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
Optimización de la formación y análisis de imágenes
MATLAB y Simulink permiten prototipado rápido e implementación de algoritmos avanzados para formación, reconstrucción y análisis de imágenes. Con estos productos, puede generar imágenes médicas de alta calidad a partir de datos no procesados tales como espacio k (IRM), señales de RF (ultrasonido) y rayos de proyección (TC). Puede verificar, validar y desplegar estos algoritmos en hardware integrado y entornos de nube, lo que permite ejecutar flujos de trabajo de certificación de dispositivos médicos con algoritmos de Deep Learning, Machine Learning y reconstrucción. De se modo, puede sacar al mercado mejoras de productos más rápidamente, al tiempo que incorpora diseños avanzados y criterios de conformidad en los algoritmos.
Ejemplos y procedimientos
- Infraredx acelera el desarrollo de FPGA en el primer sistema de imágenes intravasculares de su tipo
- RIKEN Brain Science Institute acelera el análisis de imágenes neurológicas con MATLAB
- Diagnóstico de nódulos tiroideos a partir de imágenes médicas de ultrasonido con Deep Learning
- Ejemplos de Medical Imaging Toolbox
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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.
Más información
- Procesamiento de imágenes en 3D con MATLAB
- Análisis de imágenes médicas con MATLAB
- Análisis de imágenes médicas en formato DICOM
- Visión artificial integrada mediante MATLAB y Simulink (2:43)
- Automatización de la caracterización tisular endoscópica en pacientes con cáncer utilizando visión artificial
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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.
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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.
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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.
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Desarrollo de software embebido conforme con IEC 62304 para dispositivos médicos
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