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今天來講一下 VP Shunt
中風、腦部疾患、腦壓增加、水腦…個案，通常神經外科醫師都會做這樣的處置。腦分流器通常用於治療腦積水，腦積水是由於腦脊液過度堆積而導致的大腦腫脹。如果任其發展，腦脊液會積聚，導致顱內壓升高，從而導致顱內血腫，腦水腫，腦組織壓碎或疝氣。腦分流器可用於緩解或預防患有腦積水或其他相關疾病的患者的這些問題。
個案已出院幾個月，每次訪視都發現那個手術傷口沒有癒合得很好，今天更是明顯。拍照與原神外醫師聯繫，擔心局部感染造成更嚴重合併症，安排住院再手術修補處理。目前先以生理食鹽水清潔，抗生素藥膏(neomycin)+紗布覆蓋。
提醒：任何傷口都必須謹慎喔～
………………………網路資料………………………
腦室腹腔引流術適應症：常壓性水腦症、阻塞性水腦症及腦室出血等。
腦室腹腔引流術目的： 當腦脊髓液產生過多或通路受阻時，導致腦內脊髓液存留過多，造成水腦，故利用分流手術，將脊髓液引流到腹腔，以減輕腦部內的壓力。
#物聯網IoT #量測 #元件電流波形分析儀
【節流，從細節著手】
電池供電的物聯網 (IoT) 裝置，為達到極致省電需求，休眠、待機模式的啟動與喚醒功耗亦是設計關鍵；可別小看這些微小電流，所謂積沙成塔，加總起來依然很可觀！以往用傳統示波器加上分流器 (shunt) 電阻來量測、換算電流，若示波器解析度不夠高、背景雜訊太大，呈現出的電流波形非常不容易判讀。於是，專用的「元件電流波形分析儀」便應蘊而生。
演示視頻：
《Keysight：使用元件電流波形分析儀精確測量物聯網功耗》
http://www.compotechasia.com/a/CTOV/2016/1025/33821.html
#是德科技Keysight #CX3300
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#電源設計 #電源管理晶片PMIC #物聯網IoT #奈米電流 #無線醫療裝置
#量測T&M #直流電源分析儀 #電池模擬器 #電源供應器 #電源量測單元SMU #電源管理單元PMU #分流器Shunt #資料擷取DAQ
【IoT 連網裝置電流變動大，如何捕獲一閃而過的致命缺失？】
在額定電壓下，物聯網 (IoT) 裝置的模組間工作電流往往得錙銖必較，以「奈米」尺度做計算，才能符合低雜訊、低功耗需求 (P=I x V，功率為電流、電壓乘積)；這意謂裝置在設計上除了減少電流消耗，也要顧及實際應用細節。以無線醫療裝置為例，因電池供電有限，又需透過藍芽與智慧手機配對連結，電量掌握與數值讀取格外重要；確保使用者能如常追蹤生理資訊，供醫師作為診療參考或在數據出現異常時自動上傳。同時，了解電力消耗情況和剩餘電量，知道何時該充電。
電池供電的裝置多會採用電源管理方案來節能，而等待逾時 (wait for timeout) 和休眠、待機的時間點拿捏、裝置的靈活使用效率與電池續航力息息相關。對開發人員來說，利用示波器長時間記錄電流變化，累積時間與電流資料做積分、模擬耗電情境，找出電流波動的峰值極限 (Peak limit) 是關鍵。若運作中的電流超出可輸出的容量太多，裝置的電力很快就會耗盡；而如何分析電流在實際情境下的脈衝、減少超標峰值出現機率、降低充放循環等，都有賴精確量測儀器做輔助。
一般分流器 (Shunt) 搭配資料擷取 (DAQ) 設備是最常見的簡易量測方式，但使用分流器做電流轉換的峰值電壓容易出界，即使是一般直流電源，待測物的暫態電壓亦可能超出範圍；須花費很多心力去選用不同的分流器、長時間記錄，並做編程和數據誤差修正——傳統測試設備大都有固定偏移誤差，會限制電池的電流量測抽載訊號的表現。偏偏 IoT 連網裝置的動態範圍很大，連網瞬間的電流會急升至安培 (A) 等級，休眠時又回落至奈米安培 (nA)……
一般示波器偵測到 100 微安培 (μA) 已是極限，且縱軸電流解析度只有 8～10 位元；加上選擇適當分流以量測到極低電流，並在高電流下耐受負擔電壓幾乎不可能，記錄時間又不夠長，根本不足以應對！於是，直流電源分析儀、電池模擬器、元件電流波形分析儀等改良式量測工具相繼出籠；另為補強電源量測單元 (SMU) 僅能模擬靜態狀況、無法捕捉曇花一現的瞬間波動之憾，可借助「電源供應器」(Power Supply) 動態模擬電池行為，再經由電流—電壓對照表換算電量。
延伸閱讀：
《Keysight：電路設計、工作模式與電池充放循環影響甚鉅》
http://compotechasia.com/a/____/2016/1114/34041.html
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