🍳🍳🍳
Делимся подборкой статей и презентациями от докладчиков первой ИИшницы!
📄 Виктор Гомболевский «ИИ в скрининге рака легкого»:
Методические рекомендации: использование сервисов на основе технологий искусственного интеллекта при проведении описаний рентгенологических снимков. В них представлены принципы апробации, тестирования и работы сервисов на основе искусственного интеллекта, разработаны алгоритмы инструктажа медицинских работников при внедрении технологий на основе искусственного интеллекта в клиническую практику.
Статья о том, как ИИ превзошел рентгенологов при рассмотрении ошибочных классификаций и о том, что он может снизить нагрузку на рентгенолога на 86,7%, а также улучшить стандартизацию и внедрение в практику скрининга рака легких.
📄 Никита Федосов «Корковые бегущие волны как возможный маркер эпилептогенной зоны»:
Последнее детальное исследование волновой природы интериктальных спайков, выполненное инвазивно, с использованием микроэлектродного массива. Оно показывает предпочтение интериктальных спайков распространяться по тем же путям, по которым распространяется патологическая (иктальная) активность во время эпилептического приступа. При этом доминантное направление распространения, как правило, обращено в сторону эпилептогенной зоны, а реже наблюдаемое субдоминантное – в противоположную сторону. В статье указывается возможная польза от этой информации при локализации эпилептогенного очага.
📄 Илья Семенков «Технология предиктивной нейрообратной связи»:
Статья про комплекснозначные фильтры для обработки ЭЭГ рядов и статья о связи эффективности нейрообратной связи и задержек.
Работа о модели предсказания временных рядов на основе геометрии обобщенных z-векторов, а также статья о Phase Locking Value и его эффективном подсчёте.
📄 Дарья Фролова «Обнаружение аномалий для сегментации трёхмерных медицинских изображений»:
В статье рассматривается метод обнаружения аномалий (out-of-distribution detection), основанный на анализе карт признаков трехмерного изображения с помощью сингулярного разложения.
В работе предложен один из базовых методов оценки неопределенности – Deep Ensembles, который подразумевает обучение ансамбля моделей и анализ того, насколько отличаются предсказания этих моделей, необходимый чтобы оценить неопределенность предсказания.
📄 Екатерина Кондратьева «Доменный сдвиг в анализе МРТ снимков мозга»:
Одна из первых статей про то, как научить нейронки адаптироваться к домену. Спойлер: идея хорошая, но сетка очень нестабильная.
DIVA: Domain Invariant Variational Autoencoders для гистологии описывает то, как можно вводить констрейн для более контролируемого обучения.
👉 Все презентации собрали по ссылке.
Делимся подборкой статей и презентациями от докладчиков первой ИИшницы!
📄 Виктор Гомболевский «ИИ в скрининге рака легкого»:
Методические рекомендации: использование сервисов на основе технологий искусственного интеллекта при проведении описаний рентгенологических снимков. В них представлены принципы апробации, тестирования и работы сервисов на основе искусственного интеллекта, разработаны алгоритмы инструктажа медицинских работников при внедрении технологий на основе искусственного интеллекта в клиническую практику.
Статья о том, как ИИ превзошел рентгенологов при рассмотрении ошибочных классификаций и о том, что он может снизить нагрузку на рентгенолога на 86,7%, а также улучшить стандартизацию и внедрение в практику скрининга рака легких.
📄 Никита Федосов «Корковые бегущие волны как возможный маркер эпилептогенной зоны»:
Последнее детальное исследование волновой природы интериктальных спайков, выполненное инвазивно, с использованием микроэлектродного массива. Оно показывает предпочтение интериктальных спайков распространяться по тем же путям, по которым распространяется патологическая (иктальная) активность во время эпилептического приступа. При этом доминантное направление распространения, как правило, обращено в сторону эпилептогенной зоны, а реже наблюдаемое субдоминантное – в противоположную сторону. В статье указывается возможная польза от этой информации при локализации эпилептогенного очага.
📄 Илья Семенков «Технология предиктивной нейрообратной связи»:
Статья про комплекснозначные фильтры для обработки ЭЭГ рядов и статья о связи эффективности нейрообратной связи и задержек.
Работа о модели предсказания временных рядов на основе геометрии обобщенных z-векторов, а также статья о Phase Locking Value и его эффективном подсчёте.
📄 Дарья Фролова «Обнаружение аномалий для сегментации трёхмерных медицинских изображений»:
В статье рассматривается метод обнаружения аномалий (out-of-distribution detection), основанный на анализе карт признаков трехмерного изображения с помощью сингулярного разложения.
В работе предложен один из базовых методов оценки неопределенности – Deep Ensembles, который подразумевает обучение ансамбля моделей и анализ того, насколько отличаются предсказания этих моделей, необходимый чтобы оценить неопределенность предсказания.
📄 Екатерина Кондратьева «Доменный сдвиг в анализе МРТ снимков мозга»:
Одна из первых статей про то, как научить нейронки адаптироваться к домену. Спойлер: идея хорошая, но сетка очень нестабильная.
DIVA: Domain Invariant Variational Autoencoders для гистологии описывает то, как можно вводить констрейн для более контролируемого обучения.
👉 Все презентации собрали по ссылке.