網路研討會加速實踐智慧醫療與數位健康：
MATLAB® & Simulink®醫學影像AI應用與模型化開發流程
人工智慧技術日漸成熟、相應環境建置逐步到位，社會對於AI的發展潛力抱以高度期待。在醫學界，除了透過AI處理大量醫學資料，協助疾病的診斷以及治療照護，AI的運用範圍更擴及疾病發生之前的風險評估、及早預防，朝「精準健康」目標邁進。
即便如此，病患的安全始終為醫療應用開發與實施過程中的優先，確保符合相應的法規和標準被視為產品受正式採納的首要條件。MATLAB與Simulink提供完整的工具和模型化設計流程，加速醫療和數位健康應用開發之外，還可以進一步協助確保程式碼符合醫療軟體生命週期標準IEC 62304所要求的軟體工程流程。
本次網路研討會首先透過疑似病灶區域分割、糖尿病視網膜病變等案例，引導您了解如何透過MATLAB工具將醫學影像AI技術運用於臨床影像分析流程。第二階段將以心電圖異常檢測為例，分享如何將開發完成的演算法透過MATLAB & Simulink自動轉碼工具佈署於硬體，縮短開發週期，並且符合IEC 62304規範的軟體工作流程。
第一部分：
MATLAB醫學影像AI應用範例與流程 -
疑似病灶區域分割 ⋅ 影像組學放射特徵分析 ⋅ 視網膜病變分類辨識
Fred Liu, TeraSoft
本演講將帶領與會者快速了解如何將最新的醫學影像AI技術應用於臨床影像分析流程中。內容涵蓋從疑似病灶區域的互動式MedSAM分割，到影像組學(Radiomics)放射特徵分析，再延伸至糖尿病視網膜病變(Diabetic Retinopathy，DR)深度學習分類的完整AI流程。
我們將介紹如何使用MATLAB工具鏈—包含MedSAM即時分割介面、特徵工程、ResNet 深度分類模型、資料前處理與Grad-CAM模型可解釋性—快速建立一套從ROI偵測、影像特徵萃取，到疾病分級分類的端到端工作流程。
本演講適合醫生、醫工研究者、AI工程師、臨床影像分析人員，或任何希望了解如何結合深度學習與影像組學(Radiomics)的醫學影像應用者。
第二部分：
ECG異常檢測演算法佈署與透過模型化開發流程來符合IEC 62304
Tim Yeh, TeraSoft
本段內容以心電圖(ECG)異常檢測演算法為例，分享如何將開發完成的演算法透過MATLAB的轉碼工具佈署於硬體。藉由MATLAB的程式碼產生與加速工具(如MATLAB Coder、Simulink Coder、Embedded Coder、HDL Coder)，開發者可將演算法模型直接轉換為C/C++或HDL Code，並佈署至MCU、DSP、FPGA或AI edge device上，減少人工撰寫低階程式碼的錯誤風險。
演講也將介紹透過MATLAB與Simulink的以模型為基礎的設計開發(Model-Based Design，MBD) 相關工具示範如何縮短開發週期，並且符合醫療軟體生命週期標準IEC 62304所要求的軟體工程流程。
講者介紹
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