医学成像的MATLAB和Simulink

设计、开发和测试医学成像算法和设备

MATLAB®和仿真软件®让您设计、开发和测试医疗成像算法和设备,同时符合行业法规和标准。您可以验证医疗设备的MATLAB和Simulink产品,以满足FDA/CE2022世界杯八强谁会赢?法规并符合标准,例如IEC 62304在开发过程中。

使用MATLAB和Simulink,您可以:

  • 原型和实现高性能图像形成和重建技术
  • 创建用于计算机视觉、放射组学和计算机辅助诊断的图像处理算法
  • 训练和验证可解释的人工智能(AI)和深度学习模型
  • 在云中部署和共享医疗成像应用程序
  • 设计和模拟天线、阵列、电源系统和医疗成像设备的控制系统

Simulink帮助系统架构师和硬件设计人员进行沟通。它就像一种共享的语言,使我们能够交流知识、思想和设计。Simulink和HDL Coder使我们能够专注于开发我们的算法,并通过模拟来完善我们的设计,而不是检查VHDL语法和编码规则。”

马塞尔·范·巴克尔飞利浦医疗

加速图像形成与重建

MATLAB和Simulink提供了图像重建和形成功能的组合,使您可以从诸如原始数据创建高质量的医学图像k-空间(MRI)、射频信号(超声波)和投影射线(CT)。您可以快速建立不同技术的原型并验证它们的性能。经过验证后,这些算法可以通过代码生成在cpu、gpu和fpga中实现,从而实现快速图像采集。


开发先进的医学图像处理算法

借助MATLAB和Simulink的广泛图像处理功能,您可以导入、可视化和分析原生格式的医学图像,如3D (MRI、CT)、实时(超声、内窥镜)、多模态(PET、SPECT)或高分辨率(数字病理学)。内置的交互应用程序为计算机视觉、放射组学和计算机辅助诊断任务提供直观的工作流程。对于产品化,算法可以自动转换为目标硬件的优化的高性能代码。


创建基于人工智能的医学成像应用

MATLAB和Simulink可以实现基于人工智能的医学成像应用,如图像分割、分类和物体检测。您可以使用常见的AI框架,如TensorFlow™和pytorch,更重要的是,将AI集成到开发成像应用程序的完整工作流程中。使用基于模型的设计,您可以将验证和确认纳入FDA/CE法规遵从性的开发过程中。


在云中部署和共享医学成像应用程序

借助MATLAB和Simulink,您可以使用AWS等公共提供商为软件即服务(SaaS)和医疗保健物联网创建基于云的医疗成像应用程序®, Azure®,或NVIDIA®GPU云。您可以创建基于浏览器的web应用程序,以便与其他人共享应用程序以进行协作和外部验证。此外,您还可以使用云来加速成像应用程序在深度学习和其他计算密集型任务中的性能。


医学成像设备设计

使用MATLAB和Simulink,您可以使用建模和仿真设计医学成像设备部件和控制系统。您可以设计多域组件,如MRI线圈,超声换能器阵列,RF电源系统,以及电机控制系统,热管理和x射线加速器电压。此外,在构建昂贵的硬件原型之前,您可以在虚拟环境中测试这些组件的正确操作。

MATLAB中鸟笼MRI线圈图。

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