提到医疗影像设备，很多人首先想到的是：镜头更好、传感器规格更高、硬件性能更强，图像自然就会更清楚。但现在，医疗影像设备已经不再只拼硬件。通过软件和算法，同样的硬件也能获得更清晰、更稳定的图像；通过模型驱动研发和自动化验证，还能加快算法落地，缩短从原型到产品的开发周期。

医疗影像设备的竞争，正在从“硬件参数比拼”，走向“软件、算法与系统级研发能力”的综合竞争。

壹这场直播，主要讲清楚四件事

01 图像质量怎样进一步提升？

如何通过光学系统仿真、图像处理、降噪增强、图像重建和 AI 算法，提升成像质量、稳定性和临床可用性？

02 AI 算法如何真正部署到嵌入式设备？

AI 模型做出来只是第一步。本次直播将介绍如何让算法在医疗设备上运行得更快、更稳定，并真正转化为产品功能。

03 产品研发怎样少走弯路？

通过提前建模、模拟和测试，让算法、软件与硬件更好地配合，尽早发现问题，减少反复修改，缩短研发周期。

04 面向海外市场，研发体系需要补强什么？

海外市场不仅关注产品性能，也重视研发、测试和验证过程。本次直播将介绍企业如何提升产品可靠性和研发规范性，为出海打好基础。

贰一场讲清楚”医疗影像设备如何提升竞争力“的线上研讨会

为帮助医疗影像企业理解软件、算法和模型驱动研发如何提升产品竞争力，医疗器械创新网携手 MathWorks 推出线上专题研讨会：

不再只拼硬件：医疗影像设备如何提升图像质量与出海竞争力——计算成像、AI与软件定义成像实践

| 直播时间

8月25日（星期二） 20:00

将聚焦“软件定义成像”，介绍计算成像、AI 算法、GPU/FPGA 实时部署和模型驱动开发，如何帮助医疗影像企业把算法创新更快转化为可验证、可部署、可量产的产品能力。课程将围绕多个典型应用展开，包括内窥镜/OCT、超声成像、多光谱成像、数字病理、MRI、CT 和 DSA 等场景。我们将探讨如何通过 MATLAB/Simulink 打通从图像算法、系统建模、代码生成到硬件验证的完整流程，提升研发效率和产品可靠性。

| 案例解析

• 西门子医疗 / DSA：基于模型的 DSA 图像处理系统中的 FPGA 模型化开发实践
• 西门子医疗 / CT：基于FPGA的快速控制原型开发——复杂性管理与工程实践
• 奥林巴斯：内窥镜视频处理器研发中的 MBD 应用经验
• Sony Olympus Medical Solutions(SOMED)：医疗设备研发流程实践

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| 分享嘉宾

单博 | MathWorks 中国区医疗行业市场经理

单博曾长期负责中国区图像处理、医学影像、人工智能及嵌入式硬件等方向的技术支持。他在医学影像识别、计算机视觉、图像算法，以及 GPU、FPGA 等高性能硬件应用方面具有丰富经验。

叁哪些人适合参加？

本次直播不仅适合技术人员，也适合希望了解医疗影像设备发展趋势和产品研发逻辑的企业管理人员。推荐以下人群参加：

医疗影像设备企业负责人；

研发负责人及项目负责人；

产品经理和市场人员；

图像算法、软件及硬件研发人员；

医疗影像 AI 企业从业人员；

负责企业国际化和出海业务的团队；

内窥镜、超声、CT、MRI、DSA 等相关企业人员。

医疗影像设备未来的竞争，将不再只是比较镜头、传感器和硬件配置。

谁能让图像看得更清楚，谁能将新算法更快做进产品，谁能用更短的时间完成研发和验证，谁就更有机会建立自己的技术壁垒，并走向更广阔的海外市场。

8月25日（星期二） 20:00，欢迎扫描下方二维码报名参加，一起了解医疗影像设备如何从“拼硬件”走向“软硬件协同创新”。

全球领先的数学计算软件开发商 MathWorks 日前宣布，与医疗器械创新网达成加速器项目合作，为其旗下的创业公司提供 MathWorks 加速器初创扶持计划。该项目为 5 年内成立且研发工程师少于 15 人的初创公司提供 MATLAB® 和 Simulink® 许可证、全面的技术支持以及展示其技术或产品的联合营销机会。MathWorks 加速器项目已经与全球 700 多家企业／园区展开合作，助力于当地市场的科技进步与产业融合的多元发展。