Neue Wege für autonome Sensornetze

Der Trend zu kleinen, tragbaren Geräten hat unser Leben dramatisch verändert. Beinahe unmerklich tragen wir Computer, Telefone und manchmal sogar eine Jukebox in Form eines MP3-Players mit uns herum. Bald werden wir sicher auch von unserem tragbaren Doktor und Fitness-Coach begleitet werden.

Tragbarer Gesundheits-Coach
Das gegenwärtige Gesundheitswesen ist gekennzeichnet durch aktuelle Heilbehandlung und Krankenhausbetreuung der Patienten. Es herrscht sicherlich Übereinstimmung darüber, dass dies ein kostspieliges Modell ist, das durch die alternde Bevölkerung in den westlichen Ländern stark unter Druck geraten wird. Ein alternatives, kostengünstigeres Modell wäre die prädiktive Medizin, die die Versicherten kontinuierlich überwacht und deren gesundheitliche Probleme bereits in frühen Stadien signalisiert. Zur Realisierung eines derartigen kontinuierlichen Gesundheits-Checks lassen sich kleine Sensoren im und am Körper integrieren, ohne das tägliche Leben groß zu beeinträchtigen. Beispielsweise könnten Personen mit familiär bedingten Blutdruckproblemen entsprechende Sensoren tragen, die den Blutdruck und die Herztätigkeit überwachen. Die so gewonnenen Daten könnten über 24 Stunden am Tag und sieben Tage in der Woche erfasst werden. Dies ermöglicht dem Arzt eine sehr genaue Analyse der vorliegenden Beschwerden – etwa, ob sie durch Stress oder durch Arbeit ausgelöst sind – und er kann daraus notwendige Änderungen in der Diät, beim Sport oder bei Lifestyle-Faktoren ableiten. Auch können Warnmeldungen an den Arzt oder eine Klinik abgesetzt werden, wenn alarmierende Messwerte vorliegen.

Herausforderungen: Baugröße, autonomer Betrieb, Bewegungs-Artefakte
Um ein solches tragbares System zum Gesundheits-Coaching zu realisieren, sind noch zahlreiche Hürden zu überwinden. Ganz offensichtlich ist die nötige Miniaturisierung. Tragbar heißt leicht und kompakt. Eine zweite Forderung ist autonomer Betrieb, denn man will schließlich nicht jeden Tag die Batterien auswechseln müssen. Der Leistungsverbrauch muss minimiert werden, idealerweise auf einen Level, bei dem energy scavenging (Energiegewinnung aus Bewegung, Vibration, Temperaturunterschieden) die Energieversorgung übernehmen kann. Und drittens: Zuverlässigkeit ist eine Schlüsselfunktion. Man will nicht eine Ambulanz alarmieren, wenn nur falsche Messwerte vorliegen. Da die Sensoren bei allen täglichen Aktivitäten getragen werden, muss das System auch die dabei entstehenden Artefakte erkennen und bewerten.

Die Miniaturisierung von Sensoren ist heute bereits weit fortgeschritten. Systeme mit einem Volumen von nur 1 cm3 sind möglich; biegbare IC-Gehäuse versprechen noch mehr Komfort für den Patienten. Eine große Herausforderung ist allerdings immer noch der Leistungsverbrauch des digitalen Signalprozessors (DSP) und des drahtlosen Senders als größte Energieverbraucher der Systeme. Aus diesem Grund fokussieren die Forschungsanstrengungen auf die Entwicklung von Low-power-DSPs und Low-power-Sendern.

