Los científicos utilizan MATLAB en la investigación y el desarrollo de electrofisiología para soportar tareas y proyectos clave, tales como:
- Detección, análisis y predicción de picos y trenes de picos con enfoques avanzados de procesamiento de señales, estadística e inteligencia artificial
- Etiquetado de datos de señales, imágenes y vídeos para recopilar características y desarrollar modelos de IA
- Gestión e integración de conjuntos de datos grandes y heterogéneos, incluidos datos de electrofisiología, imágenes médicas, farmacología y comportamiento animal
- Simulación de modelos sofisticados para proporcionar información minuciosa en el nivel molecular, celular, tisular y de organismo
- Escalado de los algoritmos resultantes para su ejecución en la nube, equipos multinúcleo locales o entornos informáticos HPC
- Uso compartido de resultados con colaboradores a través de código de MATLAB, apps, escritorio o interfaces web
“MATLAB, MATLAB Coder y Fixed-Point Designer permitieron a nuestro pequeño equipo de trabajo desarrollar un algoritmo complejo de procesamiento de señales en tiempo real, optimizarlo para reducir los requisitos de potencia y memoria, acelerar la implementación del código embebido y realizar las rigurosas pruebas necesarias para la validación de dispositivos médicos”.
Uso de MATLAB y Simulink para electrofisiología
Electrofisiología con MATLAB
Los científicos que trabajan en electrofisiología utilizan MATLAB para etiquetar, analizar y clasificar señales. MATLAB se puede utilizar para el desarrollo rápido de modelos mediante apps para etiquetar señales, imágenes y vídeos. También puede utilizar la base de código de MATLAB y Simulink para desarrollar nuevas plataformas experimentales y personalizadas, incluidos arrays de electrodos individuales, microplacas, o múltiples electrodos para cultivo celular o uso in vivo. Puede utilizar las herramientas de MATLAB para escalar rápidamente desde el análisis de desarrollo hasta el análisis de despliegue utilizando herramientas de distribución. El análisis se puede escalar para utilizar la nube o la informática HPC sin necesidad de realizar grandes cambios en el código. Los investigadores también utilizan cada vez más la simulación, machine learning y deep learning para comprender y predecir el comportamiento de los sistemas electrofisiológicos a través de grandes escalas de longitud y tiempo.
Casos de éxito
- Enseñanza de instrumentación médica en la Universidad de Washington
- La Universidad de Pennsylvania desarrolla un modelo electrofisiológico del corazón para realizar pruebas de lazo cerrado de marcapasos en tiempo real
- Interfaz cerebro-ordenador: uso de MATLAB y Simulink para adquisición y procesamiento de bioseñales
Desarrollo activo de la comunidad de usuarios
Existe una comunidad de investigación y desarrollo sólida y activa que crea toolboxes de código abierto para electrofisiología. Aunque muchas están alojadas en MathWorks File Exchange, existen otras toolboxes adicionales que se pueden explorar.
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