Tanto cientistas quanto engenheiros do mundo todo usam as ferramentas do MATLAB e Simulink para lidar com maestria ao desenvolver projetos complexos envolvendo as mais diversas disciplinas da biologia.
Com o MATLAB e Simulink, você pode:
- Criar modelos de classificação e predição para a análise de saúde
- Automatizar atividades de análise de imagens como a contagem de células
- Utilizar ferramentas e técnicas estatísticas extensivas para determinar a significância dos resultados de estudos
- Adquirir e analisar dados ao vivo a partir de equipamentos individuais, cartões, sensores, ou por metodologias de IoT (Internet das Coisas)
Cientistas de todo o mundo utilizam o MATLAB e o Simulink em campos variados das ciências da vida, suportando trabalho interdisciplinar e a integração de várias ferramentas, com fluxos de trabalho baseados em aplicativos com suporte do MATLAB, facilitando o desenvolvimento de soluções robustas, independentemente do nível de habilidade em programação entre os membros do seu time.
Exemplos de uso das soluções MathWorks® nas ciências biológicas
Desenvolvimento de Tecnologia Vestível, Trazendo Dados Empíricos a Terapias Psicológicas
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Dispositivos vestíveis estão sendo utilizados para melhorar a saúde mental, monitorando constantemente o estado emocional dos usuários. Esses dispositivos, como pulseiras, rastreiam variações em indicadores como frequência cardíaca, resposta galvânica da pele, temperatura e movimento, utilizando inteligência artificial para identificar estados emocionais e oferecer suporte em tempo real. Através de um aplicativo, os usuários recebem exercícios mentais e físicos, têm a oportunidade de descrever seus sentimentos e são conectados semanalmente a um terapeuta. Esse método data-driven permite sessões mais curtas e eficazes de terapia.
O MATLAB e o Simulink permitem:
- Traduzir Dados Fisiológicos em Emoções: Utilize o MATLAB para desenvolver algoritmos de processamento de sinal e aprendizado de máquina que traduzem uma série temporal de dados fisiológicos em uma decisão clara e concreta: a rotulagem de uma emoção.
- Realizar Pré-processamento de Sinais: Para fazer melhor uso dos dados fisiológicos coletados, eles podem ser filtrados através do MATLAB para remover ruídos indesejados e flutuações causadas por atividades físicas como caminhadas.
- Segmentar Sinais:Além do pré-processamento dos dados, o MATLAB pode ser utilizado para segmentar os sinais em eventos emocionais discretos, facilitando a detecção e a interpretação de padrões relacionados às emoções.
- Utilizar Machine Learning para Detecção de Emoções: Utilize recursos de Machine Learning para identificar padrões nos dados, como combinações de biomarcadores que indicam diferentes emoções, podendo executar os algoritmos na nuvem para monitorar o estado emocional do paciente em tempo real.
- Ajustar e Adaptar Modelos em Tempo Real: Partindo de informações contidas em material acadêmico, especialistas desenvolvem modelos de Machine Learning que podem ser ajustados conforme a necessidade, ao identificar que emoções reportadas pelos pacientes diferem do que for identificado pelo algoritmo inicial.
- Intervir em Tempo Real: Os algoritmos de Machine Learning desenvolvidos com o auxílio das soluções MathWorks® podem operar a partir dos mais diversos servidores, incluindo sistemas da AWS (Amazon Web Services), permitindo monitoramento do estado emocional do paciente em tempo real, bem como intervenções em tempo real no caso de emergências.
Criação de Rede Neural Artificial para Conectar Doadores de Corações com Pacientes em Busca de Transplante
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Para melhorar as taxas de sobrevivência em transplantes de coração através da identificação ideal entre doadores e receptores, pesquisadores desenvolveram uma rede neural artificial usando ferramentas como MATLAB e Deep Learning Toolbox. Essa rede foi treinada com dados de doadores e receptores obtidos de bancos de dados globais e ajustada para entender as complexas relações entre variáveis, como peso, gênero, idade e tipo sanguíneo. O uso dessas ferramentas acelerou significativamente o tempo de treinamento e simulação da rede, permitindo uma análise mais rápida e confiável dos fatores de risco e taxas de sobrevivência.
O MATLAB e o Simulink permitem:
- Desenvolver Redes Neurais para Atividades Complexas: Utilize o MATLAB e a Deep Learning Toolbox para criar uma rede neural artificial que otimiza processos complexos como o de conexão entre doadores e receptores de transplantes de órgãos.
- Acelerar o Treinamento e as Simulações das Redes Neurais: Implemente o MATLAB e Simulink para paralelizar a computação, acelerando o treinamento e simulação de redes neurais com dados de bancos de dados globais, trazendo resultados em tempo recorde.
- Identificar Facilmente as Configurações Ideais da Rede: Distribua o trabalho usando MATLAB e Parallel Computing Toolbox em clusters de processamento, permitindo encontrar rapidamente a melhor configuração para sua rede neural.
- Otimizar Tempos de Simulação: Utilize o MATLAB e Simulink para transformar semanas de simulação em meros dias, completando experimentos tradicionalmente longos em tempo recorde.
- Alcançar Resultados Superiores na Seleção e em Transplantes: Implemente o modelo de rede neural com MATLAB e Deep Learning Toolbox para obter taxas de sobrevivência superiores, com treinamento acelerado e avaliação de múltiplas configurações de rede.
Integrando Pesquisas sobre o Câncer entre o Laboratório e a Sala de Aula
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A MIT tem focado em aprimorar diagnósticos de câncer através da identificação e análise de interações proteicas. Utilizando ferramentas como o MATLAB e Simulink tanto na pesquisa quanto ensino, membros da instituição reduziram significativamente o tempo de computação, resultando na conquista de uma bolsa de pesquisa. Essa abordagem visa detectar o câncer em estágios iniciais, aumentando assim as chances de sobrevivência do paciente e preparando os estudantes para futuros avanços biomédicos.
O MATLAB e o Simulink permitem:
- Analisar Redes Biomoleculares: Desenvolva algoritmos para estudar dados de espectrometria de massa e modelar redes de proteínas. Descubra e compreenda as intrincadas interações proteicas e aprofunde sua pesquisa.
- Visualizar e Analisar Dados: Utilize o MATLAB e Simulink para transformar dados brutos em visualizações compreensíveis. Plote resultados e acesse bancos de dados biomédicos. Revele padrões e insights através de representações gráficas claras.
- Processar Sinais: Aplique a Signal Processing Toolbox para filtrar e refinar seus dados. Identifique semelhanças entre diferentes tipos de dados e utilize técnicas de processamento de sinais para melhorar a clareza e a precisão das análises.
- Acessar Informações Biomédicas:Empregue a Bioinformatics Toolbox para extrair informações vitais. Calcule pesos moleculares, determine sequências de aminoácidos e obtenha propriedades específicas de proteínas com eficácia. Expanda sua base de conhecimento sem perder tempo.
- Otimizar o Tempo com Computação Paralela: Use o Parallel Computing Toolbox e o MATLAB Parallel Server para processar grandes volumes de dados simultaneamente. Integre eficiência e precisão, reduzindo o tempo necessário para análises complexas. .
- Integrar Educação à Pesquisa: Aproveite a versatilidade das soluções MathWorks® e sua capacidade de apresentar conceitos em múltiplos níveis. Ensine, aprenda e contribua simultaneamente para avanços científicos. Mergulhe na ciência enquanto desenvolve habilidades práticas.
