id
int64
18
18.8k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 14:51:09
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 14:51:09
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
8,057
2026-02-24T08:44:36.049000Z
2026-02-24T08:44:36.049000Z
Lec.
Верхнеуровневый docker-compose.yml для сборки решения
false
true
false
8,056
2026-02-24T08:44:33.833000Z
2026-02-24T08:44:33.833000Z
Lec.
Финальный вариант верхнеуровневого docker-compose.yml представлен на рисунке 18
false
true
false
8,055
2026-02-24T08:44:32.253000Z
2026-02-24T08:44:32.253000Z
Lec.
Для осуществления корректной и полной сборки необходима двухуровневая архитектура, позволяющая автоматически запускать средства сборки контейнеров
false
true
false
8,054
2026-02-24T08:44:30.685000Z
2026-02-24T08:44:30.685000Z
Lec.
Для автоматизации упаковки и простоты развертывания предлагается использование docker-compose, а в частности, упаковка каждого сервиса в независимый контейнер с созданием среды для работы, например автоматическая установка программных библиотек
false
true
false
8,053
2026-02-24T08:44:29.046000Z
2026-02-24T08:44:29.046000Z
Lec.
Приложение ReactJS
false
true
false
8,052
2026-02-24T08:44:27.610000Z
2026-02-24T08:44:27.610000Z
Lec.
Сервис визуализации - приложение flask
false
true
false
8,051
2026-02-24T08:44:26.002000Z
2026-02-24T08:44:26.002000Z
Lec.
Сервис моделей
false
true
false
8,050
2026-02-24T08:44:24.534000Z
2026-02-24T08:44:24.534000Z
Lec.
Локальное хранилище файлов
false
true
false
8,049
2026-02-24T08:44:22.797000Z
2026-02-24T08:44:22.797000Z
Lec.
База данных postgres
true
false
false
8,048
2026-02-24T08:44:20.368000Z
2026-02-24T08:44:20.368000Z
Lec.
Приложение flask
false
true
false
8,047
2026-02-24T08:44:18.814000Z
2026-02-24T08:44:18.814000Z
Lec.
Сервис данных
false
true
false
8,046
2026-02-24T08:44:17.307000Z
2026-02-24T08:44:17.307000Z
Lec.
Аналитический сервер - приложение flask
false
true
false
8,045
2026-02-24T08:44:15.648000Z
2026-02-24T08:44:15.648000Z
Lec.
Общая структура системы выглядит следующим образом:
false
true
false
8,044
2026-02-24T08:44:13.762000Z
2026-02-24T08:44:13.762000Z
Lec.
Такой подход позволяет объединить сборку всех сервисов и служб в одну команду
false
true
false
8,043
2026-02-24T08:44:12.204000Z
2026-02-24T08:44:12.204000Z
Lec.
Во-первых, с помощью Docker-контейнера, во-вторых, с использованием docker-compose, то есть автоматизации процесса сборки контейнеров на уровне оркестрации
false
true
false
8,042
2026-02-24T08:44:10.357000Z
2026-02-24T08:44:10.357000Z
Lec.
В рассматриваемой версии проекта было принято решение реализовать поставку решения двумя способами
false
true
false
8,041
2026-02-24T08:44:08.771000Z
2026-02-24T08:44:08.771000Z
Lec.
Подобный алгоритм устойчив к выбросам, так как кадры ранжируются на основе среднего значения количества фолликулов
false
true
false
8,040
2026-02-24T08:44:07.219000Z
2026-02-24T08:44:07.219000Z
Lec.
Так как количество фолликулов в яичнике является ключевым биомаркером, по которому оценивается овариальный резерв, было принято решения оценивать кадры на основе количества детектируемых фолликулов
false
true
false
8,039
2026-02-24T08:44:05.446000Z
2026-02-24T08:44:05.446000Z
Lec.
Выбирается 10% значимых кадров на основе позиции (в случае дробного числа округляется к ближайшему целому сверху)
false
true
false
8,038
2026-02-24T08:44:03.914000Z
2026-02-24T08:44:03.914000Z
Lec.
Кадры ранжируются относительно близости к среднему значению;
false
true
false
8,037
2026-02-24T08:44:02.382000Z
2026-02-24T08:44:02.382000Z
Lec.
