MATLAB e Simulink consentono di progettare, sviluppare e testare algoritmi e dispositivi di imaging medico nel rispetto delle normative e degli standard del settore. È possibile validare i prodotti MATLAB e Simulink per i dispositivi medici per soddisfare le normative FDA/CE e conformarsi a standard quali IEC 62304 nel processo di sviluppo.
Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Prototipare e implementare tecniche di formazione e ricostruzione delle immagini ad alte prestazioni
- Creare algoritmi di elaborazione delle immagini per la visione artificiale, la radiomica e la diagnosi automatizzata
- Addestrare e validare modelli esplicabili di intelligenza artificiale (IA) e Deep Learning
- Distribuire e condividere applicazioni di imaging medico nel cloud
- Progettare e simulare antenne, array, sistemi di alimentazione e sistemi di controllo per dispositivi di imaging medico
"Simulink favorisce la comunicazione tra gli architetti di sistema e i progettisti di hardware. È come un linguaggio condiviso che ci permette di scambiare conoscenze, idee e progettazioni. Grazie a Simulink e HDL Coder ci siamo potuti concentrare sullo sviluppo dei nostri algoritmi e sul perfezionamento della progettazione attraverso la simulazione, piuttosto che sul controllo della sintassi VHDL e delle regole di codifica".
Utilizzo di MATLAB e Simulink per l’imaging medico
Accelerazione della formazione e ricostruzione di immagini
MATLAB e Simulink offrono una combinazione di funzionalità di ricostruzione e formazione delle immagini che consentono di creare immagini mediche di alta qualità da dati grezzi come lo spazio k (MRI), i segnali RF (ecografia) e i raggi di proiezione (TAC). È possibile prototipare rapidamente diverse tecniche e validarne le prestazioni. Dopo la validazione, questi algoritmi possono essere ottimizzati per l'acquisizione rapida delle immagini implementandoli in CPU, GPU e FPGA mediante la generazione di codice.
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Sviluppo di algoritmi avanzati di elaborazione di immagini mediche
Grazie alle ampie capacità di elaborazione delle immagini di MATLAB e Simulink, è possibile importare, visualizzare e analizzare immagini mediche nel loro formato nativo come 3D (MRI, TAC), in tempo reale (ecografia, endoscopia), multimodali (PET, SPECT) o ad alta risoluzione (patologia digitale). Le applicazioni interattive integrate forniscono workflow intuitivi per la visione artificiale, la radiomica e la diagnosi automatizzata. Per la produzione, gli algoritmi possono essere tradotti automaticamente in codice ottimizzato ad alte prestazioni per l'hardware target.
Esempi e consigli pratici
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Creazione di applicazioni di imaging medico basate sull’intelligenza artificiale
MATLAB e Simulink consentono l’utilizzo di applicazioni di imaging medico basate sull'intelligenza artificiale, come la segmentazione delle immagini, la classificazione e il rilevamento degli oggetti. È possibile lavorare con framework di IA comuni come TensorFlow™ e PyTorch e, soprattutto, integrare l'IA nel workflow completo per lo sviluppo di un'applicazione di imaging. La progettazione Model-Based consente di incorporare la verifica e la validazione nel processo di sviluppo per garantire la conformità alle normative FDA/CE.
Esempi e consigli pratici
- Esempi di Medical Imaging Toolbox
- Segmentazione di una risonanza magnetica all’encefalo usando una rete 3-D U-Net preaddestrata
- Classificazione delle immagini multirisoluzione di grandi dimensioni utilizzando il Deep Learning
- Denoising di immagini mediche senza supervisione con CycleGAN
- Transfer Learning per immagini in scala di grigi
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- Analisi IA delle immagini mediche con NVIDIA Holoscan (38:17)
- Sviluppo di un modello di Deep Learning per la diagnosi assistita in patologia
- Integrazione dell’IA con la progettazione Model-Based (22:42)
- Intelligenza artificiale spiegabile e interpretabile per la certificazione dei dispositivi medici (56:06)
- Diagnosi di noduli tiroidei da immagini ecografiche mediche mediante Deep Learning
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Distribuzione e condivisione di applicazioni di imaging medico nel cloud
Con MATLAB e Simulink è possibile creare applicazioni di imaging medico basate sul cloud per software-as-a-service (SaaS) e Healthcare IoT utilizzando provider pubblici come AWS®, Azure® o NVIDIA® GPU cloud. È possibile creare applicazioni web basate su browser per condividere le applicazioni con altri per la collaborazione e la validazione esterna. Inoltre, è possibile utilizzare il cloud per accelerare le prestazioni delle applicazioni di imaging nel Deep Learning e in altre attività di calcolo intensivo.
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Progettazione di dispositivi di imaging medico
Con MATLAB e Simulink è possibile progettare parti di dispositivi di imaging medico e sistemi di controllo utilizzando la modellazione e la simulazione. È possibile progettare componenti multidominio come bobine per MRI, array di trasduttori a ultrasuoni, sistemi di alimentazione RF, nonché sistemi di controllo per motori, gestione termica e tensioni dell'acceleratore di raggi X. Inoltre, è possibile testare il corretto funzionamento di questi componenti in un ambiente virtuale prima di costruire costosi prototipi hardware.
Per saperne di più
- Progettazione Model-Based con MATLAB e Simulink (2:08)
- Introduzione a Simulink per un sistema di controllo (11:30)
- Come gestire la complessità del rapid control prototyping su FPGA (23:03)
- Riduzione del rischio con la progettazione Model-Based: domande e risposte con Philips Healthcare
- Medrad garantisce la sicurezza di una pompa di iniezione vascolare MRI
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