MATLAB 및 Simulink를 사용한 의료 영상

의료 영상 알고리즘과 기기를 설계, 개발, 테스트할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 업계 규정과 표준을 준수하면서 의료 영상 알고리즘과 기기를 설계, 개발, 테스트할 수 있습니다. 개발 공정에서 MATLAB 및 Simulink 제품을 검증하여 의료 기기가 FDA/CE 규정을 충족하고 IEC 62304와 같은 표준을 준수하도록 할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 고성능 영상 형성 및 재구성 기법 프로토타이핑 및 구현
  • 컴퓨터 비전, 라디오믹스, 컴퓨터 보조 진단에 대한 영상 처리 알고리즘 생성
  • 설명 가능한 AI(인공 지능) 및 딥러닝 모델 훈련 및 검증
  • 클라우드에서 의료 영상 응용 사례 배포 및 공유
  • 의료 영상 기기의 안테나, 배열, 전력 시스템, 제어 시스템 설계 및 시뮬레이션

"시스템 아키텍트와 하드웨어 디자이너는 Simulink를 통해 소통할 수 있습니다. Simulink는 지식, 아이디어, 설계를 교환할 수 있는 공통의 언어와 같습니다. Simulink와 HDL Coder 덕분에 우리는 VHDL 구문이나 코딩 규칙을 검사하는 대신에 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발과 설계 고도화에 집중할 수 있습니다."

Marcel van Bakel, Philips Healthcare

영상 형성 및 분석 간소화

MATLAB 및 Simulink를 사용하면 영상 형성, 재구성 및 분석을 위한 고급 알고리즘의 신속 프로토타이핑과 구현을 수행할 수 있습니다. 이들 제품을 통해 K-공간(MRI), RF 신호(초음파) 및 투영선(CT) 같은 원시 데이터로부터 고품질 의료 영상을 만들 수 있습니다. 이러한 알고리즘을 임베디드 하드웨어와 클라우드 환경에서 검증하고 확인하며 배포하여 딥러닝, 머신러닝 및 재구성 알고리즘을 위한 의료기기 인증 워크플로를 실현할 수 있습니다. 또한 첨단 설계와 표준 준수를 알고리즘에 통합하는 동시에 제품을 개선하여 더 신속하게 시장에 출시할 수 있습니다.


고급 의료 영상 처리 알고리즘 개발

MATLAB 및 Simulink의 폭넓은 영상 처리 기능을 사용하여 의료 영상을 3차원(MRI, CT), 실시간(초음파, 내시경), 다중 모달(PET, SPECT) 또는 고해상도(디지털 병리) 같은 네이티브 형식으로 가져오고 시각화하고 분석할 수 있습니다. 내장된 대화형 방식 앱은 컴퓨터 비전, 라디오믹스, 컴퓨터 보조 진단 작업을 위한 직관적인 워크플로를 제공합니다. 상품화를 위해 알고리즘은 타겟 하드웨어에 맞게 최적화된 고성능 코드로 자동 변환할 수 있습니다.


AI 기반 의료 영상 응용 사례 생성

MATLAB 및 Simulink는 영상 분할, 분류, 객체 검출 같은 AI 기반 의료 영상 응용 사례를 지원합니다. TensorFlow™ 및 PyTorch처럼 널리 쓰이는 AI 프레임워크를 사용할 수 있으며, 더 중요하게는 영상 응용 사례 개발을 위해 AI를 전체 워크플로에 통합할 수도 있습니다. 모델 기반 설계를 통해 FDA/CE 규정 준수를 위한 개발 공정에 검증 및 확인을 통합할 수 있습니다.


클라우드에서 의료 영상 응용 사례 배포 및 공유

MATLAB 및 Simulink로 AWS®, Azure® 또는 NVIDIA® GPU 클라우드 같은 퍼블릭 프로바이더를 사용하여 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 의료 IoT를 위한 클라우드 기반 의료 영상 응용 사례를 만들 수 있습니다. 브라우저 기반 웹 앱을 만들어서 응용 사례를 다른 사람들과 공유하여 함께 협업하고 외부 검증을 진행할 수 있습니다. 또한 클라우드를 사용하여 딥러닝 및 기타 계산 집약적 작업에서 영상 응용 사례의 처리 속도를 높일 수 있습니다.


의료 영상 기기 설계

MATLAB 및 Simulink로 모델링과 시뮬레이션을 사용하여 의료 영상 기기 부품과 제어 시스템을 설계할 수 있습니다. MRI 코일, 초음파 트랜스듀서 배열, RF 전력 시스템과 같은 다중영역 구성요소는 물론이고 모터, 열 관리, X선 가속기 전압의 제어 시스템까지 설계할 수 있습니다. 또한 값비싼 하드웨어 프로토타입을 구축하기 전에 가상 환경에서 해당 구성요소의 정상 작동을 테스트할 수도 있습니다.

MATLAB의 새장형 MRI 코일 그래프.

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