Medical Instrumentation #1 제출일 : 2014. 03. 17. 생체의공학과 2010103789 박 준 환

1. Generalized Medical Instrumentation system. Measurand Sensor Signal Conditioning Output

1. Generalized Medical Instrumentation system. 1) Measurand 측정하고자 하는 대상(시스템이 측정하는 물리적인 양, 특성) Accessibility(접근성)에 따라 측정 방법이 바뀐다 직접적, 간접적 방법으로 측정이 가능하다. 예) Biopotnetial(생체 전위), Blood pressure(혈압), Temperature(온도) 등

1. Generalized Medical Instrumentation system. 2) Sensor 측정한 양을 전기적인 신호로 바꿔주는 변환 장치 측정하고자 하는 물리량에 따른 센서를 사용해야 한다. 측정하고자 하는 물리량 하나에만 반응 Specific 측정과정에서 측정대상이 변하는 정도를 최소화 Minimization of the extracted energy 외과적 방법을 최소화 Minimally invasive

1. Generalized Medical Instrumentation system. 2) – (1) Minimization of the extracted energy 30℃ 25℃ 29.1℃ 29.1℃ 온도계 측정대상 30℃ 25℃ 26.1℃ 26.1℃ 측정대상의 온도를 최소한으로 변화시켜야 한다. → 측정과정에서 측정대상이 변하는 정도를 최소화 해야 한다.

1. Generalized Medical Instrumentation system. 3) Signal Conditioning Amplification : 적은 신호를 크게 증폭해 주는 과정 Filtering : Noise와 Signal을 걸러줌 4) Output Visual sense (대부분 시각적으로 출력) Auditory, Tactile sense…. Etc…

𝜇P 등전위면 sensor Electrode Amplifier Signal Processing measurand <소금물 통> + 우리의 몸도 소금물 통과 흡사 Ex) 건전지 → 심장

2. Signals And Noise 어떠한 신호를 측정할 때의 신호의 의미, 잡음의 의미, 성능? - 온도계의 예시 온도계를 제작할 때 구상해볼 것들 Measurand 측정범위(Range) 해상도(Resolution) Sensor 온도센서(Thermister) Signal Processing 증폭기(Amplifier) ADC Output Display

2. Signals And Noise 1) Measurand 1st. 측정범위(Range) 설정 : 0 ∼ 100℃ 2nd. 해상도(Resolution) 설정 : 0.1℃ [온도계가 구분하는 최소의 단위] * Dynamic Range[DR] 1. dB = 편의상 사용 → 큰 범위를 압축하여 표현 2. 표현 가능한 개수 : 100/0.1 (개) → 1000개로 가능 * AD Converting시 10 bit로 가능(1024개)

2. Signals And Noise 2) Sensor 3rd. 온도센서(Thermister) 사용 * 1mV/℃의 민감도(Sensitivity) : 전압신호의 제어(Control)이 필요 → Signal Conditioning이 포함된다. * 센서 출력 전압의 범위 : 0 ∼ 100mV(증폭기 입력) 잡음 전압의 범위(RTI : Refer-to-Input) ≤ 100uV (0.1mV)

2. Signals And Noise 3) Signal Processing 증폭이 필요!!! 4th_1. 증폭기 * 전압이득 : 50배 * 잡음전압 ≤ 5mV (증폭기의 잡음 출력) 4th_2. ADC * 10 bit ADC(Dynamic Range) * 입력범위 : 0 ∼ 5V * 바로 Signal을 넣으면 1024/50개로 구분되어 원하는 값이 나오지 않는다. → 5V 중 100mV만 사용 증폭이 필요!!!

2. Signals And Noise 4) Output 5th. Display * 처음에 정한 4자리(000.0 ℃)로 해야 한다. → 처음 계획했던 Resolution에 맞게 PLUS+ 1. 신호와 잡음의 비교 2. AD Conversion하는 과정에서 생기는 오차의 분석

3. 신호와 잡음의 비교(Signal-to-Noise Ratio : SNR) * 잡음의 전력성분에 대한 신호의 전력성분의 상대적인 비 - 신호가 Noise에 의해 얼마나 영향을 받았는지 나타냄 * 측정신호 x(t) = 잡음이 없는 신호 s(t) + 잡음 신호 n(t) SNR = S(신호의 크기) / N(잡음의 크기)

3. 신호와 잡음의 비교(Signal-to-Noise Ratio : SNR) * S(t) = Asin(wt) (w = 2πf = 2π/T) - 시간에 따라 변하는 신호(Deterministic signal) * 크기? 1. 최대치 : 2. 평균치 : 3. RMS(Root-Mean-Square : 실효치) : 4. 신호의 전력 =

3. 신호와 잡음의 비교(Signal-to-Noise Ratio : SNR) * Random한 잡음은 제거가 힘들다. 예) 열 에너지(Thermal Noise) – 가장 대표적 통계적인 방법 사용 - 일정시간 동안 관찰하여 각 전압에 따른 빈도수를 측정 → Noise는 평균이 u이고, 분산은 을 갖는 가우시안 랜덤 분포이다. Random Signal

3. 신호와 잡음의 비교(Signal-to-Noise Ratio : SNR) * 크기? 1. 최대치 : (임의로 setting) 2. 평균치 : 3. RMS(Root-Mean-Square : 실효치) : 4. 신호의 전력 =

4. ADC Analog to Digital Conversion (ADC or A/D) - Analog 신호를 마이크로프로세서나 컴퓨터가 받아 들일 수 있게 Digital 신호로 바꿔주는 과정. 2 steps - Sampling(표본화) : 그 순간의 analog 신호를 capture - Quantization(양자화) : 잡은 analog 신호를 2진수로 변환

1) Sampling (Sample and Hold Circuit) 4. ADC 1) Sampling (Sample and Hold Circuit) t1+ t2- ∼ t2+ t1- Quantizer N bit 2진수 시정수(RC)만큼 exponential 하게 충전 * Quantizer의 입력저항은 커야한다. - Loading effect를 최소화 - Quantizer의 RC 시상수를 키우기 위해 방전되는 시간을 길게하여 Quantization 시간을 벌기 위함 * Sampling을 얼마나 자주 해야할까? - Signal의 최대주파수의 2배로 했을 때 Sampling이 가능하다. (in signals and system) Conversion time t1+ t2+ t1- t1+

4. ADC 2) Quantization * Sampling한 Analog신호를 2진수로 변환하는 과정 V 입력범위 : 0∼V Bit 수 : n V/2 값이 , 사이 일 때 중간 값을 가진다.

4. ADC 2) Quantization * Quantization Noise 같은 확률로 적용 되므로 확률은 이다. (양자화 잡음 전력) 같은 확률로 적용 되므로 확률은 이다. (양자화 Noise에 따른 SNR)

3) Digital로 AD Conversion하는 이유? * Digital Signal은 Analog Signal에 비해 Noise에 둔감하다 - Digital Signal은 ‘0’과 ‘1’로 이루어져 있기 때문 * Analog Signal * Digital Signal S(t) : 실수로 표현가능 - 잡음이 들어오면 그 수로 바뀌기 때문에 원래의 신호를 찾을 수 없음 기준선을 만들어 크면 ‘1’ 작으면 ‘0’으로 구분 – Noise를 구별할 수 있다 Digital Signal은 Noise에 강하다. But! 많은 Bit 수를 필요(2진수), 속도를 높여야 처리 할 수 있다.

감사합니다.