在全球范围内,医疗行业正处于一个复杂而关键的时期.随着人口老龄化的加剧,慢性疾病如心血管疾病,糖尿病等的发病率不断攀升,对医疗资源的需求日益增长.据世界卫生组织(WHO)的数据显示,全球65岁以上老年人口的比例在持续上升,预计到2050年将达到16%,这使得医疗系统面临着前所未有的压力.从效率层面来看,传统医疗流程繁琐,患者就医往往需要经历漫长的等待时间.在许多医院,患者从挂号,候诊,检查到取药,常常耗费一整天的时间.以我国大型三甲医院为例,平均每位患者的门诊等待时间超过2小时,住院手续办理时间也较为冗长,这不仅降低了患者的就医体验,也影响了医疗资源的有效利用.同时,医疗信息系统的碎片化问题严重,各医疗机构之间信息难以共享,形成"信息孤岛".患者在不同医院就诊时,往往需要重复进行检查,这不仅增加了患者的经济负担,也造成了医疗资源的浪费.成本方面,医疗费用的持续上涨成为全球性难题.在美国,医疗支出占国内生产总值(GDP)的比例已超过18%,且仍在逐年递增.我国医疗费用也在不断上升,给家庭和社会带来沉重负担.这其中,药品和医疗器械的高昂价格,医疗资源的不合理配置以及低效的医疗管理模式是导致成本上升的主要原因.公立医院在取消药品,耗材加成后,医疗服务价格调整尚不到位,加上疫情影响,业务收支结余率下降,亏损医院数量增多,医务人员工资水平也受到影响.个性化医疗方面,虽然精准医疗,个性化医疗的理念已逐渐兴起,但在实际应用中面临诸多挑战.由于基因检测,个性化治疗方案制定等技术成本高昂,目前仅能惠及少数患者.数据隐私和安全问题也制约着个性化医疗的发展,患者的基因信息,健康数据等敏感信息一旦泄露,将带来严重后果.法律法规和伦理规范的不完善,也使得个性化医疗在实施过程中存在诸多不确定性.

Microchip:医疗变革的幕后推手

MicrochipTechnologyInc.(微芯科技公司),作为半导体领域的佼佼者,自1989年成立以来,已在行业内留下了深刻的印记.总部位于美国亚利桑那州钱德勒市的Microchip,凭借其丰富的产品组合和强大的技术实力,服务于全球超过10万家客户,业务广泛覆盖工业,汽车,消费,航天和国防,通信以及计算等多个重要市场.在半导体行业的发展历程中,Microchip不断通过技术创新和战略收购来巩固自身地位.2016年,它以36亿美元收购同行Atmel,这一举措使其产品线得到极大丰富,进一步提升了在市场中的竞争力.在产品方面,Microchip远程信息控制晶振的业务涵盖微控制器,混合信号,模拟器件以及Flash-IP解决方案等多个关键领域.其中,混合信号微控制器占其净销售额的56%,成为公司的核心业务之一.在技术创新上,Microchip积极投入研发,不断推出新的产品和技术.2025年,它发布了用于智能机器人和医疗成像的PolarFire®FPGA和SoC解决方案协议栈,展现了其在新兴技术领域的前瞻性布局.Microchip踏入医疗领域并非偶然,而是基于对行业趋势的敏锐洞察和自身技术优势的充分考量.随着医疗行业对设备智能化,小型化和互联化的需求日益增长,半导体技术在医疗领域的应用前景愈发广阔.Microchip看到了这一趋势,凭借自身在半导体领域积累的技术和经验,如先进的芯片制造技术,低功耗设计能力以及丰富的通信外设等,有信心为医疗设备制造商提供有力支持,助力其应对医疗电子市场的新挑战.同时,庞大的医疗设备市场规模和持续增长的趋势也吸引着Microchip.据相关数据显示,全球医疗设备市场规模持续扩大,年增长率保持在一定水平,这为Microchip提供了巨大的发展机遇.

