并提出基于TLS 1.3的轻量化移植方案。
在医疗领域,医疗设备的精准定位与管理对于提升医疗服务质量和效率至关重要。传统的定位技术如Wi-Fi、蓝牙等在复杂室内环境中存在定位精度低、抗干扰能力弱等问题,难以满足医疗场景的严格要求。超宽带(UWB)技术凭借其厘米级定位精度和强抗干扰能力,成为医疗设备室内定位的理想选择。
医疗物联网(IoMT)通过将医疗设备与网络连接,实现了远程监控、数据实时传输和智能医疗决策。然而,医疗数据的敏感性和网络攻击的潜在风险,要求IoMT系统必须具备高安全性。Zigbee 3.0作为一种低功耗、短距离无线通信协议,凭借其增强的安全机制,在IoMT领域展现出显著优势。本文将深入探讨Zigbee 3.0的网络加密与密钥管理技术,并给出实战代码示例。
脑机接口(BCI)技术旨在实现大脑与外部设备的直接通信,其核心挑战在于高精度、低延迟的神经信号采集与处理。高密度微电极阵列(HDMEA)与现场可编程门阵列(FPGA)的结合,为突破这一瓶颈提供了技术路径。本文从硬件架构、信号处理算法及工程实现三个维度,解析该方案的核心原理与实现方法。
植入式医疗设备(如心脏起搏器、神经刺激器)的供能方式直接影响其使用寿命与安全性。传统电池供能存在容量有限、需二次手术更换等缺陷,而基于MEMS(微机电系统)传感器的无线供能技术,通过体外射频耦合实现能量传输,成为解决这一难题的关键方案。本文从系统架构、关键技术及实现路径三个维度,解析该技术的核心原理与工程实践。
连续血糖监测(CGM)系统通过皮下植入式传感器实时监测组织间液葡萄糖浓度,已成为糖尿病管理的重要工具。然而,电化学传感器易受温度、生物相容性及个体差异等因素影响,导致测量误差。本文从校准算法与温度补偿技术两个维度,系统解析CGM系统误差抑制策略,并给出关键代码实现。
随着可穿戴设备的普及,光学心率传感器(PPG)已成为主流健康监测技术。然而,PPG信号易受环境光、运动伪影和皮肤特性等因素干扰,导致心率计算误差。本文从光路设计、硬件电路优化到动态滤波算法,系统探讨PPG噪声抑制技术,并给出关键代码实现。
随着可穿戴设备技术的飞速发展,基于多模态生物传感器的实时健康监测系统逐渐成为研究热点。传统单模态传感器(如ECG或PPG)在信号完整性和环境适应性方面存在局限,而融合ECG(心电图)、PPG(光电容积脉搏波)和IMU(惯性测量单元)的多模态系统,可通过数据互补性提升健康监测的精度与可靠性。本文以STM32F4微控制器为核心,设计了一种支持实时心率、血氧、运动状态监测的多模态健康监测系统,并给出关键代码实现。
随着全球人口老龄化加剧与慢性病发病率攀升,可穿戴医疗设备市场呈现爆发式增长。传统ARM架构因授权费用高昂、供应链安全风险等问题,难以满足我国医疗设备自主可控需求。RISC-V开源架构凭借其模块化设计、低功耗特性及生态开放性,正成为可穿戴医疗设备芯片国产化的核心突破口。本文以亿通科技黄山2S芯片为案例,结合技术路线与代码实现,探讨RISC-V在医疗级传感器、算法加速及安全防护中的替代路径。
便携式血糖仪作为糖尿病管理的核心工具,其信号链性能直接影响检测精度与用户体验。随着超小型ADC(模数转换器)技术的突破,通过优化信号链设计可显著提升血糖仪的灵敏度、功耗与集成度。本文以凌力尔特(Linear Technology)LTC2366系列ADC为例,结合信号链建模与硬件实现,探讨超小型ADC在便携式血糖仪中的优化策略。
在医疗设备领域,电源管理芯片(PMIC)的隔离与漏电流控制直接关系到患者安全与设备可靠性。随着可穿戴医疗设备(如动态心电图仪、连续血糖监测仪)的普及,对PMIC的隔离性能与漏电流抑制提出了更高要求。本文将结合芯科科技(Silicon Labs)等厂商的技术方案,从硬件架构、隔离技术、漏电流控制及临床验证四个维度,深入解析医疗PMIC的设计策略。
随着物联网(IoT)与可穿戴医疗设备的普及,医疗级低功耗蓝牙SoC(System on Chip)的需求日益增长。芯科科技(Silicon Labs)推出的EFR32BG26(BG26)系列蓝牙SoC,凭借其卓越的能效表现与先进的安全架构,成为血糖仪、脉搏血氧计等便携式医疗设备的理想选择。本文将从硬件架构、能效优化、安全特性及临床应用四个维度,深度解析BG26的技术优势。