Analoger Signalprozessor kontrolliert Leistungsverbrauch und Bewegungs-Artefakte
Als Parallelentwicklung zur Entwicklung von Low-power-DSPs und Mikrosendern haben die Forschungsinstitute Imec und Holst Centre einen analogen Signalprozessor (ASP) in Form eines ASIC geschaffen. Er reduziert den Leistungsverbrauch des Sensorsystems um den Faktor Fünf. Dieser ASIC wurde in ein tragbares, drahtloses EKG-Monitorsystem integriert und führt dabei folgende Funktionen aus:

• Aufnahme von EKG-Signalen bei niedrigem Leistungsverbrauch.
• Reduzierung der Prozessorlast als Begleit-ASIC zum DSP für Low-power- Prozessorlösungen.
• Adressierung des Daten-Overload-Problems mit komprimiertem Sampling zur Reduktion der drahtlosen Sendeleistung.
• Überwachung der Signalintegrität bei weiträumigen Bio-Monitoring-Applikationen, um die Signal-Validität zu gewährleisten.

1. Low-power-Signalakquisition
Die Leistungsoptimierung des neuen ASIC stützt sich auf die Implementierung eines Low-power-/High-performance-Instrumentationsverstärkers. Hauptziel war die Erhaltung der existierenden Leistungseffizienz des analogen Frontends, bei funktionaler Erweiterung der bloßen Signalakquisition. Neben die Forderung des niedrigen Leistungsverbrauchs des Instrumentationsverstärkers (IA) tritt das High-performance-Verhalten des gesamten Systems. Das ist dadurch bedingt, dass die EKG-Signale niederfrequente Anteile und niedrige Amplituden aufweisen. In einem Standard-Instrumentationsverstärker wird das niederfrequente Rauschen durch das Flickerrauschen dominiert. Außerdem wird die EKG-Signalmessung durch die 50/60-Hz-Interferenz mit der Netzspannung beeinträchtigt. Das erfordert hohe CMRR-Werte (common-mode rejection ratio). Aus allen diesen Gründen wurde ein chopper-stabilisierter IA eingesetzt. Diese Architektur kann das Flickerrauschen eliminieren und eine High-performance-Charakteristik (CMRR) bei äußerst geringem Leistungsverbrauch erzielen.
Im ASIC sind mehrfache Signalwege implementiert:

• Ein Kanal für das EKG-Monitoring.
• Zwei Kanäle zur Unterstützung des DSP.
• Zwei Kanäle zur Überwachung der Signalintegrität.

Dazu wurde ein einziger IA entwickelt, der diese Eingangsstufen kombiniert. Das resultiert in einer signifikanten Reduzierung des Verbrauchs.
 
2. Low-power-Processing
Eine der Schlüsselanforderungen beim EKG-Monitoring ist die robuste und präzise Detektion des R-Spitzenwerts. Das wird im Allgemeinen dadurch bewerkstelligt, dass man zunächst den QRS-Komplex detektiert und dann die R-Spitze im QRS-Komplex bestimmt (Bild 4). Traditionelle Lösungen wirken auf die EKG-Signalverarbeitung im DSP-Domain ein, was zu großem Leistungsverbrauch des DSP führt. Im Detail betrachtet scheint es, dass die Feature-Extraktion die Verlustleistung bestimmt. Deshalb stellt sich die Frage, ob sich die Feature-Extraktion in den analogen Bereich verlagern lässt.

Wie in einer Reihe von Veröffentlichungen gezeigt wurde, kann man Heterodyne-Chopping im analogen Domain implementieren, wobei man die Signalfluktuationen in einem spezifischen Frequenzband in leistungseffizienter Weise extrahiert. In der Implementierung von Imec/Holst Centre wird eine Band-power-Extraktion eingesetzt, um den QRS-Komplex von EKG-Signalen zu detektieren. Dabei werden die Signalfluktuationen in der Bandbreite des QRS-Komplexes und das EKG-Signal im Zeit-Domain extrahiert. Unter Nutzung dieser Plattform wird die Bandleistung des EKG-Signals im Frequenzband des QRS-Komplexes extrahiert und als Feature für den Algorithmus zur Erkennung der Herzaktivität verwendet. In dieser Implementierung lässt sich der QRS-Komplex mit hoher Empfindlichkeit detektieren. Darüber hinaus wird die Leistungsdissipation dieser digitalen Plattform um eine Größenordnung reduziert.

