Les scientifiques utilisent MATLAB dans la recherche et le développement en électrophysiologie pour permettre de réaliser des tâches et des projets essentiels, notamment :
- La détection, l'analyse et la prédiction de potentiels d'action et de séquences de potentiel d'action avec des approches avancées de traitement du signal, de statistiques et d'intelligence artificielle
- La labellisation des signaux, des images et des vidéos pour la collecte de caractéristiques et le développement de modèles d'IA
- La gestion et l'intégration de jeux de données volumineux et hétérogènes, notamment des données d'électrophysiologie, d'imagerie, de pharmacologie et de comportement animal
- La simulation de modèles sophistiqués pour l'obtention d'informations plus précises au niveau des molécules, des cellules et des tissus, et de l'organisme
- Faire évoluer les algorithmes obtenus pour un fonctionnement sur des machines multicœurs locales ou des environnements de calcul haute performance (HPC) ou sur le cloud
- Le partage des résultats avec des collègues via du code MATLAB, des applications, des interfaces desktop ou web.
Utiliser MATLAB et Simulink pour l'électrophysiologie
L'électrophysiologie avec MATLAB
Les scientifiques spécialisés dans l'électrophysiologie utilisent MATLAB pour la labellisation, l'analyse et la classification des signaux. Vous pouvez utiliser MATLAB pour le développement rapide de modèles en vous appuyant sur des applications pour labelliser des signaux, des images et des vidéos. Vous pouvez aussi utiliser la base de code MATLAB et Simulink pour développer des nouvelles plateformes expérimentales personnalisées, comprenant des réseaux d'électrodes simples, de microplaques ou multi-électrodes pour la culture cellulaire ou les applications in vivo. Vous pouvez utiliser les outils MATLAB pour faire évoluer rapidement les analyses, de leur développement à leur déploiement, avec les outils de distribution. Vous pouvez également les faire évoluer vers le cloud ou le calcul haute performance sans changement majeur dans le code. Les chercheurs font également de plus en plus appel à la simulation, au Machine Learning et au Deep Learning pour comprendre et prédire le comportement de systèmes électrophysiologiques à grande échelle.
Témoignages clients
- Enseignement de l'instrumentation médicale à l'université de Washington
- L'Université de Pennsylvanie développe un modèle électrophysiologique du cœur pour tester les pacemakers en temps réel et en boucle fermée
- Interface cerveau-ordinateur : utilisation de MATLAB et Simulink pour l'acquisition et le traitement des signaux biologiques
Exemples de codes et documentation
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Une communauté de développement très active
Une communauté de recherche et de développement très active met au point des toolboxes open source pour l'électrophysiologie. Nombre d'entre elles sont hébergées sur le File Exchange de MathWorks, mais il en existe d'autres à découvrir.
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