MATLAB 与 Simulink
助力患者监护

患者监护设备的设计、开发与仿真

在 MATLAB® 和 Simulink® 的帮助下,您可以在云端进行患者监护设备与软件即医疗设备 (SaMD) 应用的大规模设计、开发、仿真和部署工作,同时确保遵循医疗设备方面的全球监管标准。您可以验证 MathWorks® 产品以用于 FDA/CE 合规工作流,并符合 IEC 62304 等协调标准。

了解他人如何使用 MATLAB 与 Simulink 来开发下一代患者监护产品,减少设备上市所需的时间。

“借助 MATLAB、MATLAB Coder 和 Fixed-Point Designer,我们这个小团队成功开发了复杂的实时信号处理算法,并对其进行了优化以降低功耗和内存需求,同时还加速了嵌入式代码的实现,并执行了医疗设备验证所需的严格测试。”

Marina Brockway,VivaQuant

开发融合 AI 技术的患者监护设备

在开发医疗设备的过程中,您可通过基于模型的设计方法来构建融合 AI 技术的医疗设备,同时确保设备符合 IEC 62304 等医疗设备法规。通过 MATLAB,您可以使用机器学习和深度学习方法开发 AI 模型,以对生物医学信号、医学图像和医疗保健数据进行分析。借助 Simulink 平台,您可以集成机器学习模型并自动生成代码,从而进行需求验证并自动生成测试,同时确保遵循认证标准。亮点包括:

  • 点选式 App,可用于训练和比较机器学习与深度学习模型
  • 自动机器学习 (AutoML),包括特征选择、可解释性、模型选择和超参数调优
  • 不改变代码,将处理扩展到大数据和集群
  • 在 MATLAB 中进行算法和工具验证
使用 MATLAB 与 Simulink 开发融合 AI 技术的患者监护系统。

通过基于模型的设计实现 IEC 62304 合规。

患者监护设备的建模和仿真

患者监护应用的开发可能涉及多个工程域,如软件、机械、电气和流体系统。通过使用 Simulink 进行动态系统建模,您可以在统一的仿真环境中集成这些域,从而高效地设计和实现复杂的患者监护设备。动态系统建模与仿真可加速产品开发,包括验证和确认阶段在内。使用 MATLAB 和 Simulink 进行基于模型的设计是一种模块化开发方法,支持工程团队在同一环境中开展从内部研发到设计实现的各项活动。


在云端与边缘设备上部署和扩展患者监护算法

您可使用多核台式机、GPU、集群和云进行大规模计算和并行仿真。有了 MATLAB,在何处存储数据,就可在何处处理数据。使用 MATLAB Parallel Server™ 将计算扩展到高性能集群。使用 MATLAB Production Server™ 将 MATLAB 分析整合到应用程序中。

在 MATLAB 和 Simulink 的帮助下,您只需轻点按钮,即可生成代码并在硬件上运行。这两款产品可为您设计、编程和验证新的嵌入式系统提供从原型到投产的全程支持。使用 MATLAB 和 Simulink,您能够:

  • 在 Windows® 和 Linux® 环境下运行可靠、安全、可扩展的产品级应用程序,可以基于本地,也可以基于 AWS® 和 Microsoft® Azure® 等公有云
  • 与现有的开发运营一体化工作流和工具保持一致,让工程师能够自行将模型、算法和应用程序部署到生产系统中,无需重新编码
  • 生成优化后的 C、C++、CUDA®、Verilog®、VHDL® 以及结构化文本代码
在云端或边缘设备上部署患者监护应用程序。

IEC 62304 合规的确认和验证工作流。

验证、确认和测试

Simulink 提供了诸多测试、验证和确认功能,可协助您对目标硬件的模型和代码进行严格的测试和验证。借助 Simulink Test™ 和 Requirements Toolbox™,您可以:

  • 撰写、分析和管理需求,并创建可追溯性报告
  • 执行模型和代码覆盖率分析,以衡量测试的完备性
  • 对模型、生成的代码以及仿真或物理硬件的基于仿真的测试进行管理
  • 找出隐蔽的设计错误,如整数溢出、死逻辑和除以零
  • 生成自定义报告以作为 FDA/CE 监管合规性证据


了解他人如何使用 MATLAB 和 Simulink

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