Medical Imaging Analysis and Visualization
הזמנה לכנס בנושא:
המפגש השנתי השביעי לקהילת מפתחי המכשור הרפואי בסביבת MATLAB
גמישות, חדשנות ויצירתיות בפיתוח מוצרים רפואיים בסביבת MATLAB
20.6.16 מלון דן אכדיה, הרצליה
הנכם מוזמנים להשתתף ביום עיון מקצועי, בו תוכלו ללמוד כיצד ניתן לעשות שימוש בתהליכי עבודה ופתרונות מתקדמים על מנת לייעל את תהליכי הפיתוח בחברתכם, כיצד ניתן לרתום כלים אוטומטיים לתהליך הרישיון של מוצרים רפואיים וכן כיצד חברות מכשור רפואי אחרות נעזרות במתודולוגיות וגישות פיתוח מבית היוצר של MathWorks על מנת להתמודד בשווקים התחרותיים כיום.
יום עיון זה מהווה גם מקום מפגש מרכזי לאנשי תוכנה, אלגוריתמאים, מנתחי נתונים, מהנדסי בקרה, מהנדסי מערכת, מנהלי מוצר ומנהלי פיתוח – נפגשים תחת קורת גג אחת במטרה להיחשף לכלים מתקדמים המאפשרים מחזורי פיתוח מהירים ודרכים להתמודדות עם אתגרים העולים בשלבי פיתוח מכשור רפואי.
יום העיון יכלול 2 מסלולים מרכזיים:
- מסלול עיבוד וידאו ותמונה ליישומים רפואיים
- עיבוד וניתוח מידע לצורכי מחקר ופיתוח יישום רפואי
במהלך יום עיון זה תוכלו לפגוש את מר Arvind Ananthan ואת ד"ר Brett Shoelson מחברת MathWorks, ואת מהנדסי היישומים של חברת סיסטמטיקס, המתמחים בנושאים אלו.
מר Arvind Ananthan מנהל את הפעילות העסקית מול מגוון חברות מכשור רפואי ברחבי העולם ובעל ניסיון רב באתגרים ופתרונות בעולם זה. כחלק מתפקידו הוא אחראי על שיתוף הפעולה של החברה עם ה-FDA ועל יצירת פתרונות מהירים לרישוי מכשירים רפואיים. מר Ananthan יסקור את המגמות בשוק פיתוח המכשור הרפואי, דרכי ההתמודדות של חברות ברחבי העולם עם אתגרים אלו, ופתרונות של חברת MathWorks אשר יכולים לחסוך זמן ומאמץ רב לצורך עמידה בתהליך התקינה ל-FDA.
Dr. Brett Shoelson הוא בעל דוקטורט בהנדסה ביו-רפואית מאוניברסיטת הרווארד. בעבר שימש כחוקר בכיר במכון הבריאות האמריקאי (NIH), ועובד זה יותר מעשור בתחום הראייה הממוחשבת לאפליקציות רפואיות. ד"ר Shoelson יוביל את מסלול הראייה הממוחשבת בכנס, בו יתמקד בהצגת פתרונות נקודתיים לעולם המכשור הרפואי.
יום עיון זה ילווה במגוון סיפורי משתמש, בהם ישתפו מספר נציגים של חברות רפואיות כיצד מבוצעים תהליכי הפיתוח בחברתם, כיצד כלי הפיתוח של MathWorks מסייעים להם, וכיצד הם התמודדו עם דרישות ה-FDA ואתגרי הפיתוח.
בין הנושאים שיוצגו בכנס:
- סקירה של מגמות, חידושים ושינויים בחברות המכשור הרפואי ברחבי העולם.
- גישת תכנון מבוסס-מודל – תהליך הכולל בתוכו את שלבי הדרישות, התכן, הבדיקות והאימות הסופיים, אשר בעזרתו ניתן לקצר את פרק הזמן הדרוש לתהליך הרישוי.
- נראה כיצד שימוש בכלים מתקדמים יכול לסייע ביישום האלגוריתמי על גבי מערכות משובצות ואוטומציה של בדיקות המערכת.
- דוגמאות מעשיות בתחומי ניתוח אותות רפואיים, עיבוד וידאו ותמונה, לימוד מכונה וסיווג לפי נתונים ממאגרי מידע, תכנון מערכתי ובדיקות זמן-אמת.
- נשמע ממקור ראשון כיצד כלים אלו מסייעים בתהליך הפיתוח וכיצד חברות מכשור רפואי קיצרו את זמן הפיתוח שלהן הודות לכלים אלו.
- בהפסקות הקפה והצהריים תוכלו לפגוש עמיתים למקצוע מחברות אחרות, ליצור קשרי עבודה ושיתוף מידע ולשמוע על חידושים בתחומי העניין הייחודיים לכם.
