基于智能处理器平台的多模式生物电传感器制造技术

技术编号:16222779 阅读:67 留言:0更新日期:2017-09-19 09:46
本发明专利技术涉及一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,包括多模式传感单元,用于采集多种模式的生理信号并将采集到的生理信号转换为模拟电信号,其中至少一个传感单元是采用微机械加工工艺制成的MEMS传感单元;智能处理器平台,用于控制多模式传感单元采集信号并且将采集到的信号进行数据运算、分析、控制、输出;所述MEMS传感单元和智能处理器平台是采用单片集成工艺在衬底上一体化制作而成。本发明专利技术是集电阻抗成像技术EIT、电容抗成像技术CIT、无创血糖、血压、血氧、脉搏、高精度体温检测为一体的7合1智能生物传感器,能够解决传统医疗传感器集成度和测量精度低下的问题,有效推进传感器技术在身体健康监测领域的应用。

【技术实现步骤摘要】
基于智能处理器平台的多模式生物电传感器
本专利技术涉及生理参数测量
,特别涉及一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器。
技术介绍
人体是一个系统性的复杂生命体,这个生命体出现故障时,会表现出很多症状,如:发烧、咳嗽、乏力等,往往这些症状产生时,已经是后期表象了。中国古代医疗保健强调的“未病”理论,就是在人体还没有生病之前,通过调整人体的自身免疫体系,预防疾病的发生,但中医理论的缺陷在于缺乏量化指标、完全依赖于医生的学识经验。随着科学技术的发展,传感器技术的出现能够帮助人们实现医疗数据的量化、精确化,从而应对慢性疾病、更快地从伤病中康复、分析可能引起疾病的异常环境情况,以及在出现问题前检测出不健康的生活习惯。但现有的传感器技术集成度较差,仅能够实现少数测量模式的集成,例如市场上推出的某些智能手表、智能手环,仅具有心率、脉搏和血压两种测量模式,要想同时测量血糖、血压、体温、脉搏、血氧等多种健康数据还需要在身体上同时佩戴多种传感器来实现,阻碍传感器技术在身体健康监测领域的推广和应用。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术的目的在于提供一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,集人体电阻抗成像单元、人体电容抗成像单元、无创伤血糖、体温、血压、血氧和脉搏传感单元为一体,高效、准确的检测并诊断人体健康信息。为达到以上效果,本专利技术采用的技术方案为:一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,包括多模式传感单元,用于采集多种模式的生理信号并将采集到的生理信号转换为模拟电信号,其中至少一个传感单元是采用微机械加工工艺制成的MEMS传感单元;智能处理器平台,用于控制多模式传感单元采集信号并且将采集到的信号进行数据运算、分析、控制、输出;所述MEMS传感单元和智能处理器平台是采用单片集成工艺在衬底上一体化制作而成。优选地,所述多模式传感单元的个数为7,分别是人体电阻抗成像单元、电容抗成像单元、高精度体温传感单元、无创伤血糖传感单元、血压传感单元、血氧传感单元和脉搏传感单元,其中,高精度体温传感单元是MEMS传感单元。优选地,所述人体电阻抗成像单元、人体电容抗成像单元通过128矩阵采集阵列来实现;所述血氧、血压、脉搏传感单元通过发射、接收光电二极管来实现;所述血糖传感单元是通过发射、接收激光二极管来实现;所述高精度体温传感单元是通过MEMS红外体温传感器来实现。优选地,所述MEMS红外体温传感器是热电堆传感器。优选地,所述智能处理器平台包括具有控制、计算、分析功能的中央处理器CPU或微处理器MCU;配合CPU或MCU进行数字信号处理的数字信号处理电路DSP;接收CPU或MCU信号控制并向多模式传感单元传输控制信号的数模混合电路A/D;接收数模混合电路A/D指令并向多模式传感单元发送动作指令的前端处理电路AFE;与外部对接的系统接口。与现有技术相比,本专利技术的有益效果在于:本专利技术基于片上集成传感器的架构理念,利用单片集成加工工艺将MEMS传感单元、智能处理器平台集成在传感器芯片内部,形成集人体电阻抗成像、电容抗成像、高精度体温、无创伤血糖、血压、血氧、脉搏检测为一体的7合1智能生物传感器,解决传统医疗传感器集成度和测量精度低下的问题,增强信号稳定和可靠性能,有效推进传感器技术在身体健康监测领域的应用;另外,采用单片集成、立体电路加工工艺制成的片上多模式生物电传感器,其体积较传统产品有大幅度下降,制造成本和功耗也随之降低,尤其适用于安装至高精度、低功耗、小体积的终端产品上。附图说明图1是本专利技术逻辑框架示意图;图2是本专利技术芯片示意图。具体实施方式下面结合图1至图2,对本专利技术做进一步详细叙述:一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,包括多模式传感单元,用于采集多种模式的生理信号并将采集到的信号转换为电信号,其中至少一个传感单元是采用微机械加工工艺制成的MEMS传感单元;智能处理器平台,用于控制多模式传感单元采集信号并且将采集到的信号进行数据运算、分析、控制、输出;所述MEMS传感单元和智能处理器平台是采用单片集成工艺在硅晶圆片衬底上一体化制作而成,相互之间通过立体电路互联结构组态起来。参见图2,具体地,所述多模式传感单元的个数为7,分别是人体电阻抗成像单元、人体电容抗成像单元、高精度体温传感单元、无创伤血糖传感单元、血压传感单元、血氧传感单元和脉搏传感单元。其中,所述人体电阻抗成像单元、人体电容抗成像单元基于电阻抗成像技术EIT(ElectricalImpedanceTechnology)和电容抗成像技术CIT(CapacitiveImpedanceTechnology),具体可通过外接的128矩阵采集装置来实现阻抗及容抗的信号采集。电阻抗成像技术EIT和电电容抗成像技术CIT能够解决人体病理测量中的离散随机的现象,有效提高数据采集和分析精度,为人体的检测、诊断提供高效准确的信息。这里,所述血氧、血压、脉搏传感单元是外接的由发射、接收光电二极管组成的采集装置,可实现血氧、血压及脉搏信号的采集功能;所述无创伤血糖传感单元是外接的由发射、接收激光二极管组成的采集装置,可实现无创血糖测量;而所述高精度体温传感单元则是MEMS红外体温传感器,可以集成在多模式生物电传感器芯片内部,实现人体高精度体温采集,所述MEMS红外体温传感器可以是热电堆传感器或其他半导体、金属材料组成的MEMS传感器进一步地,所述智能处理器平台包括具有控制、计算、分析功能的中央处理器CPU或微处理器MCU;配合CPU或MCU进行数字信号处理的数字信号处理电路DSP;接收CPU或MCU信号控制并向多模式传感单元前端处理电路AFE传输控制信号的数模混合电路A/D;接收数模混合电路A/D指令并向多模式传感单元发送动作指令的前端处理电路AFE;用于与外部对接的系统接口,例如通信接口、电源接口等其他接口。其中,微码化的CPU或MCU决定了多模式生物电传感器的智能化控制,在这个结构基础上只需向传感器内部输入基础指令,例如When、What,CPU或MCU即可完成一系列控制运算分析并将结果输出。需要注意的是,本专利技术的智能处理器平台还可以根据需求改变或增减相应功能模块,并不局限于此。在本专利技术中,智能处理器平台能够同时控制多模式传感单元对生理信号的采集并将其采集到的生理信号进行计算、分析、输出。以热堆传感器为例阐述高精度体温传感单元的一次完整工作过程:通过系统接口,例如通信接口向CPU输入信号,CPU开始工作并可以指令数字信号处理电路DSP对输入信号进行处理后向数模混合电路A/D传输数字信号,数模混合电路A/D将接受到的数字信号转换成模拟信号传输至前端处理电路AFE,由前端处理电路AFE向热电堆传感器发送动作指令,热电堆传感器接收指令后采集被测信号并将采集到的模拟信号转换成电信号后发回至前端处理电路AFE,AFE接收后对该信号进行初步处理即传送至数模混合电路A/D,数模混合电路A/D将采集到的模拟信号转换至数字信号后发送至智能控制电路CPU,CPU可以指令数字信号处理电路DSP对该数字信号进行数据处理后发回CPU,CPU将经过运算处理分析后的信号通过通信接口输出。而其他六种传感单元工作过程类似,本专利技术不再赘述。在本专利技术中,智能处理器平台和多模式传感单元中的MEMS传本文档来自技高网...
基于智能处理器平台的多模式生物电传感器