3. Minimieren der Datenrate
Die kontinuierliche Übertragung von EKG-Signalen erzeugt einen signifikanten Daten-Overload – was die Verlustleistung des Senders erhöht. Es ist klar, dass eine Signalverarbeitung vor der drahtlosen Übertragung die Menge der gesendeten Daten minimiert. Der Arzt möchte allerdings das EKG-Signal im Zeit-Domain sehen. Aus diesem Grund ist Kompression eine gute Lösung, denn sie beeinträchtigt nicht den Signalgehalt. Eine Methode mit adaptivem Sampling über Aktivitäts-basierte Sampling-ADCs wird implementiert. Das erlaubt die Verwendung konventioneller ADCs; dabei wird die Samplingrate des ADC entsprechend dem Frequenzgehalt des Signals eingestellt. Die Messergebnisse des Aktivitätsba-sierten Samplings zeigen, dass die Sendeleistung im Vergleich zu einem EKG-Signal, das konstant mit 1024 Hz gesampelt wird, beim niedrigsten gewählten Tastverhältnis um den Faktor Sechs reduziert wird.

4. Überwachung der Signalintegrität
Bei weiträumiger Patientenüberwachung ist es äußerst wichtig, die Zuverlässigkeit von EKG-Signalen zu gewährleisten. Das ist immer ein signifikantes Problem bei ambulanten Datenaufzeichnungen, und zwar wegen der Präsenz von Bewegungs-Artefakten. Gerade beim EKG-Monitoring können die Bewegungs-Artefakte den EKG-Signalen sehr ähnlich sein. Das reduziert die Zuverlässigkeit der Algorithmen zur Detektion der Herzaktivität.  Änderungen der Impedanz zwischen Elektrode und Hautoberfläche können mit Bewegungs-Artefakten hoch korreliert sein. Das hat das Potenzial zur Überwachung der Präsenz von Bewegungs-Artefakten. Allerdings muss dazu die Impedanz ohne Störung des EKG-Signals und mit möglichst geringer Leistung gemessen werden.

Der neue ASP-ASIC verwendet eine Implementierung, bei der das Elektroden-Haut-Interface durch zwei Wechselstromsignale stimuliert wird. Die AC-Stromquellen arbeiten mit Chopper-Stabilisierung bei der doppelten Frequenz der AC-Ströme, um den Mittelwert des Stimulierungsstroms auf Null zu halten. Die resultierende Wechselspannung am Elektroden-Haut-Interface wird somit nur durch die Monitorkanäle der CT-Impedanz demoduliert. Das ermöglicht die Trennung der EKG- und Impedanzsignale im Frequenz-Domain über einen Tiefpassfilter. So lassen sich die Signalbandleistung, das EKG-Signal und die Elektroden-Haut-Impedanz simultan mit geringer Verlustleistung überwachen. 

Fazit
Ein neuer Schaltungsblock – ein analoger Digitalprozessor – für tragbare Sensorsysteme wurde bei Imec in einem EKG-Monitorsystem implementiert. Der ASP-ASIC übernimmt sowohl die Signalüberwachung, als auch die Signalverarbeitung. Das ermöglicht eine Optimierung des Leistungsverbrauchs auf der Systemebene (mit einer Reduktion um den Faktor 4,5) und der Robustheit des Systems. ?

Autoren
Els Parton hält ein Ingenieurdiplom und ein Doktorat in Biowissenschaften von der Katholieke Universiteit in Leuven, Belgien. Sie trat 2001 bei Imec als Scientific Editor ein und ist mitverantwortlich für die Abfassung und Editierung der zahlreichen technischen Dokumente und Veröffentlichungen von Imec.
Refet Firat Yazicioglu hält ein Doktorat von der K.U. Leuven in Zusammenarbeit mit Imec und fokussiert in seiner Position als Senior Scientist auf analoge Ultra-low-power-Schaltungen für biomedizinische Applikationen.