边缘AI:医疗设备的智能新引擎

在当今数字化时代,边缘AI正逐渐成为医疗设备领域的关键技术,为医疗行业的变革注入了强大动力.边缘AI,即边缘人工智能,是人工智能与边缘计算的深度融合.它将机器学习算法直接部署在靠近数据源的边缘设备上,使设备能够在本地对自身生成的数据进行排序,过滤和分析,并实时做出决策.与传统AI在医疗应用中的模式相比,边缘AI具有显著区别.传统AI通常依赖云计算,设备采集的数据需传输到远程云端服务器进行处理和分析,然后再将结果返回设备.这一过程虽然能利用云端强大的计算资源,但也存在诸多弊端.数据传输需要稳定且高速的网络连接,在网络信号不佳或中断的情况下,数据传输受阻,医疗设备的功能会受到严重影响.数据在传输过程中面临隐私泄露风险,患者的敏感医疗信息一旦泄露,将造成严重后果.例如在远程医疗会诊中,若网络传输环节出现漏洞,患者的病历,检查报告等隐私数据可能被窃取.而且,数据在设备与云端之间来回传输会产生时间延迟,对于一些对时间极为敏感的医疗场景,如紧急救援,手术辅助等,哪怕是短暂的延迟都可能导致严重后果.边缘AI在医疗设备中的优势则十分突出.它能显著降低延迟.在医疗急救场景中,每一秒都关乎患者的生命安危.以急性心肌梗死患者的救治为例,利用边缘AI技术的便携式心电监测设备可在患者发病瞬间实时分析心电数据,一旦检测到异常,能立即发出警报并启动急救流程,为患者争取宝贵的抢救时间,而无需等待数据传输到云端再返回分析结果.边缘AI还能节省成本.减少数据回传至云端的频率,降低了网络带宽需求,同时优化本地计算资源的利用,有效降低了整体运营成本.对于医疗机构而言,这意味着在不影响医疗服务质量的前提下,可大幅削减数据存储和传输的费用.在隐私保护方面,边缘AI也表现出色.数据在本地设备处理和存储,避免了数据传输到云端带来的隐私风险,更好地保护了患者的隐私.在基因检测数据处理中,边缘AI可在检测设备本地完成数据分析,防止患者的基因隐私信息在传输过程中被泄露.此外,即使在网络连接不足的偏远地区,医疗工作者借助边缘AI设备也能获取关键患者信息,扩大了医疗服务的覆盖范围.

Microchip+边缘AI:重塑医疗设备的创新组合

(一)技术融合与创新

Microchip卫星系统晶振在将边缘AI技术融入医疗设备的过程中,展现出了卓越的技术实力和创新精神.通过对芯片架构的优化,Microchip使医疗设备能够更高效地运行边缘AI算法.以其推出的特定系列微控制器为例,这些微控制器采用了先进的多核架构,不同核心可分别承担数据采集,算法运算和设备控制等任务,大大提高了设备的整体运行效率.在算法层面,Microchip针对医疗数据的特点,开发和优化了一系列机器学习算法.在医学图像识别中,通过改进卷积神经网络算法,使设备能够更准确地识别X光,CT等影像中的病变区域,提高诊断的准确性.为了实现边缘AI与医疗设备的深度融合,Microchip还在硬件和软件协同设计方面取得了重要突破.硬件方面,研发出高性能,低功耗的AI加速器芯片,为边缘AI算法的运行提供强大的算力支持.这种芯片采用了先进的制程工艺,在大幅提升计算能力的同时,有效降低了功耗,非常适合对功耗有严格要求的医疗设备,如可穿戴式健康监测设备等.软件层面,Microchip开发了专门的AI驱动程序和开发工具包,方便医疗设备制造商将边缘AI功能集成到其产品中.这些工具包提供了丰富的函数库和接口,使开发者能够快速搭建和调试AI应用,缩短产品的研发周期.

