MATLAB y Simulink para gestión de imágenes médicas

Diseñe, desarrolle y pruebe algoritmos y dispositivos de gestión de imágenes médicas

MATLAB y Simulink permiten diseñar, desarrollar y probar algoritmos y dispositivos de gestión de imágenes médicas al tiempo que cumple con normativas y estándares de la industria. Puede validar productos de MATLAB y Simulink para dispositivos médicos a fin de cumplir con las normativas de FDA/CE y estándares tales como IEC 62304 durante el proceso de desarrollo.

Con MATLAB y Simulink, puede:

  • Realizar prototipado e implementar técnicas de formación y reconstrucción de imágenes de alto rendimiento
  • Crear algoritmos de procesamiento de imágenes para visión artificial, radiómica y diagnóstico computarizado
  • Entrenar y validar modelos de inteligencia artificial (IA) y Deep Learning explicables
  • Desplegar y compartir aplicaciones de gestión de imágenes médicas en la nube
  • Diseñar y simular antenas, arrays, sistemas de alimentación eléctrica y sistemas de control para dispositivos de gestión de imágenes médicas

“Simulink facilita la comunicación entre el equipo diseñador de hardware y el equipo de arquitectura de sistemas. Es un lenguaje compartido que permite intercambiar conocimientos, ideas y diseños. Con Simulink y HDL Coder, podemos centrarnos más en desarrollar algoritmos y perfeccionar el diseño a través de la simulación que en comprobar las reglas de codificación y la sintaxis VHDL.”

Marcel van Bakel, Philips Healthcare

Aceleración de la formación y reconstrucción de imágenes

MATLAB y Simulink ofrecen prestaciones de reconstrucción y formación de imágenes que permiten generar imágenes médicas de alta calidad a partir de datos sin procesar, tales como espacio k (IRM), señales de RF (ultrasonido) y rayos de proyección (TC). Puede realizar prototipado de diferentes técnicas y validar su rendimiento rápidamente. Después de la validación, estos algoritmos se pueden optimizar para acelerar la captura de imágenes, implementándolos en CPU, GPU y FPGA con generación de código.


Desarrollo de algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes médicas

Con las amplias prestaciones de procesamiento de imágenes de MATLAB y Simulink, puede importar, visualizar y analizar imágenes médicas en formato nativo, como 3D (IRM, TC), en tiempo real (ultrasonido, endoscopia), multimodal (PET, SPECT) o de alta resolución (patología digital). Las apps interactivas integradas proporcionan flujos de trabajo intuitivos para tareas de visión artificial, radiómica y diagnóstico computarizado. Para la etapa de producción, los algoritmos se pueden traducir automáticamente a código optimizado de alto rendimiento para hardware de destino.


Desarrollo de aplicaciones de gestión de imágenes médicas basadas en IA

MATLAB y Simulink soportan aplicaciones de gestión de imágenes médicas basadas en IA, tales como segmentación de imágenes, clasificación y detección de objetos. Puede trabajar con marcos de IA frecuentes, tales como TensorFlow™ y PyTorch, e integrar IA en el flujo de trabajo completo para desarrollar una aplicación de gestión de imágenes. Con el diseño basado en modelos, puede incorporar la verificación y la validación en el proceso de desarrollo para cumplir con normativas de FDA/CE.


Despliegue y uso compartido de aplicaciones de gestión de imágenes médicas en la nube

Con MATLAB y Simulink, puede crear aplicaciones de gestión de imágenes médicas basadas en la nube para IoT de atención médica y software como servicio (SaaS) utilizando proveedores públicos tales como AWS®, Azure® o NVIDIA® GPU Cloud. Puede crear apps web basadas en navegador para compartir aplicaciones, colaborar y realizar validación externa con colegas. Además, puede utilizar la nube para acelerar el rendimiento de una aplicación de gestión de imágenes en tareas de Deep Learning y de alta carga computacional.


Diseño de dispositivos de gestión de imágenes médicas

Con MATLAB y Simulink, puede diseñar piezas de dispositivos de gestión de imágenes médicas y sistemas de control utilizando modelado y simulación. Puede diseñar componentes multidominio, tales como bobinas de IRM, arrays de transductores de ultrasonido y sistemas de alimentación eléctrica de RF, así como sistemas de control para motores, gestión térmica y tensiones de aceleradores de rayos X. Además, puede probar el correcto funcionamiento de estos componentes en un entorno virtual antes de crear costosos prototipos de hardware.

Bobina de IRM con diseño de jaula de pájaro en MATLAB.

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