Рассчитывается количество детектируемых фолликулов, считается среднее значение;
false
true
false
8,036
2026-02-24T08:44:00.760000Z
2026-02-24T08:44:00.760000Z
Lec.
Каждый снимок оценивается набором моделей отдельно, выделяется яичник и фолликулы:
false
true
false
8,035
2026-02-24T08:43:59.250000Z
2026-02-24T08:43:59.251000Z
Lec.
Так как данная функция в рамках проекта является экспериментальной, был предложен базовый алгоритм выбора важных кадров внутри серии снимков:
false
true
false
8,034
2026-02-24T08:43:55.993000Z
2026-02-24T08:43:55.993000Z
Lec.
В перспективе планируется усовершенствование алгоритма с учетом индивидуальных анатомических особенностей и добавлением механизмов коррекции формы на основе статистических данных
false
true
false
8,033
2026-02-24T08:43:54.356000Z
2026-02-24T08:43:54.356000Z
Lec.
Данная реализация предназначена в первую очередь для наглядной визуализации пространственного распределения фолликулов, а не для точных объемных измерений
false
true
false
8,032
2026-02-24T08:43:52.679000Z
2026-02-24T08:43:52.679000Z
Lec.
Пример сформированной 3D-модели яичника с фолликулами
false
true
false
8,031
2026-02-24T08:43:50.923000Z
2026-02-24T08:43:50.923000Z
Lec.
Пример модели представлен на рисунке 17
false
true
false
8,030
2026-02-24T08:43:48.870000Z
2026-02-24T08:43:48.870000Z
Lec.
Внутри нее располагаются сферические объекты, соответствующие обнаруженным фолликулам, положение которых определяется на основе их координат на исходных 2D-срезах
false
true
false
8,029
2026-02-24T08:43:47.272000Z
2026-02-24T08:43:47.272000Z
Lec.
Полученные контуры вращаются вокруг вертикальной оси с определенным шагом, формируя объемную структуру в виде упрощенной трехмерной оболочки яичника [13]
false
true
false
8,028
2026-02-24T08:43:45.514000Z
2026-02-24T08:43:45.514000Z
Lec.
Для всех УЗИ-изображений присутствует разметка
false
true
false
8,027
2026-02-24T08:43:43.891000Z
2026-02-24T08:43:43.891000Z
Lec.
Модель формируется с помощью анализа ультразвукового снимка
false
true
false
8,026
2026-02-24T08:43:42.262000Z
2026-02-24T08:43:42.262000Z
Lec.
Высокая сложность точной трехмерной реконструкции по 2D-изображениям УЗИ, а также отсутствие подходящих данных, обуславливает использование эвристического метода, основанного на осевой симметрии органа
false
true
false
8,025
2026-02-24T08:43:40.634000Z
2026-02-24T08:43:40.634000Z
Lec.
Для визуализации пространственной структуры яичника и фолликулов разрабатывается упрощенный подход к построению 3D-модели на основе одного изображения или серии ультразвуковых снимков
false
true
false
8,024
2026-02-24T08:43:38.849000Z
2026-02-24T08:43:38.849000Z
Lec.
Решение базируется на уже описанной модели YOLOv8 с качеством до 50%
false
true
false
8,023
2026-02-24T08:43:37.161000Z
2026-02-24T08:43:37.161000Z
Lec.
Детекция фолликулов представляет собой выделение рамок для фолликулов внутри яичника
false
true
false
8,022
2026-02-24T08:43:35.587000Z
2026-02-24T08:43:35.587000Z
Lec.
Процесс детекции подразумевает получение рамки, в которой находится объект, что является не столь достоверными данными в сравнении с сегментацией
false
true
false
8,021
2026-02-24T08:43:33.985000Z
2026-02-24T08:43:33.985000Z
Lec.
Для детекции яичника используется модель YOLOv8, что позволяет получать решение быстро даже на CPU с качеством около 65%
false
true
false
8,020
2026-02-24T08:43:32.425000Z
2026-02-24T08:43:32.425000Z
Lec.
В качестве решения используется предобученная модель U-Net++ [12], которая показывает качество порядка 60% после процесса fine-tuning
false
true
false
8,019
2026-02-24T08:43:30.856000Z
2026-02-24T08:43:30.856000Z
Lec.