(二)应用场景与案例

智能诊断设备:在医学诊断领域,时间就是生命,诊断的准确性更是关乎患者的生死存亡.Microchip的边缘AI技术在智能诊断设备中发挥着关键作用,使诊断过程更加快速,精准.以一款基于Microchip技术的便携式血液分析仪为例,它利用边缘AI技术,可在短时间内对采集到的血液样本进行多参数分析.设备内置的AI算法能够快速识别血液中的各种细胞成分,如红细胞,白细胞,血小板等,并准确计算其数量和比例.与传统血液分析仪相比,这款设备不仅检测速度大幅提高,从原来的几分钟缩短到几十秒,而且检测精度也有显著提升,能够检测出更细微的血液指标变化,为医生提供更准确的诊断依据.在疾病早期筛查中,该设备能够通过对血液中特定生物标志物的分析,提前发现潜在的健康隐患,为患者的早期治疗争取宝贵时间.远程医疗设备:随着互联网技术的发展,远程医疗逐渐成为医疗行业的重要发展方向,而Microchip的边缘AI技术为远程医疗设备的发展注入了强大动力.在远程医疗会诊中,医生需要实时获取患者的准确病情信息,这对医疗设备的数据处理和传输能力提出了很高要求.一款搭载Microchip超微型振荡器边缘AI技术的远程医疗设备,在患者端可利用边缘AI对各种生理数据,如心电图,血压,体温等进行实时分析和预处理.设备能够自动识别数据中的异常情况,并及时发出预警.在传输过程中,经过边缘AI处理后的关键数据被传输到医生端,大大减少了数据传输量,降低了对网络带宽的要求,同时提高了数据传输的稳定性和实时性.在一次偏远地区的远程医疗会诊中,一位患者突发心脏不适,当地的远程医疗设备通过边缘AI及时检测到患者心电图的异常变化,并迅速将关键数据传输给城市大医院的专家.专家根据这些准确的数据,快速做出诊断并制定治疗方案,成功挽救了患者的生命.这一案例充分展示了Microchip边缘AI技术在远程医疗设备中的重要作用,它打破了地域限制,使优质医疗资源能够惠及更多患者.可穿戴医疗设备:可穿戴医疗设备作为一种便捷的健康监测工具,近年来受到越来越多消费者的关注.Microchip的边缘AI技术为可穿戴医疗设备带来了功能和用户体验的双重提升.以智能手环为例,传统手环只能简单记录用户的运动步数,睡眠时长等基本数据,而搭载Microchip边缘AI技术的智能手环功能更加强大.它能够通过内置的多种传感器,如心率传感器,血氧传感器,加速度传感器等,实时采集用户的生理数据,并利用边缘AI算法对这些数据进行深度分析.在睡眠监测方面,不仅能准确记录用户的入睡时间,醒来次数等基本信息,还能通过分析睡眠过程中的心率,呼吸频率等数据,判断用户的睡眠质量,识别出睡眠中的异常情况,如睡眠呼吸暂停等,并及时提醒用户.在运动监测方面,能够根据用户的运动数据,如运动类型,运动强度,运动时长等,为用户提供个性化的运动建议和健康指导.这些功能的实现,不仅提升了用户对自身健康状况的了解,也让用户感受到了科技带来的便捷和关怀,大大提高了用户对可穿戴设备专用晶振医疗设备的满意度和使用频率.