קהל יעד:
מהנדסים, אלגוריתמאים, אנשי תוכנה ו-Data Scientists בתחום התעשייה הרפואית, מהנדסי בקרה, מהנדסי מערכת, מנהלי מוצר ומנהלי פיתוח בתעשיה הביו-רפואית, כל העוסקים בפיתוח מכשור רפואי, המעוניינים להרחיב את ידיעותיהם ולשמוע כיצד ניתן להאיץ את תהליכי הפיתוח.
[ סדר יום ]
הערה:
חלק מההרצאות יועברו בשפה האנגלית. ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.
| 08:30 | התכנסות, רישום וכיבוד קל |
| 9:00 | Developing Medical Devices with Model Based Design Mr. Arvind Ananthan, MathWorks |
| 9:45 | Medical Image Processing Workflows with MATLAB Brett Shoelson, Ph.D., MathWorks |
| 10:45 | הפסקת קפה |
| 11:00 | Understanding Tool Validation for FDA Regulations and IEC 62304 Mr. Arvind Ananthan, MathWorks |
| 11:30 | סימולציה ממוחשבת של תהליך ההדמיה ברפואה גרעינית בעזרת MATLAB מיכל מרמן, מהנדסת אלגוריתמים וסימולציות, GE Healthcare |
| 11:50 | Developing ECG system with MBD Mr. Arvind Ananthan, MathWorks |
| 12:30 | פיתוח מגוון יישומים ל-Medical Imaging בעזרת MATLAB Volume Elements – עדי דפני, מהנדסת אלגוריתמים בכירה |
| 13:00 | ארוחת צהריים |
| 14:00-16:00 | חלוקה ל-2 מסלולים מקצועיים מקבילים: |
| מסלול 1: עיבוד וידאו ותמונה ליישומים רפואיים |
מסלול 2: עיבוד וניתוח מידע לצורכי מחקר ופיתוח יישום רפואי |
|
| 14:00-15:30 | Computer Vision System Design: Deep Learning, 3D Vision, and Embedded Vision Brett Shoelson Ph.D., MathWorks |
שימוש ב-Data Analytics לתעשיית ה-Healthcare רוני פאר, מנהל הפעילות הטכנית של MathWorks בישראל, סיסטמטיקס |
| 15:30-16:00 | שימוש ב-FPGA ליישומי עיבוד וידאו בעולם המכשור הרפואי אלי לוי, מהנדס יישומים מומחה למערכות חומרה, סיסטמטיקס |
מדידה ורכישה של מידע המגיע מחיישנים וחומרה בעלות נמוכה רונן כהן, מהנדס יישומים מומחה למערכות תקשורת, סיסטמטיקס |
[ פירוט הרצאות ומסלולים ]
הרצאות מליאה
Developing Safer Medical Devices Faster with Early on Verification
Developing Safer Medical Devices Faster with Early on Verification
Mr. Arvind Ananthan, Medical Device Industry Manager, MathWorks
Getting today’s complex medical devices ready for the market, and approved by the FDA is becoming increasingly harder with stronger enforcements, higher expectations of quality, and market pressures. Traditional software development, verification, and testing methods have become the bottleneck and are inadequate for today’s complex devices.
Modeling and simulating both the physical device and its corresponding software has become common practice at leading edge companies across many regulated industries to verify embedded mechatronic systems before a physical prototype has even been made. Once there is a prototype, the same simulation tests can be used to facilitate rapid prototyping of software algorithms for early validation and verification. Finally, the models and simulation tests can be reused a third time to execute certification testing in the form of hardware-in-the-loop testing. The end result: enabling customers to get to market faster and with higher confidence.
In this presentation, we’ll use an Infusion Pump as an example case study to:
• Creating and using virtual models of the physical prototypes before building a real one
• Use simulations to catch requirement errors before going to software
• Testing the software designs with actual hardware before writing a single line of code
Medical Image Processing Workflows with MATLAB
Medical Image Processing Workflows with MATLAB
Brett Shoelson Ph.D., MathWorks
This session will be particularly useful for anyone interested in using MATLAB to process, analyze, or visualize medical images and video. We will discuss workflows suitable for medical image processing and analysis, and focus on efficient usage of the MATLAB environment for these tasks. Attendees will learn a variety of intermediate and advanced techniques for segmenting and extracting information from medical images, and for communicating the results effectively.
Highlights include:
Workflow management and automation
Image segmentation
Statistical analysis of results
Improving performance through parallel and GPU computing
Understanding Tool Validation for FDA Regulations and IEC 62304
Understanding Tool Validation for FDA Regulations and IEC 62304
Mr. Arvind Ananthan, Medical Device Industry Manager, MathWorks
Navigating the complex world of regulations is not for the faint hearted. Most medical device engineers typically relegate this task to the Regulatory Affairs (RA) in their company. But regulations and standards is not to be seen as a black art to be avoided – but rather an important component of the engineering design process that once understood will not only help engineers meet the expectations of these standards and perform more efficiently, but also help them interact better with their RA personnel.
