MATLAB 및 Simulink를 사용한 생물의학 데이터 분석

규제를 준수하면서 AI 기반 차세대 의료 기기를 설계, 시뮬레이션, 구축할 수 있습니다.

MATLAB® 및 Simulink®를 통해 생물의학 엔지니어는 대규모의 다중 모달 생물의학 데이터셋을 분석할 수 있습니다. 또한 만성 질환의 관리는 물론 전반적인 삶의 질 개선에 도움이 되는 차세대 의료 기기 제조를 위한 스마트 알고리즘도 개발할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 대규모의 생물의학 신호, 영상, 텍스트 데이터의 분석, 시각화 및 전처리
  • AutoML(자동 머신러닝) 및 딥러닝 아키텍처를 사용한 해석 가능한 예측 AI 모델 구축
  • 임베디드 의료 IoT(사물 인터넷) 및 고성능 응용 분야를 위한 C/C++ 또는 GPU 코드 생성 자동화
  • 아키텍처, 설계, 테스트 및 코드로 요구사항 추적
  • 리포팅 자동화를 통한 FDA/CE 규정 및 IEC 62304 등의 업계 표준의 준수 여부 증명 및 준수 과정 가속화

"MATLAB을 사용하여 사운드 처리 알고리즘을 신속하게 개발, 디버그, 테스트할 수 있습니다. 그리고 MATLAB Coder는 그런 알고리즘을 C 언어로 구현하는 과정을 간소화합니다. 다른 어떤 환경이나 프로그래밍 언어를 사용해도 같은 시간에 이와 비슷한 결과를 얻을 수는 없을 겁니다."

Yulya Goryachev, Respiri

무료 슬라이드쇼

모델 기반 설계를 사용하는 AI 기반 디지털 헬스 응용 프로그램

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 의료 기기 표준을 준수하면서 AI 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.

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생물의학 데이터 분석에 
MATLAB 및 Simulink 활용하기

생물의학 데이터 전처리 및 시각화

MATLAB 및 Simulink를 사용하면 대량의 생리학적 신호, 의료 영상, 생물의학 텍스트와 문헌 데이터셋을 분석하고 전처리할 수 있습니다. 하드웨어 장비와 연동하여 생리학적 신호를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, Raspberry Pi™ 및 Arduino® Support Package를 사용하면 Raspberry Pi, Arduino, EKGShield 같은 임베디드 보드와 연동하여 센서에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 EDF, Excel®, MAT 파일 등의 파일에 저장된 신호에 액세스하고 이를 분석할 수도 있습니다.

생물의학 엔지니어 또는 연구원은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 하드웨어에서 얻은 영상, 비디오, 신호의 수집 및 분석 자동화
  • 앱을 사용하여 생물의학 신호, 영상, 텍스트 데이터에 레이블 지정 준비 및 자동화
  • 시뮬레이션을 통해 ECG 등의 생리학적 데이터셋 생성

AutoML 및 딥러닝

MATLAB을 사용하여 머신러닝 응용 사례로 의료 기기의 프로토타입을 만들고 개발할 수 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝 등의 AI 기법을 활용하여 예측 모델을 구축하고 환자 모니터링, 보청기, 치료 응용 사례를 위한 첨단 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 포인트 앤 클릭 앱을 사용한 모델 훈련 및 비교
  • 고급 신호 및 영상 처리 기법과 자동 특징 추출 기법 사용
  • 임베디드 기기로의 배포 또는 시뮬레이션을 위해 Simulink와 네이티브 통합 또는 MATLAB 함수 블록으로 통합
  • 해석 가능한 머신러닝을 통해 대부분의 머신러닝 알고리즘에 내재된 블랙박스적인 속성 극복
  • TensorFlow™, PyTorch, MxNet 등의 프레임워크를 사용하여 동료와 협업
  • 최소의 코드 변경만으로 tall형 배열을 사용하여 메모리에 담을 수 없이 큰 데이터셋으로 머신러닝 모델 훈련

코드 생성 및 Simulink 통합

임베디드 시스템에 통계 모델과 머신러닝 모델을 배포하고, 전처리 및 후처리 단계를 포함하는 머신러닝 알고리즘 전체에 대해 가독성이 좋은 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다. MATLAB 함수 블록 및 Simulink®의 네이티브 블록을 통해 머신러닝 모델을 사용하여 고충실도 시뮬레이션을 더욱 빠르게 검증하고 확인할 수 있습니다. 훈련된 모델을 임베디드 시스템, 엔터프라이즈 시스템, FPGA 기기 또는 클라우드에 배포할 수도 있습니다. MATLAB은 훈련된 신경망을 위한 자동 CUDA® 코드 생성을 지원할 뿐 아니라 최신 NVIDIA® GPU를 타겟으로 하는 전처리 및 후처리를 지원합니다.


검증 및 확인 – FDA 규정 및 표준 준수

FDA/CE 규제 워크플로에서 사용하고 IEC 62304 등의 조화 표준을 충족할 수 있도록 MathWorks 툴을 검증할 수 있습니다. 의료 기기 개발 과정에서 MATLAB 및 Simulink를 사용하면 많은 공학 리포트 생성을 자동화하여 규제 준수의 부담을 줄이고 제출 일정을 단축할 수 있습니다.