Biosensor für Gesundheits-Wearables

SENSORIK MEDIZINTECHNIK

Stm Bio
©STMicroelectronics

Für Wearables für persönliche Healthcare- und Fitness-Systeme hat STMicroelectronics einen Biosensor entwickelt, der einen Eingangskanal für kardiologische und neurologische Signale mit Bewegungsverfolgung und eingebautem AI-Kern kombiniert.

Der Biosensing-Chip für Smartwatches, Sportarmbänder, vernetzte Ringe und smarte Brillen mit der Bezeichnung ST1VAFE3BX kombiniert einen Biopotenzial-Eingang mit dem für die chipinterne Aktivitätserkennung zuständigen Trägheitssensor und AI-Kern von ST.

Mit dem ST1VAFE3BX wird es möglich, Wearable-Applikationen nicht nur am Handgelenk zu tragen, sondern auch an anderen Stellen des Körpers, beispielsweise als Pflaster für Lifestyle-Zwecke oder medizinische Überwachungsfunktionen.


Technische Details

  • Die analogen Front-End-Schaltungen von Biopotenzialsensoren müssen mit unvorhersagbaren Einflüssen wie der Hautbeschaffenheit und der Position der Elektroden am Körper zurechtkommen. Der ST1VAFE3BX enthält ein komplettes vertical Analog Front End (vAFE) zur Detektierung verschiedener Arten von Vitalzeichen, die Aufschluss über den physischen oder emotionalen Zustand geben können.
  • Hersteller von Wellness- und Healthcare-Produkten können ihr Produktspektrum somit durch Funktionen wie Elektrokardiografie (EKG), Elektroenzephalografie (EEG), Seismokardiografie/Echokardiografie (SKG) und Elektroneurografie (ENG) erweitern.
  • Die vom Beschleunigungssensor gelieferten Informationen über die Bewegung der betreffenden Person werden mit den Biopotenzial-Signalen verknüpft, um der Applikation zu helfen, etwaige Zusammenhänge zwischen den gemessenen Signalen und der körperlichen Aktivität zu erkennen.
  • Ebenfalls in den ST1VAFE3BX integriert sind der Machine-Learning Core (MLC) und die Finite State Machine (FSM) von ST, mit deren Hilfe sich einfache Entscheidungsbäume für das chipinterne Neural Processing realisieren lassen. Mit diesen KI-Fähigkeiten kann der Sensor Funktionen wie die Aktivitätserkennung autonom ausführen, was die Haupt-CPU des Hosts entlastet.
  • Zusätzlich gibt es von ST auch Softwaretools wie MEMS Studio in der ST Edge AI Suite sowie Tools zum Konfigurieren der Entscheidungsbäume im MLC.
  • Der Biodetektions-Signalkanal des ST1VAFE3BX umfasst auch das vAFE mit programmierbarer Verstärkung und einer ADC-Auflösung von 12 Bit. Die maximale Ausgangs-Datenrate von 3.200Hz eignet sich für Biopotenzial-Messungen zum Quantifizieren der Aktivität von Herz, Gehirn und Muskeln. Der Baustein benötigt eine Versorgungsspannung zwischen 1,62V und 3,6V. Seine typische Stromaufnahme von 50µA reduziert sich im Stromspar-Modus auf 2,2µA.
  • Der Vollausschlags-Bereich des integrierten, rauscharmen Beschleunigungsaufnehmers kann auf Werte zwischen ±2g und ±16g programmiert werden. Neben dem Machine-Learning Core und dem programmierbaren finiten Zustandsautomaten, die sich unter anderem für die Aktivitätserkennung eignen, implementiert der ST1VAFE3BX auch anspruchsvolle Schrittdetektor- und Schrittzählerfunktionen.


Verfügbarkeit

Der Sensor ist bereits in Produktion. Er besitzt ein 2mm x 2mm großes LGA-12-Gehäuse und ist zum Preis von 1,50 US-Dollar (ab 1.000 Stück) erhältlich.

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