In this talk, you’ll get a quick overview of the various relevant medical regulations and standards – with a focus on FDA QSR 820.30 and IEC 62304. You’ll also see how to tackle the challenges of tool validation for MATLAB, Simulink and other MathWorks products when using them in the development of Class 2/B and Class 3/C devices. We’ll show a basic tool validation development kit prototype that can help with validating MATLAB and Toolboxes, while also discussing the IEC Certification Kit, which can help address tool validation for Simulink and Model-Based Design tools.
סימולציה ממוחשבת של תהליך ההדמיה ברפואה גרעינית בעזרת MATLAB
סימולציה ממוחשבת של תהליך ההדמיה ברפואה גרעינית בעזרת MATLAB
מיכל מרמן, מהנדסת אלגוריתמים וסימולציות, GE Healthcare
Nuclear medicine is a branch of medical imaging that uses small amounts of radioactive materials (radiopharmaceuticals) to diagnose and treat disease. In nuclear medicine imaging, the radiopharmaceuticals are detected by special types of cameras called gamma cameras, which primarily show the physiological function of the body area being imaged.
Traditionally, most commercially available clinical systems share common, well-established design principles and detection technologies. Accordingly, development and evaluation of new gamma camera systems relied primarily on construction of prototypes on which physical objects imaging and measurements were performed. While allowing good evaluation and characterization of the system, prototype design and manufacturing usually involve considerable costs of labor and materials, as well as lengthy lead time. Introduction of new technologies and advanced applications which are not well-known naturally increase the required number of development cycles, intensifying the required time and costs. In a competitive environment, this makes the traditional development model based on prototype construction far from ideal. On the other hand, the ever growing computation power and modern software tools make it feasible to use simulation techniques as part of the development lifecycle.
In this talk we will present simulation framework developed and being used at GE Healthcare for development and evaluation of nuclear medicine systems. We will describe the main parts of the framework, discuss the advantages of this approach over the traditional model, and share best practices based on our experience on construction and integration of simulation techniques in an engineering organization.
Biomedical Signal Processing Workflows: Machine Learning, and Code Generation
Biomedical Signal Processing Workflows: Machine Learning, and Code Generation
Mr. Arvind Ananthan, Medical Device Industry Manager, MathWorks
MATLAB is broadly used for signal processing workflows, and developing algorithms in various medical device segments such as patient monitoring, therapeutic devices. In this presentation, we’ll delve into how to Implement a QRS Detector on Embedded Device.
You’ll see how you can use MATLAB and Simulink to create a model of a QRS detection algorithm, that can be simulated, tested, and implemented on an ARM Cortex M4 processor using automatic code generation and verification.
פיתוח מגוון יישומים ל-Medical Imaging בעזרת MATLAB
פיתוח מגוון יישומים ל-Medical Imaging בעזרת MATLAB
Volume Elements – עדי דפני, מהנדסת אלגוריתמים בכירה
'Volume Elements' מפתחת אלגוריתמים ותוכנה למערכות הדמיה ולמכשור רפואי ממגוון סוגים. פיתוח אלגוריתמים בהדמיה רפואית מצריך מעבר מאב טיפוס למוצר מוטמע. בהרצאה יוצגו מספר דוגמאות מפרויקטים של פיתוח והטמעת אלגוריתמים במוצרים רפואיים, בהם פותחה ליבת המוצר בMATLAB והוטמעה במוצרי זמן אמת באמצעים שונים, לרבות – קימפול DLL-ים, ניצול GPU , שימוש ב- mex files ועוד.
מסלול 1 – מסלול עיבוד וידאו ותמונה ליישומים רפואיים
Computer Vision System Design: Deep Learning, 3D Vision, and Embedded Vision
Computer Vision System Design: Deep Learning, 3D Vision, and Embedded Vision
Brett Shoelson Ph.D., MathWorks
Computer vision uses images and video to detect, classify, and track objects or events in order to understand a real-world scene. In this presentation, you will learn about new capabilities for computer vision with the MATLAB product family.
Through product demonstrations, you will learn about:
Detecting, extracting, and matching features across multiple images
Detecting, recognizing, classifying, registering, and tracking objects and faces in images using feature-based approaches
Performing 3D Vision and Point Cloud Processing
Using Machine Learning approaches to improving vision-based classifications
Using Deep Neural Networks Embedded Vision System Development using Automatic Code Generation
שימוש ב-FPGA ליישומי עיבוד וידאו בעולם המכשור הרפואי
שימוש ב-FPGA ליישומי עיבוד וידאו בעולם המכשור הרפואי
אלי לוי, מהנדס יישומים מומחה למערכות חומרה, סיסטמטיקס
רכיב FPGA הינו רכיב המאפשר הרצה של אלגוריתם בצורה מקבילית ובקצבים מהירים, וביישומי וידאו לרוב נעשה שימוש ב-FPGA עקב הרזולוציה הגבוהה וקצבי העדכון המהירים.
