MATLAB と Simulink を使用した生物医学データ解析

規制に準拠した AI ベースの次世代医療機器の設計、シミュレーション、構築

生物医学エンジニアは、MATLAB® と Simulink® を使用して、大量のマルチモーダルな生物医学データ セットを解析できます。また、スマートなアルゴリズムを開発して、慢性疾患の管理や生活の質の向上に役立つ次世代医療機器を構築できます。

MATLAB と Simulink を使用すると、次のことが可能になります。

  • 大量の生体信号、医療用画像、医療用テキストデータの解析、可視化、および前処理
  • 自動化された機械学習 (AutoML) やディープラーニング アーキテクチャを使用した解釈可能な予測 AI モデルの構築
  • 組み込みの医療用 IoT (Internet of Things) や高性能アプリケーション向けの C/C++ または GPU コードの生成を自動化
  • アーキテクチャ、設計、テスト、コードへの要件のトレース
  • レポートの自動化による、FDA/CE 規制や IEC 62304 などの業界標準への準拠の証明と高速化

「MATLAB によって、音響処理アルゴリズムを迅速に開発、デバッグ、テストでき、MATLAB Coder によって、それらのアルゴリズムを簡単に C で実装できるようになります。同じ期間で同様の成果を生むことができる環境やプログラミング言語はほかにありません。」

Yulya Goryachev, Respiri

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モデルベースデザインを使用した AI ベースのデジタル ヘルス アプリケーション

MATLAB と Simulink を使用して、医療機器の規格に準拠した AI アプリケーションを構築します。

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生物医学データ解析向け MATLAB および Simulink の使用

生物医学データの前処理と可視化

MATLAB と Simulink を使用することで、大量の生理学的信号、医療用画像、医療用テキストや文献のデータセットを解析し、前処理することができます。生理学的信号を取得するためのハードウェア機器とのインターフェイスが利用可能です。たとえば、Raspberry Pi™ や Arduino® サポートパッケージを使用して、Raspberry Pi や Arduino、EKGShield などの組み込みボードに接続し、これらのセンサーからデータを収集することができます。また、EDF、Excel®、MAT ファイルなどに保存された信号にアクセスして解析することもできます。

生物医学エンジニアや研究者は、次のことが可能になります。

  • ハードウェアからの画像、動画、信号の取得と解析の自動化
  • アプリを使用した生体信号、医療用画像、医療用テキストデータのラベル付けの準備および自動化
  • シミュレーションによる ECG などの生理学的データセットの生成

自動化された機械学習 (AutoML) およびディープラーニング

MATLAB を使用して、機械学習アプリケーションを使用した医療機器をプロトタイピングおよび開発することができます。機械学習やディープラーニングなどの AI 技術を使用して予測モデルを構築し、患者モニタリング、補聴器、治療用アプリケーションのための高性能なアルゴリズムを開発することができます。

MATLAB と Simulink を使用すると、次のことが可能になります。

  • ポイントアンドクリック アプリを使用したモデルの学習および比較
  • 高度な信号処理および画像処理や自動特徴抽出手法の活用
  • ネイティブブロックまたは MATLAB Function ブロックとして Simulink と統合し、組み込みの展開やシミュレーションを実現
  • 解釈可能な機械学習の使用により、多くの機械学習アルゴリズムがもつブラックボックス的性質を克服
  • TensorFlow™、PyTorch、および MxNet などのフレームワークを使用する同僚とのコラボレーション
  • tall 配列を使用してコードに最小限の変更を加え、大きすぎてメモリに収まらないデータセットを使った機械学習モデルの学習を実行

コード生成および Simulink との統合

前処理および後処理を含む、機械学習全体のアルゴリズムの読み取り可能な C/C++ コードを生成して、統計モデルと機械学習モデルを組み込みシステムに展開します。Simulink で MATLAB Function ブロックとネイティブブロックから機械学習モデルを使用して、忠実度の高いシミュレーションの検証と妥当性確認の作業を高速化します。また、学習済みモデルを、組み込みシステム、エンタープライズ システム、FPGA デバイス、またはクラウド上に展開することができます。MATLAB は学習済みネットワークの CUDA®  コードの自動生成をサポートしているほか、最新の NVIDIA® GPU をターゲットとした、前処理、後処理用の CUDA® コードの自動生成もサポートしています。


検証と妥当性確認 - FDA の規制および規格への準拠

FDA/CE 規制対象のワークフローでの使用や、IEC 62304 などの統一規格への適合を目的として、MathWorks ツールの妥当性を確認することができます。医療機器の開発プロセスで MATLAB と Simulink を使用すると、多くのエンジニアリング レポートの作成を自動化し、規制準拠の負担を軽減して、申請のスケジュールを高速化することができます。