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2-2020

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Fachzeitschrift für Medizintechnik-Produktion, Entwicklung, Distribution und Qualitätsmanagement

Dienstleister Mehr

Dienstleister Mehr Funktionsintegration in der Medizintechnik wagen Embedded-Entwicklungsdienstleistungen im Bereich FPGAs, SoCs, SoMs verhelfen medizinischen Geräten zu noch mehr Datenverarbeitungsleistung auf kleinstem Raum geschickt werden. Sie können nun direkt integriert im Gerät erfolgen. Autoren: Miriam Leunissen, Freie Journalistin, Benedikt Appold, Solectrix GmbH www.solectrix.de Über Human-Resources-Experten wird gerne der Scherz gemacht: „Suchen promovierten Datenmanager mit 10 Jahren Projektmanagement-Erfahrung und höchstens 25 Jahre alt“. Medizintechnik-Experten kennen solche Priorisierungs- Probleme im Zeitalter der Digitalisierung medizintechnischer Geräte ebenfalls - nur dass die hier auftretende Herausforderung darin besteht, immer größere Datenmengen von immer mehr und immer leistungs fähigeren Sensoren in immer kleineren Geräten anhand immer komplexerer Algorithmen und dennoch optimal in Echtzeit zu verarbeiten. Embedded-Spezialisten können diese Ziele als Dienstleister häufig durch Unterstützung bei der Hardund Softwareintegration erreichen und sogar optimieren. Eine häufig in der Medizintechnik noch unterschätzte Methode sind dabei auf Hardware-Ebene programmierbare Bausteine, wie FPGAs, SoCs und SoMs. FPGAs sind programmierbare integrierte Schaltkreise, bei denen deutlich weniger Funktionen festgelegt sind als bei herkömmlichen Schaltkreisen (ICs). Ein System on a Chip (SoC) ist ein Mikrochip mit allen nötigen elektronischen Schaltkreisen und Teilen – darunter auch FPGAs - für ein bestimmtes System in einer einzigen integrierten Schaltung (Integrated Circuit, IC). Ursprünglich wurden solche SoC-Designs in kleinen, zunehmend komplexen elektronischen Endverbraucher-Geräten wie Wearables oder Smartphones eingesetzt. Je kleiner, leistungsstärker und mobiler Medizin- und Laborgeräte werden sollen, umso mehr werden sie auch in diesen Bereichen zur interessanten Option - insbesondere, wenn beispielsweise Echtzeitfähigkeit in der Sensordatenverarbeitung gefragt ist. Weiterer Vorteil der integrierten Lösung: Automatisierte Auswertungen müssen nicht störanfällig über externe Rechenmodule Anwendungsbereich Digitalmikroskopie Die Vorteile des FPGA-Einsatzes zeigen sich unter anderem bei einer sehr kompakten, Digitalmikroskopie- Plattform. Basis dieser sinaCAM- Lösung ist eine spezielle Bildverarbeitungskette implementiert in einen Xilinx Artix 7 FPGA. Das hier aktive Bildgebungs- und -verarbeitungssystem kann sowohl in Kombination mit 3D-Monitoren mit Brille als auch mit brillenlosen Systemen kombiniert werden. Erreicht wird so eine hohe Bildqualität mit geringster Latenz – im letztlich wohl leistungsfähigsten, marktreifen 3D-Bildgebungssystem, das derzeit zu finden ist. Die speziellen Kameraköpfe können bis zu 30 Bilder pro Sekunde in gestochen scharfer 4K-UHD-Auflösung aufnehmen. Das „real 3D“- Konzept stellt die synchrone Aufnahme der Bilddaten sicher. Durch die Verarbeitung innerhalb eines einzelnen FPGAs sind einheitliche Bildeigenschaften garantiert. Eine solche Plattform ist in der ersten Stufe als Nachrüstsystem für bestehende Stereomikroskope gedacht. Dabei werden die Okulare des Mikroskops durch die adaptierten sinaSCOPE-Kameraköpfe ersetzt. Die bisher aufwändige, mechanische Justage von 3D-Kamerasystemen in Mikroskopen erfolgt - dank Systemintegration – dann in Form eines automatisierten, leistungsfähigen Software- Korrektursystems. Anwendungsbereich Diagnostik Auch im Bereich Diagnostik lassen sich durch gezielten SoC-und SoM-Einsatz Quantensprünge an Analytik-Leistung erzielen. Hierbei sticht vor allem die Auslegung einer Systemarchitektur auf eine elegante Kombination aus CPU (für Konfiguration und Management-Auf- 12 meditronic-journal 2/2020

