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致力于开发医疗诊断设备的公司面临的挑战就是要为消费者提供物美价廉的产品。在降低医护成本和改善病人护理服务方面，最重要的是能缩小这些医疗设备的体积并提高其精确度。在人口老化问题日趋严重的今天，上述需求显得更为迫切。根据IMS调查公司的InMedica报告，消费类医疗设备的销售总额到2011年时预计可超过50亿美元。
医疗设备监护功能的开发与不断完善，远程护理供应商能够在人类健康的几个重要领域为居家患者、急症室救护员以至医院提供更佳的诊断工具。血压计血糖仪、除颤器等监护类仪器均需要清晰的模拟信号来进行准确的测量，否则便可能危及生命。设计卓越的模拟信号路径可帮助设计人员降低外来噪声的干扰、扩展动态范围和加强精确度。此外，在组件选择方面，设计人员也必须谨慎选择以满足最终产品的性能需求。 
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小封装中的高性能需求
此前，人们通常认为医院和诊所的医疗设备比家居使用的便携仪器更为精确。可是，新的技术趋势正迅速扭转着上述的观点。新的便携式医疗设备面的使用者不仅仅有普通消费者，还有深具科技领悟力的病人，因此客户的需要不再局限于量体温、做心电图和测血压。客户需要的是全方位的护理及测量功能。 为了满足人们对家居医疗诊断仪器的迫切需求，设备供应商正凭借先进的货存管理和创新设计来增强市场竞争力，并为产品配备更多的功能来争取更多的用户。在开发家居医疗仪器的领域，有一个因素是非常重要的，这就是产品从最初设计到真正投放市场期间所需的开发时间。缩短上市时间，可以让厂商的产品抢占市场。而能否将开发周期缩短取决于系统设计人员的设计是否足够灵活并具成本效益。 工艺技术影响系统设计 虽然电气规格是设计人员选择组件的主要因素，但用来制造集成电路的工艺也同样重要。例如，典型的血糖计通常需配合一个带有极低输入偏置电流的运算放大器，大多数的设计人员都会选用JFET放大器。不过，他们在作出决定前应先考虑一下温度的问题。 由于JFET拥有一个很低的初始输入偏置，因此它很易受到温度变化的影响，每上升10°C ，输入偏置便会大约增加一倍。要计算出输入偏置的漂移，可使用下列的数式(参考1)。 Ib(T)Ib(T0) x 2(T-T0)/10 例如，一个JFET输入运算放大器(例如美国国家半导体的LF411)在25 °C下的输入偏置电流为50pA，而一个更佳的选择是美国国家半导体的LMP7731，它是一款双极输入运算放大器，其输入偏置电流为1.5nA。通过上述数式，我们可以很快地计算出在85°C下，LF411的输入偏置电流变成3.2nA，超出LMP7731的两倍。 |
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评估系统的取舍
速度、噪声和功耗对于某些设计来说可能同样重要，一个低噪声器件会消耗比较多的电流，而一个低功耗的器件则只可提供有限的带宽。一个克服这些问题的方法是在适当的应用中使用反补偿放大器。与单位增益稳定和速度较高这两点相比，反补偿放大器的优点除了成本比较低之外，是其可在不影响功耗的情况下提供较大的带宽。 反补偿运算放大器最适合使用在电流-电压转换(跨阻)电路。在医疗仪器中，其中一个最普遍的应用是测量血细胞中的含氧量，称为SPO2或饱和或外围氧气。图1所示为SPO2模块的框图，当中的反补偿放大器(TIA)用来将来自光二极管的电流转化成电压。 图1 SPO2模块的典型框图 |
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利用捷径缩短设计时间
