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Entwicklung von Embedded Software gemäss IEC 62304 für medizinische Geräte
Whitepaper lesenMit MATLAB und Simulink können Sie Algorithmen und Geräte für die medizinische Bildgebung entwerfen, entwickeln und testen und dabei die Vorschriften und Standards der Branche einhalten. Sie können die MATLAB- und Simulink-Produkte für medizinische Geräte validieren, um beim Entwicklungsprozess die FDA-/CE-Vorschriften zu erfüllen und Standards wie IEC 62304 einzuhalten.
Mit MATLAB und Simulink können Sie:
- Prototypen entwickeln und leistungsstarke Techniken zur Bildentstehung und -rekonstruktion implementieren
- Bildverarbeitungsalgorithmen für Computer Vision, Radiomics und computergestützte Diagnosen erstellen
- Erklärbare KI- und Deep-Learning-Modelle trainieren und validieren
- Medizinische Bildgebungsanwendungen in der Cloud bereitstellen und freigeben
- Antennen, Arrays, Energiesysteme und Regelungssysteme für medizinische Bildgebungsgeräte entwickeln und simulieren
„Simulink erleichtert die Kommunikation zwischen Systemarchitekten und Hardware-Entwicklern. Es ist wie eine gemeinsame Sprache, die es uns ermöglicht, Wissen, Ideen und Designs untereinander auszutauschen. Simulink und HDL Coder gestatten es uns, uns auf die Entwicklung unserer Algorithmen und die Optimierung unseres Designs mittels Simulation zu konzentrieren anstatt auf VHDL-Syntax und Programmierregeln.“
Bildentstehung und -rekonstruktion beschleunigen
MATLAB und Simulink bieten eine Kombination von Bildrekonstruktions- und -entstehungsfunktionen, mit denen Sie hochwertige medizinische Bilder aus Rohdaten wie k-Raum (MRT), HF-Signalen (Ultraschall) und Projektionsstrahlen (CT) erstellen können. Sie können schnell Prototypen verschiedener Techniken erstellen und ihre Leistung validieren. Nach der Validierung können diese Algorithmen mithilfe von Codegenerierung in Prozessoren, Grafikkarten und FPGAs implementiert und für eine schnelle Bilderfassung optimiert werden.
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Entwicklung fortschrittlicher medizinischer Bildverarbeitungsalgorithmen
Mithilfe der umfassenden Bildverarbeitungsfunktionen von MATLAB und Simulink können Sie medizinische Bilder in ihrem nativen Format importieren, visualisieren und analysieren, beispielsweise 3D (MRT, CT), Echtzeit (Ultraschall, Endoskopie), multimodal (PET, SPECT) oder hochauflösend (digitale Pathologie). Die integrierten interaktiven Apps bieten intuitive Workflows für Computer Vision, Radiomics und computergestützte Diagnoseaufgaben. Im Rahmen der Produktentwicklung können die Algorithmen automatisch in optimierten, leistungsstarken Code für die Zielhardware übersetzt werden.
Beispiele und Erläuterungen
Weitere Informationen
- Einführung in die medizinische Bildanalyse
- Einführung in die medizinische Bildsegmentierung
- Workflows für medizinische Bildgebung mit MATLAB (43:36)
- Integrierte Bildverarbeitung mithilfe von MATLAB und Simulink (2:43)
- Automatisierung der endoskopischen Gewebecharakterisierung bei Krebspatienten mithilfe von Computer Vision
Erstellen KI-basierter medizinischer Bildgebungsanwendungen
MATLAB und Simulink ermöglichen KI-basierte medizinische Bildgebungsanwendungen wie beispielsweise Bildsegmentierung, Klassifizierung und Objekterkennung. Sie können mit gängigen KI-Frameworks wie TensorFlow™ und PyTorch arbeiten und – was noch wichtiger ist – KI in den gesamten Workflow zur Entwicklung einer Bildgebungsanwendung integrieren. Mithilfe von Model-Based Design können Sie Verifikation und Validierung in den Entwicklungsprozess integrieren, um die Einhaltung der FDA-/CE-Vorschriften zu gewährleisten.
Beispiele und Erläuterungen
- Medical Imaging Toolbox – Beispiele
- MRT-Segmentierung des Gehirns mithilfe eines vortrainierten 3D-U-Net-Netzwerks
- Klassifizierung großer Bilder in mehrfacher Auflösung mithilfe von Deep Learning
- Unüberwachtes Entrauschen medizinischer Bilder mithilfe von CycleGAN
- Transfer Learning für Graustufenbilder
Weitere Informationen
- KI-Analyse medizinischer Bilder mit NVIDIA Holoscan (38:17)
- Entwicklung eines Deep-Learning-Modells für die assistierte Pathologiediagnose
- Integration von KI in Model-Based Design (22:42)
- Erklärbare und interpretierbare KI für die Zertifizierung von medizinischen Geräten (56:06)
- Diagnose von Schilddrüsenknoten anhand medizinischer Ultraschallbilder mit Deep Learning
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Erstellen und Freigeben von medizinischen Bildgebungsanwendungen in der Cloud
Mit MATLAB und Simulink können Sie cloudbasierte medizinische Bildgebungsanwendungen für Software-as-a-Service (SaaS) und IoT für das Gesundheitswesen erstellen und hierzu öffentliche Anbieter wie AWS®, Azure® oder NVIDIA® GPU-Cloud nutzen. Sie können browserbasierte Web-Apps entwickeln, um Anwendungen zum Zweck der Zusammenarbeit und externen Validierung für andere Personen freizugeben. Darüber hinaus können Sie mithilfe der Cloud die Leistung Ihrer Bildgebungsanwendung bei Deep Learning und anderen rechenintensiven Aufgaben verbessern.
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Entwicklung medizinischer Bildgebungsgeräte
Mit MATLAB und Simulink können Sie mithilfe von Modellierung und Simulation Teile und Regelungssysteme für medizinische Bildgebungsgeräte entwickeln. Sie können Mehrdomänenkomponenten wie beispielsweise MRT-Spulen, Ultraschallwandler-Arrays, HF-Energiesysteme sowie Regelungssysteme für Motoren, Wärmemanagement und Röntgenbeschleunigerspannungen entwickeln. Darüber hinaus können Sie den ordnungsgemäßen Betrieb dieser Komponenten in einer virtuellen Umgebung testen, bevor Sie teure Hardware-Prototypen bauen.
Weitere Informationen
- Model-Based Design mit MATLAB und Simulink (2:08)
- Erste Schritte mit Simulink zu einem Regelungssystem (11:30)
- Handhabung der Komplexität beim FPGA-basierten Rapid Control Prototyping (23:03)
- Risikominderung durch Model-Based Design: Fragerunde mit Philips Healthcare
- Medrad gewährleistet die Sicherheit von MRT-Gefäßinjektionspumpen
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