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医疗设备演讲者系列 2023
在 matlab® 和 simulink® 的帮助下，您可以在云端进行患者监护设备与软件即医疗设备 (samd) 应用的大规模设计、开发、仿真和部署工作，同时确保遵循医疗设备方面的全球监管标准。您可以验证 mathworks® 产品以用于 fda/ce 合规工作流，并符合 iec 62304 等协调标准。
了解他人如何使用 matlab 与 simulink 来开发下一代患者监护产品，减少设备上市所需的时间。
“借助 matlab、matlab coder 和 fixed-point designer，我们这个小团队成功开发了复杂的实时信号处理算法，并对其进行了优化以降低功耗和内存需求，同时还加速了嵌入式代码的实现，并执行了医疗设备验证所需的严格测试。”
marina brockway，vivaquant
使用 matlab 与 simulink 开发患者监护设备
开发融合 ai 技术的患者监护设备
在开发医疗设备的过程中，您可通过基于模型的设计方法来构建融合 ai 技术的医疗设备，同时确保设备符合 iec 62304 等医疗设备法规。通过 matlab，您可以使用机器学习和深度学习方法开发 ai 模型，以对生物医学信号、医学图像和医疗保健数据进行分析。借助 simulink 平台，您可以集成机器学习模型并自动生成代码，从而进行需求验证并自动生成测试，同时确保遵循认证标准。亮点包括：
- 点选式 app，可用于训练和比较机器学习与深度学习模型
- 自动机器学习 (automl)，包括特征选择、可解释性、模型选择和超参数调优
- 不改变代码，将处理扩展到大数据和集群
- 在 matlab 中进行算法和工具验证
患者监护设备的建模和仿真
患者监护应用的开发可能涉及多个工程域，如软件、机械、电气和流体系统。通过使用 simulink 进行动态系统建模，您可以在统一的仿真环境中集成这些域，从而高效地设计和实现复杂的患者监护设备。动态系统建模与仿真可加速产品开发，包括验证和确认阶段在内。使用 matlab 和 simulink 进行基于模型的设计是一种模块化开发方法，支持工程团队在同一环境中开展从内部研发到设计实现的各项活动。
在云端与边缘设备上部署和扩展患者监护算法
您可使用多核台式机、gpu、集群和云进行大规模计算和并行仿真。有了 matlab，在何处存储数据，就可在何处处理数据。使用 matlab parallel server™ 将计算扩展到高性能集群。使用 matlab production server™ 将 matlab 分析整合到应用程序中。
在 matlab 和 simulink 的帮助下，您只需轻点按钮，即可生成代码并在硬件上运行。这两款产品可为您设计、编程和验证新的嵌入式系统提供从原型到投产的全程支持。使用 matlab 和 simulink，您能够：
- 在 windows® 和 linux® 环境下运行可靠、安全、可扩展的产品级应用程序，可以基于本地，也可以基于 aws® 和 microsoft® azure® 等公有云
- 与现有的开发运营一体化工作流和工具保持一致，让工程师能够自行将模型、算法和应用程序部署到生产系统中，无需重新编码
- 生成优化后的 c、c 、cuda®、verilog®、vhdl® 以及结构化文本代码
验证、确认和测试
simulink 提供了诸多测试、验证和确认功能，可协助您对目标硬件的模型和代码进行严格的测试和验证。借助 simulink test™ 和 requirements toolbox™，您可以：
- 撰写、分析和管理需求，并创建可追溯性报告
- 执行模型和代码覆盖率分析，以衡量测试的完备性
- 对模型、生成的代码以及仿真或物理硬件的基于仿真的测试进行管理
- 找出隐蔽的设计错误，如整数溢出、死逻辑和除以零
- 生成自定义报告以作为 fda/ce 监管合规性证据
了解他人如何使用 matlab 和 simulink
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