致力于開發醫療診斷設備的公司面臨的挑戰就是要為消費者提供物美價廉的產品。在降低醫護成本和改善病人護理服務方面，最重要的是能縮小這些醫療設備的體積并提高其精確度。在人口老化問題日趨嚴重的今天，上述需求顯得更為迫切。根據IMS調查公司的InMedica報告，消費類醫療設備的銷售總額到2011年時預計可超過50億美元。

　　醫療設備監護功能的開發與不斷完善，遠程護理供應商能夠在人類健康的幾個重要領域為居家患者、急癥室救護員以至醫院提供更佳的診斷工具。血壓計血糖儀、除顫器等監護類儀器均需要清晰的模擬信號來進行準確的測量，否則便可能危及生命。設計卓越的模擬信號路徑可幫助設計人員降低外來噪聲的干擾、擴展動態范圍和加強精確度。此外，在組件選擇方面，設計人員也必須謹慎選擇以滿足最終產品的性能需求。

　　小封裝中的高性能需求

　　此前，人們通常認為醫院和診所的醫療設備比家居使用的便攜儀器更為精確。可是，新的技術趨勢正迅速扭轉著上述的觀點。新的便攜式醫療設備面的使用者不僅僅有普通消費者，還有深具科技領悟力的病人，因此客戶的需要不再局限于量體溫、做心電圖和測血壓。客戶需要的是全方位的護理及測量功能。

　　為了滿足人們對家居醫療診斷儀器的迫切需求，設備供應商正憑借先進的貨存管理和創新設計來增強市場競爭力，并為產品配備更多的功能來爭取更多的用戶。在開發家居醫療儀器的領域，有一個因素是非常重要的，這就是產品從最初設計到真正投放市場期間所需的開發時間。縮短上市時間，可以讓廠商的產品搶占市場。而能否將開發周期縮短取決于系統設計人員的設計是否足夠靈活并具成本效益。

　　工藝技術影響系統設計

　　雖然電氣規格是設計人員選擇組件的主要因素，但用來制造集成電路的工藝也同樣重要。例如，典型的血糖計通常需配合一個帶有極低輸入偏置電流的運算放大器，大多數的設計人員都會選用JFET放大器。不過，他們在作出決定前應先考慮一下溫度的問題。

　　由于JFET擁有一個很低的初始輸入偏置，因此它很易受到溫度變化的影響，每上升10°C ，輸入偏置便會大約增加一倍。要計算出輸入偏置的漂移，可使用下列的數式（參考1）。

　　Ib（T）Ib（T0） x 2（T-T0）/10

　　例如，一個JFET輸入運算放大器（例如美國國家半導體的LF411）在25 °C下的輸入偏置電流為50pA，而一個更佳的選擇是美國國家半導體的LMP7731，它是一款雙極輸入運算放大器，其輸入偏置電流為1.5nA。通過上述數式，我們可以很快地計算出在85°C下，LF411的輸入偏置電流變成3.2nA，超出LMP7731的兩倍。

　　評估系統的取舍

　　速度、噪聲和功耗對于某些設計來說可能同樣重要，一個低噪聲器件會消耗比較多的電流，而一個低功耗的器件則只可提供有限的帶寬。一個克服這些問題的方法是在適當的應用中使用反補償放大器。與單位增益穩定和速度較高這兩點相比，反補償放大器的優點除了成本比較低之外，是其可在不影響功耗的情況下提供較大的帶寬。

　　反補償運算放大器最適合使用在電流-電壓轉換（跨阻）電路。在醫療儀器中，其中一個最普遍的應用是測量血細胞中的含氧量，稱為SPO2或飽和或外圍氧氣。圖1所示為SPO2模塊的框圖，當中的反補償放大器（TIA）用來將來自光二極管的電流轉化成電壓。

　　利用捷徑縮短設計時間

　　醫療儀器的最重要參數是噪聲，它可以導致電路本身和附近的設備產生嚴重的干擾。計算噪聲是一項比較沉悶的工作，尤其當您想計算出從電源、放大器、數據轉換器以至外部組件，信號路徑對信噪比的整體影響。

