MATLAB und Simulink für die Elektrophysiologie

Wissenschaftler setzen MATLAB® in der elektrophysiologischen Forschung und Entwicklung ein, um wichtige Aufgaben und Projekte zu unterstützen, z. B.:

  • Erkennen, Analysieren und Vorhersagen von Spitzen und Spike-Trains mit fortschrittlicher Signalverarbeitung, Statistik und Ansätzen der künstlichen Intelligenz
  • Kennzeichnung von Signal-, Bild- und Videodaten zur Verwendung bei der Merkmalserfassung und KI-Modellentwicklung
  • Verwaltung und Integration großer und heterogener Datensätze, einschließlich Daten aus Elektrophysiologie, Bildgebung, Pharmakologie und Tierverhalten
  • Simulation ausgefeilter Modelle, um tiefere Einblicke auf Molekül-, Zell- und Gewebe- sowie Organismusebene zu gewinnen
  • Skalierung der resultierenden Algorithmen zur Ausführung auf lokalen Multicore-Rechnern oder HPC-Rechenumgebungen oder in der Cloud
  • Austausch von Ergebnissen mit Mitarbeitern über MATLAB Programmcode, Apps, Desktop- oder Web-Schnittstellen

“Mit MATLAB, MATLAB Coder und Fixed-Point Designer konnte unser kleines Team einen komplexen Echtzeit-Signalverarbeitungsalgorithmus entwickeln, ihn optimieren, um den Strom- und Speicherbedarf zu reduzieren, die Implementierung von Embedded Code zu beschleunigen und die für die Validierung medizinischer Geräte erforderlichen strengen Tests durchzuführen.”

Marina Brockway, VivaQuant

MATLAB und Simulink für die Elektrophysiologie verwenden

Elektrophysiologie mit MATLAB

Wissenschaftler, die in der Elektrophysiologie arbeiten, verwenden MATLAB zur Markierung, Analyse und Klassifizierung von Signalen. Sie können MATLAB für die schnelle Modellentwicklung mit Apps zur Kennzeichnung von Signalen, Bildern und Videos verwenden. Sie können auch die MATLAB Programmcodebasis und Simulink® verwenden, um neue und personalisierte experimentelle Plattformen zu entwickeln, einschließlich Einzelelektroden-, Mikroplatten- oder Multielektroden-Arrays für die Zellkultur oder den Einsatz in vivo. Sie können MATLAB-Tools verwenden, um zeitsparend von der Entwicklungsanalyse bis zur eingesetzten Analyse mit Hilfe von Verteilungstools zu skalieren. Die Analyse kann ohne große Änderungen am Code für Cloud- oder HPC-Computing skaliert werden. Wissenschaftler setzen auch zunehmend Simulation, Machine Learning und Deep Learning ein, um das Verhalten elektrophysiologischer Systeme über große Längen- und Zeitskalen hinweg zu verstehen und vorherzusagen.


Entwicklung einer aktiven Gemeinschaft

Es gibt eine starke und aktive Forschungs- und Entwicklungsgemeinschaft, die in der Elektrophysiologie Open-Source-Toolboxen erstellt. Obwohl viele davon auf MathWorks File Exchange gehostet werden, gibt es zusätzliche Toolboxen, die es zu entdecken gilt.