MATLAB y Simulink permiten diseñar, desarrollar, y probar algoritmos y dispositivos de captura de imágenes médicas al tiempo que se cumplen 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 el estándar 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 IA explicable y Deep Learning
- Desplegar y compartir aplicaciones de captura de imágenes médicas en la nube
- Diseñar y simular antenas, arrays, sistemas de alimentación eléctrica y sistemas de control para dispositivos de captura 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 optimizar el diseño a través de la simulación que en comprobar las reglas de codificación y la sintaxis VHDL.”
Uso de MATLAB y Simulink para captura de imágenes médicas
Optimización 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 no procesados, 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.
Ejemplos y procedimientos
Más información
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 objetivo.
Ejemplos y procedimientos
Más información
- Introducción al análisis de imágenes médicas
- Introducción a la segmentación de imágenes médicas
- Flujos de tareas de captura de imágenes médicas en MATLAB (43:36)
- Visión artificial integrada mediante MATLAB y Simulink (2:43)
- Automatización de la caracterización tisular endoscópica en pacientes con cáncer mediante visión artificial
Desarrollo de aplicaciones de captura de imágenes médicas basadas en IA
MATLAB y Simulink ofrecen soporte para aplicaciones de captura de imágenes médicas basadas en IA, como segmentación de imágenes, clasificación y detección de objetos. Puede trabajar con marcos de IA frecuentes, como TensorFlow™ y PyTorch, e integrar IA en el flujo de trabajo completo para desarrollar una aplicación de captura de imágenes. Con el diseño basado en modelos, puede incorporar verificación y validación en el proceso de desarrollo para cumplir con normativas de FDA/CE.
Ejemplos y procedimientos
- Ejemplos de Medical Imaging Toolbox
- Segmentación de IRM cerebral con una red U-Net en 3D previamente entrenada
- Clasificación de imágenes de resolución múltiple de gran tamaño con Deep Learning
- Eliminación de ruido de imágenes médicas no supervisadas con CycleGAN
- Transferencia del aprendizaje para imágenes en escala de grises
Más información
- Análisis de imágenes médicas con IA utilizando NVIDIA Holoscan (38:17)
- Desarrollo de un modelo de Deep Learning para diagnóstico asistido de patologías
- Integración de IA en el diseño basado en modelos (22:42)
- IA explicable e interpretable para la certificación de dispositivos médicos (56:06)
- Diagnóstico de nódulos tiroideos a partir de imágenes médicas de ultrasonido con Deep Learning
Despliegue y uso compartido de aplicaciones de captura de imágenes médicas en la nube
Con MATLAB y Simulink, puede crear aplicaciones de captura de imágenes médicas basadas en la nube para IoT de atención médica y software como servicio (SaaS) utilizando proveedores públicos 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 captura de imágenes en tareas de Deep Learning y de alta carga computacional.
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Diseño de dispositivos de captura de imágenes médicas
Con MATLAB y Simulink, puede diseñar piezas de dispositivos de captura de imágenes médicas y sistemas de control utilizando modelado y simulación. Puede diseñar componentes multidominio, 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.
Más información
- Diseño basado en modelos con MATLAB y Simulink (2:08)
- Introducción a Simulink para sistemas de control (11:30)
- Gestión de la complejidad del prototipado rápido de control basado en FPGA (23:03)
- Reducción del riesgo con diseño basado en modelos: Entrevista a Philips Healthcare
- Medrad garantiza la seguridad de una bomba de inyección vascular para IRM
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