基于MATLAB和Simulink的生物医学数据分析万博1manbetx
在符合规定的前提下，设计、模拟和构建基于人工智能的下一代医疗设备
马铃薯®和仿真软万博1manbetx件®使生物医学工程师能够分析大量多模态生物医学数据集。它们还使工程师能够开发智能算法，帮助制造下一代医疗设备，帮助管理慢性疾病，提高整体生活质量。
使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 分析，可视化和预处理大量的生物医学信号，图像和文本数据
- 使用自动机器学习(AutoML)和深度学习架构构建可解释的预测性人工智能模型
- 为嵌入式医疗物联网(IoT)和高性能应用自动生成C/ c++或GPU代码
- 跟踪需求到架构、设计、测试和代码
- 自动化报告，以证明和加速符合FDA/CE法规和行业标准，如IEC 62304
“MATLAB enables us to rapidly develop, debug, and test sound-processing algorithms, and MATLAB Coder simplifies the process of implementing those algorithms in C. There’s no other environment or programming language that we could use to produce similar results in the same amount of time.”
yulya goryachev，Respiri
使用matlab和simulink万博1manbetx for
生物医学数据分析
生物医学数据预处理和可视化
通过MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以分析和预处理大量的生理信号、医学图像和生物医学文本和文献数据集。你可以用硬件设备来获取生理信号。例如，Raspberry Pi™和Arduino®万博1manbetx支持包，您可以与嵌入式板，如树莓派，Arduino和EKGShield接口，从这些传感器收集数据。您还可以访问和分析存储在EDF、Excel等文件中的信号®和mat文件。
作为生物医学工程师或研究人员，你可以:
- 自动采集和分析图像、视频和硬件信号
- 使用应用程序准备和自动标记生物医学信号，图像和文本数据
- 通过模拟生成生理数据集，例如ECG
自动化和深度学习
使用MATLAB，您可以使用机器学习应用来原型和开发医疗设备。您可以使用机器学习和深度学习等AI技术构建预测模型，并开发用于患者监控，助听器和治疗应用的先进算法。
使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 使用点击应用程序列车和比较模型
- 使用先进的信号和图像处理和自动特征提取技术
- 与嵌入式部署或模拟的本机或MA万博1manbetxTLAB功能块集成与Simulink集成
- 使用可解释的机器学习来克服大多数机器学习算法的黑匣子性质
- 使用TensorFlow™、PyTorch和MxNet等框架与同行协作
- 使用高数组来训练机器学习模型的数据集太大，无法放入内存，只需要对代码做最小的更改
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代码生成和Simulink集成万博1manbetx
将统计和机器学习模型部署到嵌入式系统中，为整个机器学习算法生成可读的C/ c++代码，包括预处理和后处理步骤。通过MATLAB函数块和Simulink中的本机块，使用机器学习模型加速验证和验证您的高保真仿真。万博1manbetx您还可以在嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云中部署经过培训的模型。MATLAB支万博1manbetx持自动CUDA® 培训网络的代码生成以及预处理和后处理专门针对最新的NVIDIA®gpu。
验证和验证 - 遵守FDA法规和标准
您可以验证在FDA/ ce规定的工作流程中使用的MathWorks工具，以满足IEC 62304等协调标准。在医疗设备开发过程中使用MATLA万博1manbetxB和Simulink可以通过自动化创建许多工程报告来帮助减少监管负担和加快提交时间。
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