Análisis de datos biomédicos con MATLAB y Simulink

Diseñe, simule y cree dispositivos médicos de última generación basados en IA y conformes con normativas

MATLAB® y Simulink® permiten que los ingenieros biomédicos analicen grandes volúmenes de conjuntos de datos biomédicos multimodales. También permiten desarrollar algoritmos inteligentes para crear dispositivos médicos de última generación para contribuir al tratamiento de enfermedades crónicas y mejorar la calidad de vida general.

Con MATLAB y Simulink, puede:

  • Analizar, visualizar y preprocesar grandes volúmenes de señales, imágenes y datos textuales biomédicos
  • Crear modelos de IA predictivos e interpretables usando arquitecturas de Machine Learning automatizado (AutoML) y Deep Learning
  • Automatizar la generación de código de GPU o C/C++ para aplicaciones médicas embebidas de Internet of Things (IoT) y de alto rendimiento
  • Enlazar los requisitos con arquitectura, diseño, pruebas y código
  • Automatizar la generación de informes para demostrar y acelerar la conformidad con las normativas de FDA/CE y los estándares de la industria, como IEC 62304

“MATLAB nos permite desarrollar, depurar y probar rápidamente algoritmos de procesamiento de sonido, y MATLAB Coder simplifica el proceso de implementación de esos algoritmos en C. No hay otro entorno o lenguaje de programación que podamos usar para producir resultados similares en la misma cantidad de tiempo”.

Yulya Goryachev, Respiri

DIAPOSITIVAS GRATUITAS

Aplicaciones digitales de salud basadas en IA con diseño basado en modelos

Utilice MATLAB y Simulink para crear aplicaciones de IA que cumplen con los estándares de dispositivos médicos.

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Uso de MATLAB y Simulink para el 
análisis de datos biomédicos

Preprocesamiento y visualización de datos biomédicos

MATLAB y Simulink permiten analizar y preprocesar grandes volúmenes de señales fisiológicas, imágenes médicas, y conjuntos de datos bibliográficos y textos biomédicos. Puede establecer una interfaz con equipos de hardware para capturar señales fisiológicas. Por ejemplo, con los paquetes de soporte de Raspberry Pi™ y Arduino®, puede establecer una interfaz con placas embebidas tales como Raspberry Pi, Arduino y EKGShield para recopilar datos de estos sensores. También puede acceder y analizar señales almacenadas en archivos, incluidos los formatos EDF, Excel® y MAT.

Los ingenieros e investigadores biomédicos pueden:

  • Automatizar la captura y el análisis de imágenes, vídeos y señales desde hardware
  • Usar apps para preparar y automatizar el etiquetado de señales, imágenes y datos textuales biomédicos
  • Generar conjuntos de datos fisiológicos, como ECG, a través de simulaciones

AutoML y Deep Learning

Con MATLAB, puede prototipar y desarrollar dispositivos médicos con aplicaciones de Machine Learning. También puede crear modelos predictivos utilizando técnicas de IA tales como Machine Learning y Deep Learning, y desarrollar algoritmos avanzados para monitorización de pacientes, audífonos y aplicaciones terapéuticas.

Con MATLAB y Simulink, puede:

  • Entrenar y comparar modelos con apps de apuntar y hacer clic
  • Utilizar técnicas avanzadas de procesamiento de señales e imágenes, y extracción automática de características
  • Realizar la integración con Simulink de forma nativa o con bloques de funciones de MATLAB para simulaciones o despliegues embebidos
  • Utilizar Machine Learning interpretable para superar la opacidad de la mayoría de los algoritmos de Machine Learning
  • Colaborar con sus colegas utilizando infraestructuras tales como TensorFlow™, PyTorch y MxNet
  • Utilizar arrays altos para entrenar modelos de Machine Learning con conjuntos de datos demasiado grandes para la capacidad de la memoria, con cambios mínimos de código

Generación de código e integración con Simulink

Despliegue modelos de estadística y de Machine Learning en sistemas embebidos, y genere código C/C++ legible para todo el algoritmo de Machine Learning, incluidas las tareas de preprocesamiento y posprocesamiento. Acelere la verificación y la validación de las simulaciones de alta fidelidad utilizando modelos de Machine Learning a través de bloques de función de MATLAB y bloques nativos en Simulink. También puede desplegar sus modelos entrenados en sistemas embebidos, sistemas empresariales, dispositivos FPGA o en la nube. MATLAB admite la generación automática de código CUDA® para redes entrenadas, el preprocesamiento y el posprocesamiento, para adaptarse específicamente a las GPU NVIDIA® más recientes.


Verificación y validación: conformidad con estándares y normativas de la FDA

Puede validar las herramientas de MathWorks para usarlas en flujos de trabajo regulados por la FDA/CE para cumplir con estándares armonizados, como IEC 62304. Durante el proceso de desarrollo de dispositivos médicos, MATLAB y Simulink ayudan a reducir la carga normativa y acelerar los plazos de entrega mediante la creación automática de varios informes de ingeniería.