优势与影响

(一)对医疗行业的积极影响

提高医疗效率:Microchip的边缘AI技术显著提升了医疗诊断和治疗的效率.在医学影像诊断中,传统的人工读片方式不仅耗时久,而且容易受到医生主观因素的影响.据统计,一位经验丰富的医生阅读一张CT影像平均需要5-10分钟,对于复杂病例,时间可能更长.而利用Microchip边缘AI技术的智能影像诊断系统,能够在短短几秒钟内完成对影像的分析,快速识别出病变部位,并给出初步诊断建议.这大大缩短了患者的诊断等待时间,使医生能够更快地制定治疗方案,提高治疗效果.在手术过程中,边缘AI技术还能实时监测患者的生命体征和手术器械的位置,为医生提供精准的操作指导,减少手术风险,缩短手术时间.降低医疗成本:从设备成本来看,Microchip通过技术创新和优化生产工艺,降低了边缘AI芯片和相关模块的成本.其推出的一些低功耗,高性能的AI芯片,价格相对传统医疗设备专用芯片大幅降低,使得医疗设备制造商在生产智能医疗设备时的硬件成本显著下降.从长期运营成本角度,边缘AI技术减少了对云端计算资源的依赖,降低了数据传输和存储费用.由于设备能够在本地进行数据处理和分析,无需将大量数据传输到云端,节省了6G无线网络晶振带宽费用.同时,减少了数据在云端的存储需求,降低了数据存储成本.在医疗资源利用方面,边缘AI技术提高了医疗资源的利用效率,减少了不必要的检查和治疗,避免了医疗资源的浪费,从而间接降低了医疗成本.推动个性化医疗发展:每个人的身体状况和疾病特征都是独特的,因此个性化医疗成为医疗行业发展的重要方向.Microchip的边缘AI技术在这一领域发挥着关键作用.在基因检测数据分析中,边缘AI技术能够快速准确地对患者的基因数据进行解读,识别出与疾病相关的基因变异.通过对大量基因数据和临床病例的学习,AI算法可以为每个患者制定个性化的治疗方案,提高治疗的针对性和有效性.在药物研发方面,边缘AI技术也能加速药物筛选和临床试验过程.通过对患者的生理数据,疾病模型等信息的分析,AI可以预测药物的疗效和安全性,帮助药企更快地找到适合特定患者群体的药物,缩短药物研发周期,降低研发成本.

(二)面临的挑战与应对策略

技术难题:数据安全是边缘AI在医疗领域应用面临的重要技术难题之一.医疗数据包含患者大量的敏感信息,如个人身份,健康状况,疾病史等,一旦泄露,将对患者造成严重伤害.为了解决这一问题,Microchip采用了先进的加密技术,对设备存储和传输的数据进行加密处理,确保数据的安全性.在算法优化方面,随着医疗数据的不断增长和复杂性的增加,现有的AI算法可能无法满足实时性和准确性的要求.Microchip加大研发投入,不断改进和优化算法,提高算法的效率和准确性.与科研机构合作,共同开展算法研究,探索新的算法模型和技术,以应对不断变化的医疗数据处理需求.市场接受度:市场对边缘AI技术在医疗设备中的应用存在一定疑虑.一方面,医疗机构和患者对新技术的安全性和可靠性存在担忧,担心技术故障可能导致医疗事故.另一方面,部分医疗从业者对新技术的操作和应用不够熟悉,缺乏相关的培训和经验.为了提高市场接受度,Microchip加强与医疗机构和医疗从业者的沟通与合作,通过临床试验和实际案例展示边缘AI技术的安全性和可靠性.同时,为医疗从业者提供专业的培训课程,帮助他们掌握边缘AI技术在医疗设备中的操作和应用技巧,提高他们对新技术的信心和认可度.法规与伦理问题:法规监管是边缘AI在医疗领域应用面临的重要挑战之一.目前,针对边缘AI技术在医疗设备中的应用,相关的法规和标准还不够完善,这使得技术的推广和应用存在一定的不确定性.不同国家和地区的法规差异也给跨国医疗设备制造商带来了困扰.在伦理方面,边缘AI技术的应用可能引发一系列伦理问题,如算法偏见,隐私侵犯等.为了解决这些问题,Microchip积极参与法规制定和标准制定工作,为行业的发展提供指导.加强伦理审查和监督,确保边缘AI技术的应用符合伦理规范.建立透明的算法解释机制,让医疗从业者和患者了解AI决策的依据,减少对算法偏见的担忧.

