MATLAB と Simulink を使用すると、産業分野の規制および規格に準拠しながら、医用画像処理のためのアルゴリズムおよび機器を設計、開発、テストすることができます。また、医療機器向け MATLAB および Simulink 製品の妥当性を確認することにより、開発プロセスにおいて FDA/CE 規制の要件を満たし、IEC 62304 などの規格に適合させることができます。
MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。
- 高性能な画像形成および再構成手法のプロトタイピングと実装
- コンピューター ビジョン、ラジオミクス、コンピューター支援診断のための画像処理アルゴリズムの作成
- 説明可能な人工知能 (AI) とディープラーニング モデルの学習と検証
- クラウドでの医用画像処理アプリケーションのデプロイと共有
- 医用画像処理機器向けのアンテナ、アレイ、電力システム、制御システムの設計とシミュレーション
「Simulink を使用することで、システムアーキテクトとハードウェア設計者の間のコミュニケーションがスムーズになります。Simulink という共通言語のおかげで、私たちは知識、アイデア、設計を交換することができます。Simulink と HDL Coder により、VHDL 構文とコーディングルールのチェックに時間をかけることなく、アルゴリズムの開発と、シミュレーションを介した設計の微調整に注力することができます。」
画像形成および画像解析の合理化
MATLAB および Simulink では、画像の形成、再構成、および解析のための、高度なアルゴリズムのラピッド プロトタイピングと実装が可能です。これらの製品によって、k 空間 (MRI)、RF 信号 (超音波)、投影線 (CT) などの生データから高品質の医用画像を作成できます。これらのアルゴリズムの検証、妥当性確認、展開を組み込みハードウェア環境とクラウド環境で行うことにより、ディープラーニング、機械学習、および再構成アルゴリズムに対応した医療機器認証ワークフローを実現できます。高度な設計とコンプライアンスをアルゴリズムに組み込みながら、製品の機能拡張をより迅速に市場に投入できます。
クラウドでの医用画像処理アプリケーションのデプロイと共有
MATLAB と Simulink を使用すると、AWS®、Azure®、NVIDIA® GPU クラウドなどのパブリックプロバイダーを利用して、SaaS (software-as-a-service) やヘルスケア IoT 向けのクラウドベースの医用画像処理アプリケーションを作成できます。ブラウザーベースの Web アプリを作成して、他のユーザーとアプリを共有し、コラボレーションや外的な妥当性確認を行うことができます。また、クラウドを使用して、ディープラーニングやその他の計算量の多いタスクでの画像処理アプリケーションのパフォーマンスを加速させることもできます。
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IEC 62304 準拠の医療機器向け組み込みソフトウェアの開発
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