למרות היתרון העצום הגלום בשימוש ברכיב מסוג זה, נדרשת מיומנות גבוהה מאד וניסיון רב לצורך התאמת האלגוריתם, או העברת האלגוריתם המקורי לסביבה זו. עקב כך נמנעים מפתחים רבים מלעבור לגישה זו, אלא אם כן הגיעו למצב של חוסר אונים.
בהרצאה זו, נראה כיצד ניתן לעשות שימוש בכלים הקיימים כבר כיום בסביבת MATLAB ו-Simulink לצורך רכישת סרטון וידאו בקצב מהיר, עיבוד התמונה בעזרת אלגוריתם המותאם לצורך הרצה על גבי FPGA, ולבסוף הצגתו בזמן-אמת. כל זאת תוך מתן דגש לפשטות התהליך ולמידת הקלות המתאפשרת בעזרת כלים אלו.
מסלול 2 – עיבוד וניתוח מידע לצורכי מחקר ופיתוח יישום רפואי
שימוש ב-Data Analytics לתעשיית ה-Healthcare
שימוש ב-Data Analytics לתעשיית ה-Healthcare
רוני פאר, מנהל הפעילות הטכנית של MathWorks בישראל, סיסטמטיקס
בין אם מדובר במכשיר רפואי שעבר אישור FDA, ובין אם מדובר בגאדג'ט לצרכן – אנו מוקפים בחיישנים שקולטים ומזרימים נתונים רפואיים מכל תחומי חיינו – מדי דופק, לחץ דם, קצב נשימה, ריכוז חמצן בדם, ECG, MRI, צילומים רפואיים ועוד. מידע זה, בשילוב עם נתונים אחרים, כמו מה הפעילות שאנו עושים, היכן אנו נמצאים, מהם התנאים החיצוניים שבהם אנו פועלים ועוד – יכולים ללמד אותנו רבות על אורח חיינו, זיהוי תבניות חבויות, השוואה לאנשים אחרים, ובסופו של דבר – להזהיר אותנו מפני מצבים רפואיים בעיתיים. הבעיה המרכזית היא כיצד לנתח את כל המידע העצום הזה, ומתוכו להוציא את התובנות המשמעותיות.
בהרצאה זו נראה כיצד ניתן לעשות שימוש ב-MATLAB לצורך תהליך העבודה של DATA Analytics באספקט הרפואי, החל משלבי רכישת המידע והחקר הראשוני שלו, עיבוד באלגוריתמים ללימוד מכונה וכלה בהטמעה של היישום שנכתב במערכת הסופית, בין אם מדובר במחשב מקומי ובין אם כשירות בענן, הזמין למגוון משתמשים.
במהלך הרצאה זו נציג 2 דוגמאות מרכזיות:
1. לימוד מכונה מתוך מידע מתהליך EMG. נראה כיצד טוענים את המידע, מבוצע תהליך של סיווג ולבסוף מפותח יישום ומוטמע על גבי מחשב/יישום Web/ענן.
2. שימוש בComputer Vision לזיהוי אובייקטים ועקיבה. נציג את תהליך עיבוד התמונה בסביבת MATLAB, כיצד בונים אלגוריתמים לצורך זיהוי ועקיבה, וטכניקות ליישום תהליכים של לימוד מכונה על גבי תמונות וסרטוני וידאו.
מדידה ורכישה של מידע המגיע מחיישנים וחומרה בעלות נמוכה
מדידה ורכישה של מידע המגיע מחיישנים וחומרה בעלות נמוכה
רונן כהן, מהנדס יישומים מומחה למערכות תקשורת, סיסטמטיקס
קיימים כיום מגוון רחב של רכיבים בעלות נמוכה, המאפשרים למדוד פרמטרים ויטליים של אנשים בכל מקום ובכל שעה. MATLAB מאפשרת ממשק פשוט ונוח לרכיבים אלו, לצורך קבלת ומדידת המידע, או לצורך תכנות הרכיב לביצוע פעולות של עיבוד מידע או ניתוחו על גבי הרכיב עצמו.
בהרצאה זו נציג כיצד ניתן לקחת חיישן ECG, לחבר אותו לחומרה בעלות נמוכה, מבוססת Arduino, ולבצע עיבוד המידע בזמן-אמת. את כל שלבי בחינת האלגוריתם אשר נמצא על הרכיב אנו נבצע בסביבת MATLAB, ולבסוף נייצר קוד בצורה אוטומטית ונעביר אותו לרכיב עצמו.
