Для проведения операции по восстановлению костей черепа, утраченных в результате черепно-мозговой
травмы или оперативного вмешательства, (краниопластики) необходимо изготовление имплантата, точно
повторяющего форму дефекта и нормальную костную архитектуру черепа конкретного пациента.
Данная работа является продолжением бакалаврской работы, посвященной разработке подхода для
автоматизированного моделирования недостающих фрагментов костей черепа, основанного на методах
машинного обучения. Целями текущей работы являются:

Данная работа является продолжением бакалаврской работы по применимости методов
нейросетевого переноса стиля к задаче изменения модальности биомедицинских изображений. В
предыдущей работе был исследован перенос стиля между двумя доменами (типами)
биомедицинских изображений (для любых двух доменов A и B решалась задача трансфера одного
домена в другой без знания об остальных типах изображений).
Целями данной работы являются:
1)
Улучшение качества сгенерированных изображений.
2)

Целью работы является получение нейросетевых моделей, предобученных на данных медицинской области, а именно изображениях МРТ головного мозга. Такие модели могут быть в дальнейшем использованы в различных целях:
1. построении на основе этих моделей функций потерь, использующих маломерные представления данных
2. решении задач определения патологии, основываясь на данном начальном приближении весов моделей
3. построения на их основе метрик для генерируемых изображений

В настоящее время одним из способов лечения сколиоза является ношение специального корсета. Альтернативой данному методу является только тяжелая операция. Для каждого пациента корсет изготавливается индивидуально на основе рентгеновского снимка, по которому определяют степень искривления позвоночника. Целью данной работы является разработка нейросетевой модели для нахождения ключевых точек снимка, из взаимного расположения которых определяется степень искривления. Актуальность данной работы обусловлена широким применением данного метода лечения.

Исследование зависимости между метроритмическими и лексико-тематическими характеристиками поэтических текстов является актуальной проблемой русской филологии. Для разработки автоматических средств анализа необходим способ характеризации тематики стихотворений. С этой целью можно использовать семантические поля, то есть множества слов, связанных между собой различными отношениями ассоциации и имеющих один общий семантический признак. Целью данной работы является разработка алгоритма выделения элементов определённых семантических полей с помощью методов машинного обучения.

В качестве магистерской диссертации планируется разработать алгоритмы синтеза и анализа словоформ узбекского языка, основанные на принципах разбиения слов на флективные классы. Поскольку узбекский язык является агглютинативным, подключать словарь словоформ для автоматизации морфологического анализа нецелесообразно. Значительно эффективнее пользоваться словарями аффиксов и наборами правил. В процессе выполнения магистерской диссертации была построена морфологическая модель узбекского языка, которая теперь реализуется алгоритмически.

Современный этап развития ИТ характеризуется стремительным расширением областей их применения, в значительной мере обусловленным массовым производством и распространением мобильных устройств. В результате обостряется необходимость снижения трудоёмкости производства программного обеспечения таких устройств при одновременном повышении его надёжности и безопасности.

Назначение разрабатываемой клиент-серверной системы цифровой медицины состоит в коммуникации врача, осуществляющего лечение тазобедренных суставов пациентов посредством вставки металлических имплантатов и техников, осуществляющих дизайн и производство этих имплантатов посредством 3D-печати.
Модели, полученные при помощи МРТ или КТ сканирования, попадают в систему в виде 3D-сеток. Для поддержки работы врача и техников требуется разработка ряда алгоритмов, включающих:

Инсульт – одно из опаснейших заболеваний, которое может вызвать серьезные осложнения вплоть до смертельного исхода. Различают два вида инсульта: ишемический и геморрагический. Причиной ишемического инсульта является закупорка кровеносных сосудов, и, как следствие, нарушение кровообращения в определенных участках мозга. В случае геморрагического инсульта происходит разрыв кровеносного сосуда, в результате чего происходит кровоизлияние. Ранняя диагностика инсульта и своевременное оказание медицинской помощи имеет важное значение в сведении возможных осложнений к минимуму.

В последнее время методы машинного обучения всё больше используются для решения различных практических задач. Но вне зависимости от того, какая задача поставлена, успех её решения во многом зависит от качества данных, которые используются при обучении того или иного алгоритма.
Сбор и разметка данных всё ещё являются узким местом, так как требуют много ручного труда и времени.