Сегментация яичника представляет собой задачу поиска точного местоположения яичника на изображении и выделение его границ
false
true
false
8,018
2026-02-24T08:43:29.102000Z
2026-02-24T08:43:29.102000Z
Lec.
Комплексная предварительная обработка позволяет существенно улучшить качество входных данных для последующих этапов анализа, предоставляя стабильно высокую точность работы моделей сегментации и детекции даже при обработке снимков, полученных на различном ультразвуковом оборудовании
false
true
false
8,017
2026-02-24T08:43:27.316000Z
2026-02-24T08:43:27.316000Z
Lec.
Аугментация включает в себя случайный поворот снимков и разметки, а также удаление и восстановление области яичника
false
true
false
8,016
2026-02-24T08:43:25.556000Z
2026-02-24T08:43:25.556000Z
Lec.
Также по запросу пользователя исходный датасет дополняется аугментациями для увеличения исходного объема данных
false
true
false
8,015
2026-02-24T08:43:23.470000Z
2026-02-24T08:43:23.470000Z
Lec.
В отличие от традиционных методов подавления шума, рассматриваемый подход обеспечивает комплексное улучшение визуальных характеристик снимка, то есть уменьшает спекл-шум, характерный для УЗИ, повышает контрастность структурных элементов, и улучшает четкость границ яичника
false
true
false
8,014
2026-02-24T08:43:21.660000Z
2026-02-24T08:43:21.660000Z
Lec.
Для повышения качества изображения применяется модель SwinIR [11], адаптированная для работы с медицинскими ультразвуковыми изображениями
false
true
false
8,013
2026-02-24T08:43:19.801000Z
2026-02-24T08:43:19.801000Z
Lec.
В первую очередь каждое УЗИ-исследование проходит этап автоматического выделения диагностически значимой области с использованием оптимизированной модели YOLOv8s [10], демонстрирующей точность детекции (mAP) на уровне 0.995, что позволяет исключить из обработки метаданные исследования и вспомогательные элементы интерфе...
false
true
false
8,012
2026-02-24T08:43:17.892000Z
2026-02-24T08:43:17.892000Z
Lec.
В текущей версии системы реализован процесс предобработки снимков, включающий несколько ключевых этапов
false
true
false
8,011
2026-02-24T08:43:16.195000Z
2026-02-24T08:43:16.195000Z
Lec.
Предварительная обработка ультразвуковых изображений представляет собой важный этап анализа, существенно влияющий на качество последующей сегментации и детекции
false
true
false
8,010
2026-02-24T08:43:14.637000Z
2026-02-24T08:43:14.637000Z
Lec.
Впоследствии из каждого снимка выделяется полезная область
false
true
false
8,009
2026-02-24T08:43:13.131000Z
2026-02-24T08:43:13.131000Z
Lec.
Каждый снимок содержит метаинформацию в виде шкалы глубины, что не является важной диагностической информацией
false
true
false
8,008
2026-02-24T08:43:11.232000Z
2026-02-24T08:43:11.232000Z
Lec.
Менопауза — малый размер яичника, отсутствие фолликулов
false
true
false
8,007
2026-02-24T08:43:09.297000Z
2026-02-24T08:43:09.297000Z
Lec.
Мало — малое количество фолликулов;
false
true
false
8,006
2026-02-24T08:43:07.571000Z
2026-02-24T08:43:07.571000Z
Lec.
МФЯ — мультифолликулярность;
false
true
false
8,005
2026-02-24T08:43:06.031000Z
2026-02-24T08:43:06.031000Z
Lec.
Норма — нормальное состояние яичников, нормальное количество фолликулов;
false
true
false
8,004
2026-02-24T08:43:04.288000Z
2026-02-24T08:43:04.288000Z
Lec.
Все полученные файлы разделены на 4 категории:
false
false
false
8,003
2026-02-24T08:42:55.130000Z
2026-02-24T08:42:55.130000Z
Lec.
Пример разметки фолликулов на снимке УЗИ яичника
false
true
false
8,002
2026-02-24T08:42:53.354000Z
2026-02-24T08:42:53.355000Z
Lec.
Пример разметки снимка УЗИ яичника
false
true
false
8,001
2026-02-24T08:42:51.629000Z
2026-02-24T08:42:51.629000Z
Lec.
