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의료기기 공용화 신호처리 플랫폼 구현
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 김영길 | - |
| dc.contributor.author | 임익찬 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-11-29T03:01:20Z | - |
| dc.date.available | 2022-11-29T03:01:20Z | - |
| dc.date.issued | 2020-02 | - |
| dc.identifier.other | 29682 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/21033 | - |
| dc.description | 학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :의용공학과정,2020. 2 | - |
| dc.description.abstract | 의료기기는 인체에 직, 간접적인 영향을 주기에 높은 수준의 신뢰성과 검증이 요구되며 5~10년의 주기에 의해 신제품이 개발된다. 이러한 개발 장기화의 주요 원인으로 신호처리 플랫폼의 개발과 검증과정이 있다. 더불어 생체신호의 계측을 위한 의료기기들은 그 구성과 계측방식에 높은 유사성을 가지고 있다. 사용 목적 및 연동 센서의 종류에 따라 각각의 명칭이 부여되나 계측 및 연산을 위한 신호처리 플랫폼은 유사한 구성으로 이루어지며, 새로운 플랫폼의 개발에 지속적인 시간과 비용이 요구되고 있다. 이러한 문제점들에 대응하기 위한 기존 연구로 Flexible Platform Sensor AFE와 CompactRio, 그리고 바이오넷사에서 개발한 공통 플랫폼 등의 적용 사례가 확인되나 생체신호의 분석을 위한 주요 계측 성능이 낮으며, 다채널 센서에 동시 대응이 불가하여 다목적 의료기기로의 적용에 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 다목적 의료기기에 적합한 고성능의 의료기기 공용화 신호처리 플랫폼을 구현하였다. 구현된 의료기기 공용화 신호처리 플랫폼은 기존의 공용화 플랫폼 대비 높은 계측 성능을 가지며, 이원화된 아날로그 증폭기를 설계하여 외부 연동에 범용성을 고려하였다. 더불어 동기회로 설계로 최대 32채널의 센서 입력에 실시간 대응하며, 디지털 필터들과 보정 알고리듬을 집적화하여 전기적 잡음을 최대한 억제하고 미세 생체신호에 대해 정밀 계측이 가능하다. 이러한 특징들로 인해 ECG, EMG, EEG, 초음파 진단기, 환자 감시 시스템 등 다양한 생체진단용 의료기기에 표준 플랫폼으로의 적용이 가능하다. 본 연구를 통해 의료기기 개발 장기화의 주요 요인 중 하나인 디지털 플랫폼의 설계 및 검증에 대한 시간과 비용투자를 줄이고, 고신뢰성의 장비 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 1. Introduction 1 2. Theoretical Background 5 2.1. ECG 5 2.2. EEG 11 2.3. DR (Digital Radiography) 13 2.4. Portable Radiation Detector 17 3. Existing Common Signal Processing Platform 20 3.1. Flexible Platform Sensor AFE 20 3.2. CompactRio 24 3.3. Common Signal Processing Platform for Medical Devices on Bionet 26 4. Proposed Common Signal Processing Platform for Medical Devices 30 4.1. Hardware System 31 4.1.1. Analog Signal Processing Part 34 4.1.2. Digital Signal Processing Part 36 4.1.2.1. ADC 36 4.1.2.2. DAC 40 4.1.2.3. FPGA 42 4.1.2.4. ARM Cortex-M4 46 4.2. FPGA Logic 49 4.2.1. EPI Bus 52 4.2.2. TLV5636_DAC 54 4.2.3. AD7768_ADC 56 4.2.4. AD_MUX 58 4.2.5. Sync_Start 59 4.2.6. LED_Control 60 4.3. Software Platform 61 4.3.1. Software Architecture 61 4.3.2. Calibration Algorithm for Combination of Gain and Offset 63 5. Experimental and Result Analysis 67 5.1. FPGA Logic Simulation 67 5.1.1. TLV5636_DAC Simulation 67 5.1.2. AD7768_ADC Simulation 70 5.2. Built-In Test and Calibration 73 5.3. ECG Sensor Module Integration Test 77 5.4. Analysis of Test Result 82 6. Conclusions 85 | - |
| dc.language.iso | eng | - |
| dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
| dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | 의료기기 공용화 신호처리 플랫폼 구현 | - |
| dc.title.alternative | Ik-Chan Lim | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
| dc.contributor.alternativeName | Ik-Chan Lim | - |
| dc.contributor.department | 일반대학원 의용공학과정 | - |
| dc.date.awarded | 2020. 2 | - |
| dc.description.degree | Doctoral | - |
| dc.identifier.localId | 1134017 | - |
| dc.identifier.uci | I804:41038-000000029682 | - |
| dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/common/orgView/000000029682 | - |
| dc.description.alternativeAbstract | A higher reliability and verification are required for medical devices since these can directly or indirectly affect human body and new products are being developed in 5~10 years of cycle. A root cause of such a long term for development involves development and verification process of the signal processing platform. In addition, medical devices for measuring the bio-signal share a similarity in terms of the configuration and measuring methodology. Although the devices are differently named depending on the purposes of use or associated sensors, the signal processing platform structure applied in bio-signal measurement are mostly similar to each other. The existing case studies to address such problems include Flexible Platform Sensor AFE, CompactRio and the common platform developed by Bionet Inc., however these all have a limitation to be applied in high performance medical devices because of low measurement performance and no simultaneous response to the multi-channel sensor. In this context, this study implemented the common signal processing platform having a high performance for the medical devices, which is suitable for a multi-purpose medical device. The implemented common signal processing platform for medical devices shows higher sampling rate and higher resolution compared to the existing common platforms, and enables to simultaneously respond to the sensor inputs of max 32 channels. In addition, it also has advantages of suppressing the electrical noises as much as possible and facilitating a precise measurement of the tiny bio-signal outputs by implementing a built-in digital filter and a calibration algorithm. It is anticipated that this study would reduce time and cost for the design and verification processes of next generation medical devices, and contribute to developing a high reliability devices. | - |
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