【技术保护点】
一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,其特征在于:包括多模式传感单元,用于采集多种模式的生理信号并将采集到的生理信号转换为模拟电信号,其中至少一个传感单元是采用微机械加工工艺制成的MEMS传感单元;智能处理器平台,用于控制多模式传感单元采集信号并且将采集到的信号进行数据运算、分析、控制、输出;所述MEMS传感单元和智能处理器平台是采用单片集成工艺在衬底上一体化制作而成。

【技术特征摘要】
1.一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,其特征在于:包括多模式传感单元,用于采集多种模式的生理信号并将采集到的生理信号转换为模拟电信号,其中至少一个传感单元是采用微机械加工工艺制成的MEMS传感单元;智能处理器平台,用于控制多模式传感单元采集信号并且将采集到的信号进行数据运算、分析、控制、输出;所述MEMS传感单元和智能处理器平台是采用单片集成工艺在衬底上一体化制作而成。2.根据权利要求1所述的一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,其特征在于:所述多模式传感单元的个数为7,分别是人体电阻抗成像单元、电容抗成像单元、高精度体温传感单元、无创伤血糖传感单元、血压传感单元、血氧传感单元和脉搏传感单元,其中,高精度体温传感单元是MEMS传感单元。3.根据权利要求2所述的一种基于智能处理器平台的多模式生物电传感器,其特征在于:所述人体电阻抗成...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵照
申请(专利权)人:合肥芯福传感器技术有限公司
类型:发明
国别省市:安徽,34

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