使用MATLAB和SIMULINK的生物医学数据分析金宝app
设计，模拟和构建基于AI的下一代医疗设备，同时遵守法规
马铃薯®和模拟金宝app®使生物医学工程师能够分析大量的多模式生物医学数据集。他们还使工程师能够开发智能算法，可以帮助建立下一代医疗设备以帮助慢性病的管理，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的生物医学信号，图像和文本数据
- 使用自动化机器学习（Automl）和深度学习架构构建可解释的预测AI模型
- 自动生成C / C ++或GPU代码，用于嵌入式医疗物联网（IOT）和高性能应用
- 跟踪架构，设计，测试和代码的要求
- 自动报告证明并加快遵守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金宝app for
生物医学数据分析
生物医学数据预处理和可视化
使用Matlab和Simulin金宝appk，您可以分析和预处理大量的生理信号，医学成像和生物医学文本和文献数据集。您可以与硬件设备连接以获取生理信号。例如，使用覆盆子PI™和Arduino®金宝app支持包，您可以与覆盖覆盆子PI，Arduino和EKGShield的嵌入板界面接口，以从这些传感器中收集数据。您还可以访问和分析存储在文件（如EDF）中的信号，Excel®和mat文件。
作为生物医学工程师或研究员，您可以：
- 自动化图像，视频和信号的获取和分析
- 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金宝appk，您可以：
- 使用点击应用程序列车和比较模型
- 使用高级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金宝appTLAB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
- 使用像Tensorflow™，Pytorch和MXNet这样的框架与同行协作
- 使用高阵列来训练机器学习模型，数据集太大而无法适合内存，对您的代码进行最小更改
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代码生成和Simulink集成金宝app
将统计信息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C / C ++代码，包括预处理和后处理步骤。使用Matlab功能块和Simulink中的本机块使用机器学习模型加快验证和验证您的高保真仿真。金宝app您还可以在嵌入式系统，企业系统，FPGA设备或云中部署培训的型号。Matlab支金宝app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MathWorks工具用于FDA / CE调节的工作流程，并满足IEC 62304等协调标准。使用MATLAB和Simulink在医疗设备开发过程中可以帮助减少监管负担并通过自动创建来加快提交的时间表。金宝app许多工程报告。
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