医疗仪器的最重要参数是噪声，它可以导致电路本身和附近的设备产生严重的干扰。计算噪声是一项比较沉闷的工作，尤其当您想计算出从电源、放大器、数据转换器以至外部组件，信号路径对信噪比的整体影响。 一般来说，医疗仪器电路都倾向采用较低的频率来工作，因此这些系统的设计人员通常会比较关心处于0.1到10Hz频带以内的噪声，也称为峰到峰噪声。但不幸地是，有些数据表并没有提供时域噪声(峰到峰)的数值，而只会提供电压或电流噪声密度的典型图表。除了等待电路的供应商提供测量数据外，有一个快速的方法可帮助推算出峰到峰的噪声量。 假设您打算利用美国国家半导体的LMP7731来推算峰到峰(0.1到10Hz)电压的噪声量，首先，在指定频带内的频率范围中选择出一个点，例如是1Hz，那对比曲线时的数值便是5.1nV/√Hz (图2)，然后用下列的数式来计算噪声的根均方值(RMS)：式 1: enrms="enf"√ln(10/0.1), 当中 enf 是在 1Hz 下的噪声通过以上的数式可得出10.9nV的总根均方值噪声，如要计算出峰到峰噪声，只需将这根均方值乘以6.6，这样便可得出72.2nV。这个估算的结果相当不错，它与数据表中列出的规格78nV很接近。 图 2 LMP7731的输入电压噪声与频率的关系频率、电压噪声 假如数据表中的电压噪声密度图没有表示在1Hz下的噪声值，那您可以使用下列简单的方程式(数式2)来推算某频率下的数值。 式2：en=enb*√(fce/f) 当中enb是宽带噪声(通常是在1kHz时的数值)，而fce 是1/f拐点，至于f是所关注的频率，在我们的个案是1Hz。 举一个例子，美国国家半导体的LMV851在10kHz下的宽带噪声为10nV/√Hz。为了计算出根均方值噪声，首先要从图表决定出1/f拐点(fce)的数值。使用数据表中的电压噪声密度图，这样便可找到fce大约等于300Hz。之后，使用以上的数式便可计算出en=10*√(300/1)=173nV√Hz，而这便是在1Hz下的电压噪声，最后将这数值代入数式1中并将结果乘以6.6，便可得出2.4μV的峰到峰噪声量。 另一个需要考虑的是电流噪声。一般来说，假如电源的阻抗不是很大(>100kΩ)，您可以不考虑电流噪声，仍然可获得一个很接近的推算结果，就正如上述的例子一样。可是，假如电源的阻抗很大，那必须使用相同的技巧来推算电流噪声，并且将电压和电流噪声以根均方值的形式相加。 |
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决定速度的要求
正如运算放大器的噪声对于ＡＤＣ的分辨率来说极为重要一样，带宽对维持系统的精确度也同样重要。为了将误差限制在1/2个最低有效位(LSB)，就需要进行一个快速的检查以决定放大器的带宽是否足够。除了使用复杂和泛味的引导外，您还可以使用模拟/数字转换器的分辨率来迅速推算出结果。方法是使用1/2(N/2)并且将结果乘以-3dB时的放大器频率 (参考2)。 通过以上的捷径和一个14位的ADC，这个例子得出feff= 0.007813*f-3dB。对于图3中可配置增益为10的运算放大器(LMP7711来说)，在-3dB时的频率为1.7MHz。这样，最大带宽(处于1/2个LSB误差)便等于0.007813*1.7E6=13.3kHz。 图 3 便携心电图仪的框图 |
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监视器件和通信器件
大多数较新的医疗诊断仪器都设有无线通信功能。现代的心电图仪(EKG或ECG)都可通过个人电子手帐(PDA)或其他的电脑外围设备把病人的数据于数分钟内传送到医生诊所或医院。撇开无线数据传输所带来的好处，这类设备可能会对医疗器件构成严重的干扰，使其读数出现错误。 为了避免这种干扰，就必须采用滤波器。可是，加入滤波器不单会增大设备的体积，而且还会增加设计的成本。一个更加节约成本和快捷的方法是使用可以抑制无线电频率(ＲＦ)噪声的组件(包括滤波器)。 |
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结语
现今医疗设备领域的趋势是为消费者提供更高价值的产品，即价廉物美且能够迅速提供诊断结果的家居护理仪器。随着技术不断进步，将会有更多的医疗设备通过电脑把数据即时地从病人的居所传送到医生诊所。此外，随着用户对更多功能的需求，对便携医疗设备的精度要求将进一步提高以达到更准确的诊断，而这些都将依靠设计人员不断的创新、长期开发和对全面解决方案所作出的承诺。 |
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