科学者は、電気生理学の研究や開発で MATLAB を使用して、次のような主要なタスクやプロジェクトに対応しています。

  • 高度な信号処理、統計、AI (人工知能) の手法によるスパイク (急増) やスパイク列の検出、解析、および予測
  • 信号、画像、動画データをラベル付けし、特徴量収集や AI モデル開発で活用
  • 大規模かつ異種形式のデータの管理と統合 (電気生理学、イメージング、薬理学、動物行動学のデータなど)
  • 洗練されたモデルをシミュレーションすることで、分子、細胞と組織、有機体レベルで深い洞察を獲得
  • 結果として得られるアルゴリズムをローカルのマルチコアマシンや HPC コンピューティング環境、クラウド上で実行できるようスケーリング
  • MATLAB のコード、アプリ、デスクトップ、Web インターフェイスによって、共同作業者と結果を共有

「MATLAB、MATLAB Coder、Fixed-Point Designer を組み合わせることで、小規模なチームでも、複雑なリアルタイム信号処理アルゴリズムを開発することができました。また、それを最適化して消費電力やメモリ要件を削減しただけでなく、組み込みコードの実装を加速し、医療機器の妥当性確認に必要な厳格なテストを実行することができました。」

Marina Brockway, VivaQuant

MATLAB による電気生理学

電気生理学に従事する科学者は、信号のラベル付け、解析、分類に MATLAB を使用しています。MATLAB を使用して迅速なモデル開発を行うには、信号、画像、動画のラベル付け用アプリを使用します。また、MATLAB コードベースや Simulink を使用して、細胞培養または生体内での使用向けに、単極、マイクロプレート、または微小電極アレイなど、カスタマイズした新しい実験プラットフォームを開発することもできます。MATLAB ツールを使用して、開発的な解析から、配布ツールによって展開された解析まで、迅速にスケーリングできます。この解析は、クラウドや HPC コンピューティングでの使用向けにスケーリングすることができます。コードに大きな変更を加える必要はありません。また、シミュレーション、機械学習、ディープラーニングによって、長さや時間スケールが大規模な電気生理学的システムの動作を把握し、予測する研究者も増えています。

頭部の電極

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コミュニティでのアクティブな開発

コミュニティでのアクティブな開発

強力かつアクティブな研究開発コミュニティにより、電気生理学におけるオープンソースのツールボックスが作成されています。それらの多くは、MathWorks File Exchange でホストされていますが、使用できるツールボックスは他にもあります。

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