行业展望

(一)Microchip与边缘AI的未来发展方向

从技术研发角度来看,Microchip有望在边缘AI芯片的算力提升和功耗降低方面取得更大突破.随着医疗设备对数据处理速度和精度的要求不断提高,Microchip可能会进一步优化芯片架构,采用更先进的制程工艺,如从目前的7纳米向5纳米甚至更先进的制程迈进,以大幅提升芯片的计算能力,满足日益复杂的医疗AI算法对算力的需求.在功耗降低方面,Microchip可能会研发新型的低功耗电路设计和电源管理技术,使医疗设备在长时间运行时能够保持较低的低功耗晶振,延长电池续航时间,特别是对于可穿戴式医疗设备和便携式诊断设备来说,这一技术突破将具有重要意义.算法优化也是未来的重要研究方向.Microchip将不断改进和创新边缘AI算法,提高其在医疗数据处理中的准确性和效率.针对医疗影像数据的分析,开发更高效的图像识别算法,能够更准确地识别出微小的病变,提高早期疾病诊断的准确率.随着医疗数据的不断增长和多样化,Microchip可能会研究如何将深度学习,强化学习等多种AI技术融合应用于医疗领域,实现更智能的医疗决策和诊断.在产品拓展方面,Microchip可能会推出更多针对不同医疗场景的边缘AI解决方案.除了现有的智能诊断设备,远程医疗设备和可穿戴医疗设备领域,Microchip可能会将边缘AI技术拓展到手术机器人,康复医疗设备等领域.在手术机器人中,边缘AI技术可实时分析手术部位的图像和生理数据,为机器人的精准操作提供支持,提高手术的成功率和安全性.在康复医疗设备中,边缘AI技术能够根据患者的康复情况实时调整治疗方案,实现个性化的康复训练.

(二)对未来医疗设备和医疗行业的展望

未来,医疗设备将呈现出更加智能化,小型化和互联化的发展趋势.在智能化方面,医疗设备将具备更强的自主决策能力,能够根据患者的实时数据自动调整治疗方案.智能血糖仪不仅能准确测量血糖值,还能根据患者的历史血糖数据,饮食和运动情况,为患者提供个性化的饮食和运动建议,甚至在血糖异常时自动发出警报并与医生的远程医疗系统连接,及时获得医疗指导.小型化方面,医疗设备将变得更加便携,方便患者随时随地进行健康监测和诊断.未来的便携式超声诊断仪可能只有手机大小,但却具备与大型超声设备相媲美的诊断功能,患者可以在家中自行进行超声检查,然后将数据通过网络传输给医生进行远程诊断,大大提高了医疗服务的可及性.互联化方面,医疗设备将实现更广泛的互联互通,形成一个庞大的医疗物联网.患者佩戴的各种可穿戴医疗设备能够实时将生理数据传输到医院的信息系统中,医生可以随时随地查看患者的健康状况,实现远程实时监测和诊断.不同医疗机构之间的医疗设备也将实现数据共享,患者在一家医院的检查结果可以直接在其他医院的设备上读取,避免了重复检查,提高了医疗效率.

