MATLAB 和 Simulink 在体外诊断设备中的应用

设计、仿真和测试体外诊断 (IVD) 设备

借助 MATLAB^® 和 Simulink^®，工程师、研究人员及科学家能够设计、仿真和测试体外诊断 (IVD) 设备，同时遵守行业法规和标准。您可以验证 MATLAB 和 Simulink 产品的 FDA/CE 法规合规性，并在开发过程中符合 IEC 62304 等标准。

借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：

设计和仿真用于传感器数据和控制系统的算法
仿真和分析生命科学数据，包括多组学数据、显微镜学数据和质谱数据
创建并验证基于人工智能 (AI) 的体外诊断应用
使用并行和云计算推进生命科学数据处理和 AI 模型
开发 IEC 62304 合规的嵌入式软件，提供完全的需求可追溯性

“MathWorks 工具是我们执行自定义分析工作不可或缺的一部分。MATLAB 让我们可以专注于数据分析而不是编程。它大大加快了我们的编码过程。”
Hongyue Dai 博士，罗塞塔制药公司/默克公司

MATLAB 和 Simulink 在体外诊断设备中的应用

IDNEO 开发嵌入式计算机视觉和机器学习算法以解释血型结果

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设计和仿真用于传感器数据和控制系统的算法

借助 MATLAB 和 Simulink，您可以在统一的仿真环境中集成不同物理域，以高效地设计和测试复杂的 IVD 设备。您可以仿真机电和流体组件、数据传感器和高级算法。有的系统设计需要确保算法、传感器和多域组件在一个独立于硬件的环境中的互操作性，而仿真对于这种系统设计很有帮助。

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示例和操作方法

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仿真和分析生命科学数据

您可以使用 MATLAB 和 Simulink 分析多组学、图像、时间序列、显微镜学以及其他数据，以用于生命科学中的不同任务和应用。您还可以结合使用多个函数来支持常见的生物信息学工作流，如下一代测序 (ChIP-Seq、RNA-Seq)、微阵列和质谱数据。SimBiology 能够对复杂的生物系统进行建模、仿真和分析，并将其应用于 IVD 和药物开发。

示例和操作方法

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创建基于 AI 的体外诊断应用

MATLAB 和 Simulink 支持基于 AI 的 IVD 应用，如识别药物靶标和分类图像数据。您可以使用常见的 AI 框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，并将 AI 集成到开发 IVD 应用程序的完整工作流中。借助基于模型的设计，您可以将验证和确认纳入遵从 FDA/CE 法规合规性的开发流程中。

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推进生命科学数据处理和 AI 模型

借助 MATLAB 和 Simulink，您可以推进生命科学数据处理，完成计算密集型任务，例如高通量筛选和质谱数据分析。您可以优化算法以提高性能，并为 GPU 或 FPGA 等目标处理器自动生成代码。您可以使用并行服务器创建自己的计算基础架构，以支持大数据分析。MATLAB 还支持公有云提供商，如 AWS、Azure、NVIDIA GPU 云。

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