【技术实现步骤摘要】
基于人工智能芯片的穿戴式生物信息监测设备及方法
本公开涉及生物信息监测领域，具体涉及基于人工智能芯片的穿戴式生物信息监测设备及方法。
技术介绍
人体的各种生理参数，从常用的血压、体温、心率、脉搏，到更为复杂的脏器活动状态，都是在不同生理状态或不同病理状态下发生变化的。各种参数的生理变化是人体为了适应不同的状态各器官组织协同工作的反应，而各参数的病理状态下变化，反应了人体疾病进程的状态。临床上对于这些参数的获得，通常是在各种状态已然的情况下进行测量，比如运动后血压、心率的变化，要在运动后即刻进行测量，存在特定的检查体位和检查时间延迟，不利于准确反应特定状态下生理参数。而罹患某种疾病后，这些生理参数的检测对于诊断和疾病过程的判断具有重要价值，如能早期发现这些参数的变化更有意义，然而目前大都是在已然出现疾病表现后再去检测，失去早期检测的时机，如心力衰竭早期，心脏功能在静息状态下处于代偿状态而表现为正常，但在活动后方表现出异常，而目前最为简便最为准确判定心衰的技术——心脏超声检查，需要特定的静息、卧位检查，往往不能及时发现这种活动后...
【技术保护点】
1.一种人工智能芯片，其特征是，包括四级复合指令流水线和FPE阵列卷积计算单元；/n所述四级复合指令流水线包括用于获取矩阵运算指令的第一指令流水线、用于处理所监测到的生物信息原始数据的第二指令流水线、用于对处理后的生物信息原始数据进行矩阵、算数、定点数乘以及点乘运算的第三指令流水线以及加载和存储所监测到的生物信息原始数据的第四指令流水线；/n所述FPE阵列卷积计算单元，用于对第二指令流水线和第三指令流水线处理后的生物信息原始数据进行累加处理，重建成像模式、成像感兴趣区域和关键结构点。/n
【技术特征摘要】
1.一种人工智能芯片，其特征是，包括四级复合指令流水线和FPE阵列卷积计算单元；
所述四级复合指令流水线包括用于获取矩阵运算指令的第一指令流水线、用于处理所监测到的生物信息原始数据的第二指令流水线、用于对处理后的生物信息原始数据进行矩阵、算数、定点数乘以及点乘运算的第三指令流水线以及加载和存储所监测到的生物信息原始数据的第四指令流水线；
所述FPE阵列卷积计算单元，用于对第二指令流水线和第三指令流水线处理后的生物信息原始数据进行累加处理，重建成像模式、成像感兴趣区域和关键结构点。
2.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其特征是，所述第一指令流水线包括用于预取指令接口接收的指令数据的指令预取缓存器；所述第四指令流水线包括用于通过数据接口读取片外大容量存储器存储的所监测到的生物信息原始数据的加载存储单元。
3.根据权利要求2所述的人工智能芯片，其特征是，所述第二指令流水线包括译码器和通用目的寄存器，所述译码器对指令预取缓存器存储的指令数据进行译码，所述通用目的寄存器获取第三指令流水线执行后数据、第四指令流水线存储的所监测生物信息原始数据以及FPE阵列卷积计算单元的计算结果，并对其进行逻辑运算处理，译码器译码后的数据、通用目的寄存器处理后的数据经过执行后分别输入到第三指令流水线、FPE阵列卷积计算单元，同时反馈给第一指令流水线。
4.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其特征是，所述第三指令流水线包括当前状态寄存器、算数逻辑单元、定点乘法单元和点乘计算单元；所述当前状态寄存器、算数逻辑单元、定点乘法单元和点乘计算单元分别对第二指令流水线处理后的生物信息原始数据进行矩阵运算、逻辑运算、定点数乘累加运算以及点乘运算处理。
5.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其特征是，所述FPE阵列卷积计算单元包括由多个串联的乘累加处理单元组成的若干乘累加处理单元组，每个乘累加处理单元组连接有缓存器，所述缓存器通过总线与SRAM存储器连接，所述SRAM存储器连接DMA控制器；所述乘累加处理单元组分别处理输入的多个生物信息原始数据，处理后的生物信息数据经过缓存器和SRAM存储器输入至DMA控制器，DMA控制器根据处理后的生物信息数据，重建成像模式、成像感兴趣区域和关键结构点，并将成像模式、成像感兴趣区域和关键结构点数据存储到SRAM存储器中。
6.一种基于人工智能芯片的穿戴式生物信息监测设备，其特征是，包括模拟前端电路模块、数字前端模块以及权利要求1至5中任一项所述的人工智能芯片；
所述模拟前端电路模块，用于产生激励超声换能器的电压脉冲，接收超声面阵换能器采集的回波电信号，并对其进行阻抗匹配，阻抗匹配后的回波电信号经过放大和模/数转换后，输入数字前端模块；
所述人工智能芯片，用于根据成像目的和成像模式对生物信息原始数据进行不同运算，得到成像感兴趣区域和关键结构点，输出控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏飞，王明宇，李飞，刘治，
申请(专利权)人：山东大学齐鲁医院，复旦大学，中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：山东;37
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