MathWorks 与 NVIDIA 联手加速医疗技术领域中软件定义工作流的开发

开发人员可以使用他们现有的 MATLAB 算法代码库，通过 NVIDIA Holoscan 平台开发和部署支持 AI 的应用程序

MathWorks 今天宣布，发布 MATLAB 已成功集成到 NVIDIA Holoscan 平台。现在，医疗设备工程师可以将现有 MATLAB 算法和函数包装到 GPU 加速的 NVIDIA Holoscan 算子中以进行实时数据处理和推断，从而加速流数据分析和可视化应用程序的开发与部署。

医疗设备工程师不仅要适应复杂且不断发展的全球法规，还要跟上使用尖端材料和电子元件的快速技术创新。这些相互冲突的因素导致许多设备上市不久就接近过时，从而催生了医疗器械软件（SaMD）。国际医疗设备监管机构论坛对 SaMD 的定义是：独立于硬件医疗设备并能够实现一种或多种医疗目的的软件。为了在部署后保持市场竞争力，SaMD 产品需要能够随着时间的推移而集成额外的软件功能，这就要求工程师开发软件定义工作流来支持开发活动。

NVIDIA 医疗技术业务发展总监 David Niewolny 表示：“人工智能正在改变医疗技术行业。而 NVIDIA 和 MathWorks 的联手在 NVIDIA 的医疗级 Holoscan 平台内为不断增长的 MATLAB 开发社区提供了无缝开发体验，加速了人工智能在医疗技术领域的创新。”

NVIDIA Holoscan 是一个传感器处理平台，可简化 AI 和高性能计算应用程序的开发与部署，以获得实时深度信息。该平台能够为边缘设备上软件定义的可扩展流数据处理提供全栈基础架构，助力临床场景下的最新 AI 应用。借助 MATLAB 与 Holoscan 的集成，医疗设备工程师将能够使用现有的内置矩阵运算和复杂工具箱函数实现图像与信号处理、滤波、变换以及深度学习算法。使用 MATLAB 实现 Holoscan 管道需要四个步骤：创建一个 MATLAB 函数，使用 GPU Coder 生成加速的 CUDA 代码，创建一个 Holoscan 算子包装器，并使用新的 MATLAB 算子重新编译 Holoscan 应用程序。这使得为医疗设备创建一个功能齐全的软件定义工作流成为可能。MATLAB 与 Holoscan 中额外集成的验证和确认功能可让开发的软件定义工作流符合行业法规和标准，包括 IEC 62304。


图注：用 MATLAB 实现 Holoscan 平台的步骤

MathWorks 的产品营销总监 David Rich 表示：“工程师现在可以编写 MATLAB 函数，并通过 NVIDIA Holoscan 将这些函数的执行速度提高成千上万倍。我们的数百万客户迫切寻求在设计、开发和测试其产品的同时遵守行业法规和标准，因此我们与 NVIDIA 等行业领导者的合作无疑将推动医疗设备创新。”

有关 MATLAB 与 Holoscan 集成优势的详细信息，请访问以下链接：https://github.com/nvidia-holoscan/holohub/tree/main/applications/matlab_gpu_coder