Wearable healthcare systems are highlighted as innovative solutions for personalized healthcare and lifestyle applications. Miniaturized and portable sensor systems can provide a comfortable and easy way to collect the data of the user’s personal health and exercise. Based on collected data, wearable healthcare systems are capable of diagnosis, treatment, and prevention of disease. In this dissertation, two different wearable healthcare systems are proposed including: 1) compact in-ear electroencephalogram (EEG) measurement system, and 2) portable electrical impedance tomography (EIT) imaging system.
The compact in-ear EEG measurement system is proposed to support a new EEG measurement methodology, Ear-EEG. Ear-EEG shows small motion artifact with stable electrode contact, and provide perfect conditions to measure EEG. Therefore Ear-EEG Sensing IC is proposed to implement the compact in-ear EEG device. The Ear-EEG Sensing IC includes a power-efficient EEG readout and low-power BCC transceiver. Current Reusing Low Noise Amplifier (CRLNA) uses the current reusing technique for improving power efficiency. Bootstrapping DC Servo Loop (BDSL) can reject the high EDO that appears at the dry-contact electrodes while maintaining the low input referred noise. With CRLNA and BDSL, the proposed EEG LNA shows the state-of-the-art 8.8 PEF performance and 0.38 μV$_{rms}$ low input-referred noise even on a 350 mV EDO. In order to reduce the system power consumption, Dual Mode PGA (DMPGA) supports the dual-mode operation. In the sleep mode, the bandwidth is adjusted to 10-20 Hz for the accurate detection of wake-up signal. The power consumption of sleep mode is only 5.7 μW. The proposed IC occupies 8 mm$^2$ in 65-nm CMOS technology, and it is incorporated into the 6 g and 7 cm$^3$ earplug-size device. The peripheral electronics including an audio AFE and a speaker are also integrated for the ASSR based BCI operation. The classification accuracy of BCI was tested on 9 subjects, and the proposed system accomplished 84% accuracy on average. As a result, the first wearable BCI hardware, taking advantage of unobtrusive and robust Ear-EEG is implemented.
The portable EIT imaging system can provide the only way to bring medical imaging technology into home. In this paper, the wide-band EIT imaging system is suggested for early breast cancer detection at home. To detect the small size of the tumor, EIT imaging IC is proposed satisfying the following features: wide-band operation to exploit the electrical characteristics of cancer cells, low noise impedance measurement to detect the small size of tumor, and phase compensation to reduce the image artifacts. Thanks to the Wideband Instrumentation Amplifier (WB-IA), a wide-bandwidth operation of 10MHz is achieved with a low noise level of 14.2nV/√Hz. Besides, WB-IA includes on-chip HPF using PFL, enabling the rail-to-rail DC offset rejection without increasing the noise level. Constant Voltage Source-based Driver (CVS-driver) enables a wide-bandwidth current injection by continuously updating the driving voltage with a current monitoring circuit. Phase Compensation Loop (PCL) automatically calibrates the phase errors produced by circuits to acquire accurate images without artifacts. The proposed EIT imaging IC achieves a small phase error of 4.32° at 10MHz, which is 92% lower than without PCL. EIT Imaging IC is fabricated with 65-nm CMOS technology, and the EIT measurement system is implemented with a credit card size system board. The control of system and image reconstruction are performed with a mobile environment including smartphones and tablets. 0.5 cm target object is detected in both 2D and 3D images using in-vitro measurements. Therefore, the easy and convenient home imaging system is successfully assembled and verified to utilize for early breast cancer detection.
웨어러블 헬스케어 시스템은 개인 맞춤형 건강 관리 및 라이프스타일 응용 분야를 위한 혁신적인 솔루션으로 부각되고 있다. 소형화된 휴대 가능한 센서 시스템을 통해 사용자의 개인 건강 및 운동 데이터를 편리하게 수집하고 분석하여 질병의 진단, 치료 및 예방이 가능하다. 본 박사학위 논문에서는 웨어러블 헬스케어 분야의 두 가지 시스템, 1) 초소형 인이어 뇌파 측정 시스템과 2) 휴대용 전기 임피던스 단층촬영 이미징 시스템을 새롭게 제안하고 이를 구현하기 위한 IC 설계에 대한 내용을 발표한다.