Microchip与边缘AI开启医疗设备新时代的变革密码

DSC1124CI5-100.0000	Microchip	DSC1124	MEMS	100MHz	HCSL	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1121CM2-040.0000	Microchip	DSC1121	MEMS	40MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101DL5-020.0000	Microchip	DSC1101	MEMS	20MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101BI5-133.0000	Microchip	DSC1101	MEMS	133MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CL5-100.0000	Microchip	DSC1101	MEMS	100MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1122NE1-025.0000	Microchip	DSC1122	MEMS	25MHz	LVPECL	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CE1-125.0000	Microchip	DSC1123	MEMS	125MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1122DI2-200.0000	Microchip	DSC1122	MEMS	200MHz	LVPECL	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI2-333.3333	Microchip	DSC1123	MEMS	333.3333MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI2-020.0000	Microchip	DSC1123	MEMS	20MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1103CE1-125.0000	Microchip	DSC1103	MEMS	125MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI1-027.0000	Microchip	DSC1123	MEMS	27MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI2-333.3300	Microchip	DSC1123	MEMS	333.33MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123AI2-156.2570	Microchip	DSC1123	MEMS	156.257MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123AI2-148.5000	Microchip	DSC1123	MEMS	148.5MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123BL5-156.2500	Microchip	DSC1123	MEMS	156.25MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123BI2-100.0000	Microchip	DSC1123	MEMS	100MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1103BI2-148.5000	Microchip	DSC1103	MEMS	148.5MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1103BI2-135.0000	Microchip	DSC1103	MEMS	135MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1102BI2-125.0000	Microchip	DSC1102	MEMS	125MHz	LVPECL	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1102BI2-153.6000	Microchip	DSC1102	MEMS	153.6MHz	LVPECL	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI5-100.0000	Microchip	DSC1123	MEMS	100MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI5-156.2500	Microchip	DSC1123	MEMS	156.25MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123DL1-125.0000	Microchip	DSC1123	MEMS	125MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
MX575ABC70M0000	Microchip	MX57	XO (Standard)	70MHz	LVCMOS	2.375 V ~ 3.63 V
MX553BBD156M250	Microchip	MX55	XO (Standard)	156.25MHz	HCSL	2.375 V ~ 3.63 V
MX575ABB50M0000	Microchip	MX57	XO (Standard)	50MHz	LVDS	2.375 V ~ 3.63 V
MX573LBB148M500	Microchip	MX57	XO (Standard)	148.5MHz	LVDS	2.375 V ~ 3.63 V
MX554BBD322M265	Microchip	MX55	XO (Standard)	322.265625MHz	HCSL	2.375 V ~ 3.63 V
MX573NBB311M040	Microchip	MX57	XO (Standard)	311.04MHz	LVDS	2.375 V ~ 3.63 V
MX573NBD311M040	Microchip	MX57	XO (Standard)	311.04MHz	HCSL	2.375 V ~ 3.63 V
MX573NBA622M080	Microchip	MX57	XO (Standard)	622.08MHz	LVPECL	2.375 V ~ 3.63 V
DSC1033DC1-012.0000	Microchip	DSC1033	MEMS	12MHz	CMOS	3.3V
DSC1001CI2-066.6666B	Microchip	DSC1001	MEMS	66.6666MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001CI2-066.6666B	Microchip	DSC1001	MEMS	66.6666MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001CI2-066.6666B	Microchip	DSC1001	MEMS	66.6666MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001DI1-026.0000T	Microchip	DSC1001	MEMS	26MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001DI1-026.0000T	Microchip	DSC1001	MEMS	26MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001DI1-026.0000T	Microchip	DSC1001	MEMS	26MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1101CM2-062.2080T	Microchip	DSC1101	MEMS	62.208MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CM2-062.2080T	Microchip	DSC1101	MEMS	62.208MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CM2-062.2080T	Microchip	DSC1101	MEMS	62.208MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1121DM1-033.3333	Microchip	DSC1121	MEMS	33.3333MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1001DI2-004.0960T	Microchip	DSC1001	MEMS	4.096MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001DI2-004.0960T	Microchip	DSC1001	MEMS	4.096MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1001DI2-004.0960T	Microchip	DSC1001	MEMS	4.096MHz	CMOS	1.8 V ~ 3.3 V
DSC1121BM1-024.0000	Microchip	DSC1121	MEMS	24MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CI5-020.0000T	Microchip	DSC1101	MEMS	20MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CI5-020.0000T	Microchip	DSC1101	MEMS	20MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CI5-020.0000T	Microchip	DSC1101	MEMS	20MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123CI2-125.0000T	Microchip	DSC1123	MEMS	125MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1101CL5-014.7456	Microchip	DSC1101	MEMS	14.7456MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1104BE2-100.0000	Microchip	DSC1104	MEMS	100MHz	HCSL	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123AI2-062.5000T	Microchip	DSC1123	MEMS	62.5MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123AI2-062.5000T	Microchip	DSC1123	MEMS	62.5MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1123AI2-062.5000T	Microchip	DSC1123	MEMS	62.5MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1103BI2-100.0000T	Microchip	DSC1103	MEMS	100MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1103BI2-100.0000T	Microchip	DSC1103	MEMS	100MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1103BI2-100.0000T	Microchip	DSC1103	MEMS	100MHz	LVDS	2.25 V ~ 3.6 V
DSC1121BI2-080.0000	Microchip	DSC1121	MEMS	80MHz	CMOS	2.25 V ~ 3.6 V