使用 MATLAB 和 Simulink 进行生物医学数据分析

设计、仿真和构建基于 AI 的下一代医疗设备,同时保证合规性

借助 MATLAB® 和 Simulink®,生物医学工程师能够分析大量多模态生物医学数据集。这些工具还支持工程师开发智能算法,帮助构建下一代医疗设备,以辅助慢性病管理和提高整体生命质量。

借助 MATLAB 和 Simulink,您能够:

  • 分析、可视化和预处理大量生物医学信号、图像和文本数据
  • 使用自动化机器学习 (AutoML) 和深度学习架构,构建可解释的 AI 预测模型
  • 为嵌入式医疗物联网 (IoT) 和高性能应用自动生成 C/C++ 或 GPU 代码
  • 从需求追溯到架构、设计、测试和代码
  • 自动化报告,以证明并加快实现 FDA/CE 法规和 IEC 62304 等行业标准的合规性

“MATLAB 使我们能够快速开发、调试和测试声音处理算法,MATLAB Coder 简化了在 C 语言中实现这些算法的过程。使用其他环境或编程语言,我们都无法在相同的时间内实现类似的效果。”

Yulya Goryachev, Respiri

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使用基于模型的设计进行 AI 数字健康应用开发

使用 MATLAB 和 Simulink 构建符合医疗设备标准的 AI 应用。

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使用 MATLAB 和 Simulink 进行
生物医学数据分析

生物医学数据预处理和可视化

借助 MATLAB 和 Simulink,您可以分析和预处理大量生理信号、医学成像以及生物医学文本和文献数据集。您可以对接硬件设备来采集生理信号。例如,使用 Raspberry Pi™ 和 Arduino® 支持包,您可以对接 Raspberry Pi、Arduino 和 EKGShield 等嵌入式板,从这些传感器采集数据。您还可以访问和分析文件中存储的信号,支持 EDF、Excel® 和 MAT 文件。

生物医学工程师或研究人员可以:

  • 自动采集和分析来自硬件的图像、视频和信号
  • 使用 App 准备并自动标注生物医学信号、图像和文本数据
  • 通过仿真生成生理数据集,如 ECG

AutoML 和深度学习

借助 MATLAB,您可以使用机器学习应用程序进行医疗设备的原型构建和开发。您可以使用机器学习和深度学习等 AI 方法构建预测模型,为患者监护、助听器和治疗应用开发高级算法。

借助 MATLAB 和 Simulink,您能够:

  • 用点选式 App 训练和比较模型
  • 使用先进信号和图像处理以及自动特征提取技术
  • 作为原生模块或 MATLAB Funtion 模块与 Simulink 集成,用于嵌入式部署或仿真
  • 使用可解释的机器学习来克服大多数机器学习算法的黑盒特性
  • 使用 TensorFlow™、PyTorch 和 MxNet 等框架与同行协作
  • 在数据集过大而无法放入内存时,借助 tall 数组训练机器学习模型,仅需对代码进行极少的更改。

代码生成和 Simulink 集成

将统计和机器学习模型部署到嵌入式系统,并为您的整个机器学习算法生成可读的 C/C++ 代码,包括预处理和后处理步骤。通过 MATLAB Funtion 模块和 Simulink 中的原生模块,使用机器学习模型加快高保真仿真的验证和确认。您还可以在嵌入式系统、企业系统、FPGA 设备或云中部署经过训练的模型。MATLAB 支持为经过训练的网络以及预处理和后处理自动生成 CUDA® 代码,以部署到最新的 NVIDIA® GPU。


测试和验证 - FDA 法规和标准的合规性

您可以验证 MathWorks 工具在 FDA/CE 合规的工作流程中的使用,并符合 IEC 62304 等协调标准。在医疗设备开发过程中,MATLAB 和 Simulink 支持您自动创建多种工程报告,从而有助于减轻监管负担、加快交付进程。