과학자들은 다음과 같은 주요 업무 및 프로젝트를 지원하기 위해 전기생리학의 연구개발 과정에 MATLAB을 사용합니다.
- 고급 신호 처리, 통계 및 인공 지능 접근법을 통한 스파이크 및 스파이크 트레인 검출, 분석 및 예측
- 특징 수집 및 AI 모델 개발에서 사용할 수 있도록 신호, 영상 및 비디오 데이터 레이블 지정
- 전기생리학, 영상, 약리학 및 동물 행동 데이터를 등의 대규모 이종 데이터셋 관리 및 통합
- 분자, 세포 및 조직, 유기체 수준에서 더욱 심도 있는 이해를 제공하는 정교한 모델 시뮬레이션
- 생성된 알고리즘을 확장하여 로컬 멀티코어 컴퓨터 또는 HPC 컴퓨팅 환경 또는 클라우드에서 실행
- MATLAB 코드, 앱, 데스크탑 또는 웹 인터페이스를 통해 협업자와 결과 공유
“MATLAB, MATLAB Coder 및 Fixed-Point Designer를 통해 작은 저희 팀에서 복잡한 실시간 신호 처리 알고리즘을 개발하고, 이를 최적화하여 전력 및 메모리 소요량을 줄이고, 임베디드 코드 구현을 가속화하며 의료 기기 검증에 요구되는 엄격한 테스트를 실행할 수 있었습니다.”
MATLAB을 활용한 전기생리학
전기생리학 분야에 종사하는 과학자는 신호에 대한 레이블 지정, 분석 및 분류에 MATLAB을 사용합니다. MATLAB을 사용하면 신호, 영상 및 비디오 레이블 지정을 위한 앱을 활용하여 신속하게 모델을 개발할 수 있습니다. 또한, MATLAB 코드 베이스 및 Simulink를 사용하여 세포 배양이나 체내 사용을 위한 단일 전극, 마이크로플레이트 또는 다채널 전극 배열 등의 새로운 맞춤형 실험 플랫폼을 개발할 수 있습니다. MATLAB 툴을 사용하면 배포 툴을 통해 개발적 분석부터 배포 분석까지 신속히 확장할 수 있습니다. 코드를 크게 바꾸지 않고도 클라우드 또는 HPC 컴퓨팅에서 사용하도록 분석을 확장할 수 있습니다. 점점 더 많은 연구자들이 대규모의 길이 및 기간에 걸친 전기생리학적 시스템의 거동을 이해하고 예측하기 위해 시뮬레이션, 머신러닝 및 딥러닝을 사용하고 있습니다.
활발한 커뮤니티 개발 활동
전기생리학 분야에서 오픈 소스 툴박스를 만드는 활발한 연구개발 커뮤니티가 있습니다. MathWorks File Exchange에서 호스트하는 경우가 많지만, 그 밖의 툴박스도 찾아볼 수 있습니다.
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