Каждому изображению соответствует разметка яичника для решения задачи сегментации и разметка фолликулов, для решения задачи детекции (рис.16, 17)
false
true
false
8,000
2026-02-24T08:42:49.783000Z
2026-02-24T08:42:49.783000Z
Lec.
Пример снимка УЗИ яичника
false
true
false
7,999
2026-02-24T08:42:48.075000Z
2026-02-24T08:42:48.075000Z
Lec.
Пример изображения представлен на рисунке 14
false
true
false
7,998
2026-02-24T08:42:46.284000Z
2026-02-24T08:42:46.284000Z
Lec.
Разрешение изображений: 640х480 Также присутствуют видеозаписи в формате .avi
true
true
false
7,997
2026-02-24T08:42:44.505000Z
2026-02-24T08:42:44.505000Z
Lec.
Изображения представлены в формате .jpg, .png
false
false
false
7,996
2026-02-24T08:42:43.022000Z
2026-02-24T08:42:43.022000Z
Lec.
Исходные данные представляют собой набор УЗИ снимков яичника, а также данные разметки, выполненные на прошлой итерации проекта
false
true
false
7,995
2026-02-24T08:42:41.404000Z
2026-02-24T08:42:41.404000Z
Lec.
Данные для визуализации получены по API в виде файла формата .ply, так как генерация происходила соответствующим пакетом
false
true
false
7,994
2026-02-24T08:42:39.805000Z
2026-02-24T08:42:39.805000Z
Lec.
Визуализация результата представлена прямо в браузере и реализована через пакет TreeJS
false
true
false
7,993
2026-02-24T08:42:38.284000Z
2026-02-24T08:42:38.285000Z
Lec.
Страница построения 3D-модели
false
true
false
7,992
2026-02-24T08:42:36.733000Z
2026-02-24T08:42:36.733000Z
Lec.
Страница формирования 3D-модели представляет собой линейную форму для отправки запроса на сервер (рис.13)
false
true
false
7,991
2026-02-24T08:42:35.108000Z
2026-02-24T08:42:35.108000Z
Lec.
Страница 3D-Моделей
false
true
false
7,990
2026-02-24T08:42:33.640000Z
2026-02-24T08:42:33.640000Z
Lec.
В качестве результата работы предлагается 2 архива: с результатами работы моделей и с результатами выделения важных кадров
true
true
false
7,989
2026-02-24T08:42:31.575000Z
2026-02-24T08:42:31.575000Z
Lec.
Карточка диагностики клинического случая
false
true
false
7,988
2026-02-24T08:42:30.058000Z
2026-02-24T08:42:30.058000Z
Lec.
Также отображается набор моделей, которыми была совершена диагностика
false
true
false
7,987
2026-02-24T08:42:27.765000Z
2026-02-24T08:42:27.765000Z
Lec.
Отчет содержит основную информацию, а также заключение системы
false
true
false
7,986
2026-02-24T08:42:26.036000Z
2026-02-24T08:42:26.036000Z
Lec.
Каждый случай рассматривается отдельно от остальных (рис. 12.)
false
true
false
7,985
2026-02-24T08:42:24.215000Z
2026-02-24T08:42:24.215000Z
Lec.
Страница результатов диагностики
false
true
false
7,984
2026-02-24T08:42:22.454000Z
2026-02-24T08:42:22.454000Z
Lec.
Страница диагностики представляет собой список клинических случаев, диагностированных с помощью системы (рис. 11)
false
true
false
7,983
2026-02-24T08:42:20.760000Z
2026-02-24T08:42:20.760000Z
Lec.
Страница диагностики
false
true
false
7,982
2026-02-24T08:42:19.270000Z
2026-02-24T08:42:19.270000Z
Lec.
Как гиперпараметр выделено количество эпох
false
true
false
7,981
2026-02-24T08:42:17.015000Z
2026-02-24T08:42:17.015000Z
Lec.
Во-первых, пользователь выбирает модель для обучения, во-вторых, выбираются датасеты для обучения и валидации, либо используется часть обучающего датасета
false
true
false
7,980
2026-02-24T08:42:15.470000Z
2026-02-24T08:42:15.470000Z
Lec.
Форма обучения модели
false
true
false
7,979
2026-02-24T08:42:13.746000Z
2026-02-24T08:42:13.746000Z
Lec.