초소형 인이어 뇌파 측정 시스템은 귀에서 뇌파를 측정하는 새로운 방식(Ear-EEG)을 지원하기 위해 제안되었다. Ear-EEG는 움직임으로 인한 신호 왜곡이 작고, 안정적인 전극의 컨택을 제공하는 장점을 가진다. 따라서 Ear-EEG Sensing IC를 제안하여 개인의 귀에 맞춤형으로 제작된 작은 크기의 시스템을 구현하였다. Ear-EEG Sensing IC는 전력 효율성이 우수한 뇌파 증폭기와 저 전력 인체통신 송 수신기를 포함하고 있다. Current Reusing Low Noise Amplifier (CRLNA)는 전류 재활용 기법을 활용하여 전력 효율을 높였다. Bootstrapping DC Servo Loop (BDSL)은 낮은 노이즈 레벨을 유지하면서도 전극에서 발생하는 DC 오프셋을 효과적으로 제거한다. CRLNA와 BDSL을 통해 뇌파 측정 회로는 8.8의 우수한 Power Efficiency Factor (PEF) 성능과 0.38 μV$_{rms}$의 낮은 노이즈 레벨을 달성하였다. Dual Mode PGA (DMPGA)는 전체 시스템의 파워를 줄이기 위해 두 가지 모드를 지원하며, 대기 모드에서 0.57μW의 낮은 전력 소모를 달성하였다. 제안된 IC는 65-nm 공정을 사용하여 8 mm$^2$의 크기로 설계되었고 이를 통해 6 g 및 7 cm$^3$ 의 이어플러그형 시스템이 구현되었다. 시스템에는 오디오 Analog Front End (AFE)와 스피커가 함께 집적되어 Auditory Steady State Response (ASSR)을 활용한 Brain Computer Interface (BCI) 응용에 적용되었다. 9명을 대상으로 시스템의 BCI 분류 정확도는 평균 84%로 측정되었다. 따라서, 편리하고 강건한 Ear-EEG의 장점을 활용한 최초의 웨어러블 BCI 기기가 제안되었다.
휴대용 전기 임피던스 단층촬영 이미징 시스템은 집에서도 손쉽게 사용이 가능한 유일한 이미징 시스템이다. 본 학위 논문에서는 이미징 시스템을 활용하여 집에서 쉽게 조기 유방암 검진을 하는 것을 목표로 두었다. 조기 유방암 진단을 위해서 가장 중요한 것은 작은 크기의 종양을 진단하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 세가지 조건을 만족하는 EIT Imaging IC를 제안한다. EIT Imaging IC는 유방암의 전기적 특성을 활용하기 위한 광대역 동작, 작은 크기의 종양을 측정하기 위한 저 잡음 임피던스 측정, 그리고 이미지의 왜곡을 줄이기 위한 위상 보정 기능을 만족하도록 설계되었다. Wideband Instrumentation Amplifier (WB-IA)를 통해 10 MHz의 높은 동작 주파수와 14.2 nV/√Hz 의 낮은 노이즈 레벨로 임피던스 측정이 가능하였다. Constant Voltage Source based Driver (CVS-driver)는 전압을 인가하고 흐르는 전류를 모니터링하여 실시간으로 인가 전압을 바꾸는 방식으로 동작하며 10MHz의 높은 동작 주파수를 달성하였다. Phase Compensation Loop (PCL)은 회로에서 발생하는 위상 오차를 자동으로 보정해주는 기능을 하여 이미지의 왜곡 현상을 줄인다. PCL을 통해 EIT Imaging IC는 10MHz에서 4.32°의 작은 위상 오차를 달성했으며, PCL을 사용하지 않았을 때 보다 92% 감소하였다. EIT Imaging IC는 65-nm 공정을 사용하여 설계되었으며, 74 mm x 53 mm 크기의 측정 시스템 보드가 구현되었다. 측정 보드 제어 및 이미지 생성 과정은 태블릿이나 스마트폰 등 모바일 환경에서 수행되도록 안드로이드 어플리케이션을 개발했다. 팬텀 모델을 사용하여 측정한 결과 2D 단면과 3D 영상 모두에서 암 세포의 전기전도도를 모델링한 0.5 cm의 물체를 감지하는 것이 가능하였다. 따라서 집에서 누구나 쉽게 촬영이 가능한 웨어러블 이미징 시스템이 제안되었으며 조기 유방암 검진에 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