Dienstleister erprobte FPGA-IP-Cores. Neben den durch IP-Cores belegten Ressourcen bleiben immer noch jede Menge Logikelemente übrig für die Haupt-Applikation des jeweiligen Projekts. Dennoch werden immer wieder von Geräteentwickler Bedenken wegen möglicher höherer Entwicklungskosten oder zu wenig Flexibilität des Geräts geäußert. Diese sind meist unbegründet, wie die Erfahrung zeigt. Allerdings müssen einige Punkte beachtet werden. gaben, Visualisierung, Speicherung, Anbindung über ein Betriebssystem an Systemumgebung) und FPGA. Durch diese lassen sich echtzeitkritische Aktionen, wie beispielsweise eine permanente Überwachung einer Motorbewegung oder eine echtzeitkritische Datenerfassung, elegant und gesichert bewerkstelligen. So lassen sich unter anderem Temperierungslösungen mit höchsten Anforderungen an Genauigkeit und Robustheit realisieren. Ein Beispiel Bei der Entwicklung eines hochsensitiven, zweidimensionalen Detektionssystems für die molekulare Diagnostik entstand auf diesem Weg eine Technologie für eine besonders präzise Temperaturregelung von Analyseproben. Die Innovation des Systems besteht in der Fähigkeit, jedes der vorhandenen Heiz- und Kühlelemente individuell ansteuern und optimieren zu können. In einer PCR-Einheit für 96 Proben kann dadurch über ein Heiz- und Kühlsystem mit sechs Peltier-Elementen eine Homogenität über alle Gefäße in allen Phasen der Heiz- und Kühlrampen von kleiner 0,5 °C erreicht werden. Realisiert ist diese hochpräzise Temperaturregelung mit einem STM32 Mikrocontroller. Die STM32-Familie von STMicroelectronics, die auf dem Arm-Cortex- M-Prozessor basiert, ist so konzipiert, dass sie den Benutzern von MCUs vielfältige Freiheitsgrade bietet. Sie ermöglicht dem Entwickler sehr hohe Leistung, Echtzeitfähigkeit, digitale Signalverarbeitung, Low-Power-/Niederspannungsbetrieb und Konnektivität bei größtmöglicher Integration. Entwicklungs- und Performancevorteile Die Erfahrung zeigt: Für die großen medizintechnischen Herausforderungen des neuen Jahrzehnts, wie „Virtualisierung“ und „(Big) Data Analytics“ ließe sich durch gezielte Funktionsintegration in FPGAs, System-on-Chip (SoC) und Systemon-Module (SoM) Lösungen in der Bild- und weiteren Sensordatenverarbeitung vieles abgewinnen. Der Vorteil von FPGAs liegt dabei darin, dass sie die Entwicklungs- und Performance-Vorteile von Hardwareanwendungen mit den Vorteilen von Softwarelösungen kombinieren. Nur werden beim FPGA nicht, wie bei normaler Software, die zeitlichen und logischen Abläufe programmiert, sondern die Funktionsstruktur des elektronischen Bausteins. Auch System-on-Module-Platinen (SoM) können in der Medizintechnik zum Einsatz kommen. SoMs sind komplette Systeme auf Basis von SoCs (System-on-a-Chip), die Hardware-Prozessoren mit FPGAs kombinieren. Die resultierenden Systeme bieten eine große Menge an Schnittstellen, viele davon implementiert als wiederverwertbare und Plattformdenken Der eine ist Plattformdenken: So lohnt es sich, für so viele Anwendungen wie möglich auf eigens zusammengestellte Entwicklungskits und vorhandene Lösungen zu setzen, auf welchen, für eine spezifische Neuentwicklung aufgesetzt werden kann. FPGA und SoC-Spezialisten haben hierfür im Idealfall auch eigene Starter- und Entwicklungskits am Start. Zudem muss bereits vor Beginn der Entwicklung gewissenhaft definiert werden, was die hochperformante Kernfunktionen (Hardware) und was ggf. änderbare Parameter (Aufgabe der Software) des Geräts werden sollen. Außerdem ist es in der Medizintechnik häufig sinnvoll, mit verfügbaren, vorzertifizierten IP-Cores (Makros für CPU-Kerne, Koprozessoren etc.) oder Modulen wie dem SX-K7 Modul zu arbeiten. ◄ meditronic-journal 2/2020 13

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