Для начала обучения предусмотрена форма заявки на обучение, которая содержит поля для ввода необходимой информации (рис. 10)
false
true
false
7,978
2026-02-24T08:42:12.046000Z
2026-02-24T08:42:12.046000Z
Lec.
Страница истории обучения моделей
false
true
false
7,977
2026-02-24T08:42:10.371000Z
2026-02-24T08:42:10.371000Z
Lec.
Также после окончания процесса обучения проводится валидация
false
true
false
7,976
2026-02-24T08:42:08.102000Z
2026-02-24T08:42:08.102000Z
Lec.
Пользователь получает информацию о модели, которая была обучена, на исходном и валидационном датасетах
false
true
false
7,975
2026-02-24T08:42:06.585000Z
2026-02-24T08:42:06.585000Z
Lec.
Страница обучения представляет собой таблицу с историей совершенных дообучений моделей, определенных в соответствующей странице (рис.9.)
false
true
false
7,974
2026-02-24T08:42:04.918000Z
2026-02-24T08:42:04.918000Z
Lec.
Страница обучения
false
true
false
7,973
2026-02-24T08:42:03.269000Z
2026-02-24T08:42:03.269000Z
Lec.
Прикрепленные изображения и разметка обрабатываются и рассчитывается количество элементов датасета
false
true
false
7,972
2026-02-24T08:42:00.784000Z
2026-02-24T08:42:00.784000Z
Lec.
После загрузки датасета, данные поступают в сервис данных
false
true
false
7,971
2026-02-24T08:41:59.036000Z
2026-02-24T08:41:59.036000Z
Lec.
Страница добавления датасета
false
true
false
7,970
2026-02-24T08:41:57.055000Z
2026-02-24T08:41:57.055000Z
Lec.
Для добавления нового датасета используется отдельная форма, которая требует идентификатор, снимки и разметку для снимков (рис. 8.)
false
true
false
7,969
2026-02-24T08:41:55.314000Z
2026-02-24T08:41:55.314000Z
Lec.
Так как датасет является атомарной единицей в понимании системы, то дополнительных операций помимо добавления не предусмотрено
false
true
false
7,968
2026-02-24T08:41:53.721000Z
2026-02-24T08:41:53.721000Z
Lec.
Данная страница является похожей на страницу моделей, различие заключается в представляемой сущности (рис. 7.)
false
true
false
7,967
2026-02-24T08:41:51.971000Z
2026-02-24T08:41:51.971000Z
Lec.
Страница датасетов
false
true
false
7,966
2026-02-24T08:41:49.839000Z
2026-02-24T08:41:49.839000Z
Lec.
Благодаря такому подходу удается отслеживать качество и вводить версионность моделей
false
true
false
7,965
2026-02-24T08:41:48.233000Z
2026-02-24T08:41:48.233000Z
Lec.
Важным моментом является невозможность добавления модели, не основанной на существующих, таким образом система гарантирует, что любая зарегистрированная модель выполняет диагностику в рамках своего типа
false
true
false
7,964
2026-02-24T08:41:46.685000Z
2026-02-24T08:41:46.685000Z
Lec.
Форма регистрации новой модели
false
true
false
7,963
2026-02-24T08:41:45.335000Z
2026-02-24T08:41:45.335000Z
Lec.
Добавление модели осуществляется через форму регистрации новой модели (рис. 6)
false
true
false
7,962
2026-02-24T08:41:43.724000Z
2026-02-24T08:41:43.724000Z
Lec.
Для каждого типа моделей считается базовая статистика: количество и средняя точность
false
true
false
7,961
2026-02-24T08:41:42.210000Z
2026-02-24T08:41:42.210000Z
Lec.
Модели разделены на 3 основные категории по типу
false
true
false
7,960
2026-02-24T08:41:40.429000Z
2026-02-24T08:41:40.429000Z
Lec.
Страница нейросетевых моделей
false
true
false
7,959
2026-02-24T08:41:38.111000Z
2026-02-24T08:41:38.111000Z
Lec.
Также пользователь имеет возможность изменить статус модели, переведя ее из тестирования в продакшн и наоборот
false
true
false
7,958
2026-02-24T08:41:36.510000Z
2026-02-24T08:41:36.510000Z
Lec.
Данная страница позволяет получить информацию о зарегистрированных в системе моделях, уровне их качества и типе (рис.5.)
false
true
false