　　一般來說，醫療儀器電路都傾向采用較低的頻率來工作，因此這些系統的設計人員通常會比較關心處于0.1到10Hz頻帶以內的噪聲，也稱為峰到峰噪聲。但不幸地是，有些數據表并沒有提供時域噪聲（峰到峰）的數值，而只會提供電壓或電流噪聲密度的典型圖表。除了等待電路的供應商提供測量數據外，有一個快速的方法可幫助推算出峰到峰的噪聲量。

　　假設您打算利用美國國家半導體的LMP7731來推算峰到峰（0.1到10Hz）電壓的噪聲量，首先，在指定頻帶內的頻率范圍中選擇出一個點，例如是1Hz，那對比曲線時的數值便是5.1nV/√Hz （圖2），然后用下列的數式來計算噪聲的根均方值（RMS）：式 1： enrms=“enf”√ln（10/0.1）， 當中 enf 是在 1Hz 下的噪聲通過以上的數式可得出10.9nV的總根均方值噪聲，如要計算出峰到峰噪聲，只需將這根均方值乘以6.6，這樣便可得出72.2nV。這個估算的結果相當不錯，它與數據表中列出的規格78nV很接近。

　　假如數據表中的電壓噪聲密度圖沒有表示在1Hz下的噪聲值，那您可以使用下列簡單的方程式（數式2）來推算某頻率下的數值。

　　式2：en=enb*√（fce/f）

　　當中enb是寬帶噪聲（通常是在1kHz時的數值），而fce 是1/f拐點，至于f是所關注的頻率，在我們的個案是1Hz。

　　舉一個例子，美國國家半導體的LMV851在10kHz下的寬帶噪聲為10nV/√Hz。為了計算出根均方值噪聲，首先要從圖表決定出1/f拐點（fce）的數值。使用數據表中的電壓噪聲密度圖，這樣便可找到fce大約等于300Hz。之后，使用以上的數式便可計算出en=10*√（300/1）=173nV√Hz，而這便是在1Hz下的電壓噪聲，最后將這數值代入數式1中并將結果乘以6.6，便可得出2.4μV的峰到峰噪聲量。

　　另一個需要考慮的是電流噪聲。一般來說，假如電源的阻抗不是很大（》100kΩ），您可以不考慮電流噪聲，仍然可獲得一個很接近的推算結果，就正如上述的例子一樣。可是，假如電源的阻抗很大，那必須使用相同的技巧來推算電流噪聲，并且將電壓和電流噪聲以根均方值的形式相加。

　　決定速度的要求

　　正如運算放大器的噪聲對于ＡＤＣ的分辨率來說極為重要一樣，帶寬對維持系統的精確度也同樣重要。為了將誤差限制在1/2個最低有效位（LSB），就需要進行一個快速的檢查以決定放大器的帶寬是否足夠。除了使用復雜和泛味的引導外，您還可以使用模擬/數字轉換器的分辨率來迅速推算出結果。方法是使用1/2（N/2）并且將結果乘以-3dB時的放大器頻率 （參考2）。

　　通過以上的捷徑和一個14位的ADC，這個例子得出feff= 0.007813*f-3dB。對于圖3中可配置增益為10的運算放大器（LMP7711來說），在-3dB時的頻率為1.7MHz。這樣，最大帶寬（處于1/2個LSB誤差）便等于0.007813*1.7E6=13.3kHz。

　　監視器件和通信器件

　　大多數較新的醫療診斷儀器都設有無線通信功能。現代的心電圖儀（EKG或ECG）都可通過個人電子手帳（PDA）或其他的電腦外圍設備把病人的數據于數分鐘內傳送到醫生診所或醫院。撇開無線數據傳輸所帶來的好處，這類設備可能會對醫療器件構成嚴重的干擾，使其讀數出現錯誤。

　　為了避免這種干擾，就必須采用濾波器。可是，加入濾波器不單會增大設備的體積，而且還會增加設計的成本。一個更加節約成本和快捷的方法是使用可以抑制無線電頻率（ＲＦ）噪聲的組件（包括濾波器）。

　　結語

　　現今醫療設備領域的趨勢是為消費者提供更高價值的產品，即價廉物美且能夠迅速提供診斷結果的家居護理儀器。隨著技術不斷進步，將會有更多的醫療設備通過電腦把數據即時地從病人的居所傳送到醫生診所。此外，隨著用戶對更多功能的需求，對便攜醫療設備的精度要求將進一步提高以達到更準確的診斷，而這些都將依靠設計人員不斷的創新、長期開發和對全面解決方案所作出的承諾。