生物医学数据分析的MATLAB和Simulink金宝app
设计、模拟和构建基于人工智能的下一代医疗设备，同时遵守法规
MATLAB®和仿真软金宝app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，帮助构建下一代医疗设备，以帮助管理慢性疾病，提高整体生活质量。
使用MATLAB和Simulin金宝appk，您可以:
- 分析、可视化和预处理大量生物医学信号、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AI模型
- 为嵌入式医疗物联网(IoT)和高性能应用程序自动生成C/ c++或GPU代码
- 跟踪需求到体系结构、设计、测试和代码
- 自动化报告，以证明和加快符合FDA/CE法规和IEC 62304等行业标准
“MATLAB使我们能够快速开发、调试和测试声音处理算法，而MATLAB Coder简化了用c语言实现这些算法的过程。没有任何其他环境或编程语言可以让我们在相同的时间内产生类似的结果。”
Yulya Goryachev，呼吸器
生物医学数据预处理与可视化
使用MATLAB和Simulin金宝appk，您可以分析和预处理大量的生理信号、医学成像以及生物医学文本和文献数据集。您可以与硬件设备接口来获取生理信号。例如，树莓派™和Arduino®金宝app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文件中的信号，如EDF, Excel®，以及mat文件。
作为一名生物医学工程师或研究人员，你可以:
- 自动获取和分析来自硬件的图像、视频和信号
- 使用应用程序准备并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，如ECG
AutoML和深度学习
使用MATLAB，您可以使用机器学习应用程序创建和开发医疗设备的原型。你可以使用机器学习和深度学习等人工智能技术建立预测模型，并为患者监测、助听器和治疗应用开发先进的算法。
使用MATLAB和Simulin金宝appk，您可以:
- 用指向点击应用程序训练和比较模型
- 采用先进的信号和图像处理和自动特征提取技术
- 与Simulink集成为本地或金宝appMATLAB函数块，用于嵌入式部署或仿真
- 使用可解释的机器学习来克服大多数机器学习算法的黑盒性质
- 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，这些模型的数据集太大，无法装入内存，只需对代码进行最小的更改
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代码生成和Simulink集成金宝app
将统计数据和机器学习模型部署到嵌入式系统，并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Simulink中的MATLAB函数块和本机块，使用机器学习模型加快对高保真模拟的验证和验证。金宝app您还可以在嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云中部署经过训练的模型。MATLAB支金宝app持自动CUDA® 为训练过的网络生成代码，以及专门针对最新NVIDIA的预处理和后处理®gpu。
验证和验证-符合FDA法规和标准
您可以验证MathWorks工具在FDA/ ce监管的工作流中使用，并满足IEC 62304等协调标准。在医疗器械开发过程中使用MATLA金宝appB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并加快提交时间。
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