Цель: Разработка модели машинного обучения, решающей задачу сегментации и классификации клеток на снимках электронной микроскопии.
Результат / Продукт: Разработана нейросетевая модель, позволяющая с точностью не ниже 70% находить и классифицировать клетки
Организация заказчика: Уральский государственный медицинский университет
Контакты представителя заказчика: Шибаев Вячеслав Алексеевич; Базарный Владимир Викторович
Описание проекта: Проект направлен на сегментацию тканей на медицинских изображениях. Предлагается использовать теоретико-множественный подход для сегментации. Проект предполагается как практический (на выходе будут оформлены результаты в виде публикации и, возможно, программный продукт) и как исследовательский (будут разобраны основы ТМ сегментации и классические алгоритмы).
Контакты представителя заказчика: Стародубцев Илья Сергеевич, +7(961) 772-51-86
Цель: Разработка прототипа системы автоматического анализа цитологических и гистологических данных, получаемых оптическим микроскопом при исследовании в проходящем свете
Описание проекта: В процессе реализации проекта предполагается реализация нескольких опубликованных алгоритмов для сегментации и классификации данных оптической микроскопии в проходящем свете. Для верификации реализованных подходов будут использованы данные находящиеся в открытом доступе.
Описание проекта: Используя размеченный экспертами набор медицинских изображений, построить модель классификации диагноза
Контакты представителя заказчика: Кошелев Антон Александрович, Anton.Koshelev@urfu.ru, +7(912) 248-42-74
Цель: Создание дополнительного модуля для рассчета и анализа линейных и угловых показателей боковой ТРГ головы (приложение №3 карты Персина) для модернизации клинической работы врача-ортодонта, компьютеризированной обработки данных пациентов. Дополнительный модуль позволит загружать в программу боковые ТРГ пациентов, расставлять ориентировочные точки на костные, зубные и мягкотканные контуры, получать линейные и угловые показатели, указанные в приложении № 3 карты Персина, производить экспорт полученных цефалометрических данных в word-файл.
Цель: Создание дополнительного модуля для определения скелетного возраста пациентов в зависимости от стадии формирования шейных позвонков согласно боковой ТРГ головы для модернизации клинической работы врача-ортодонта, компьютеризированной обработки данных пациентов. Дополнительный модуль позволит загружать в программу боковые ТРГ пациентов, производить анализ формы, размера и пропорции шейных позвонков, получать вывод о стадии скелетного возраста пациентов, производить экспорт полученных данных в word-файл
Цель: Разработка модели машинного обучения, решающей задачу поиска и классификации аномалий на снимках рентгенографии грудной клетки
Результат / Продукт: Разработана нейросетевая модель, позволяющая с точностью не ниже 70% находить и классифицировать патологии
Организация заказчика: Уральский федеральный университет, ИнФО
Контакты представителя заказчика: Шибаев Вячеслав Алексеевич
Цель: Создание программы для рассчета и анализа линейных и угловых показателей прямой ТРГ для модернизации клинической работы врача-ортодонта, компьютеризированной обработки данных пациентов. Программа позволит загружать рентгеновские снимки (прямую ТРГ), расставлять точки для рассчетов, получать линейные и угловые показатели, производить экспорт полученных данных в word-файл.
Результат / Продукт: Программа для рассчета и анализа линейных и угловых показателей прямой ТРГ пациентов
Цель: Создание дополнительного модуля для определения площади носоглоточной области и рассчета объема дыхательных путей по данных боковой ТРГ головы пациентов с нарушением носового дыхания для модернизации клинической работы врача-ортодонта, компьютеризированной обработки данных пациентов. Дополнительный модуль позволит загружать в программу боковые ТРГ пациентов, производить расстановку ориентировочных точек и плоскостей, проводить необходимые рассчеты, производить экспорт полученных данных в word-файл
