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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4,457 | 2026-02-23T12:35:29.014000Z | 2026-02-23T12:35:29.014000Z | Lec. | Аргументы:. data (np.ndarray): исходные данные. new_shape (Union[Tuple[float], List[float], np.ndarray]): целевая форма. s_seg (bool): указывает, является ли входной массив картой сегментации. dtype_out: Желаемый тип данных на выходе | false | false | false | |
4,456 | 2026-02-23T12:35:27.184000Z | 2026-02-23T12:35:27.184000Z | Lec. | Функция resample_data_or_seg выполняет ресемплинг массива до заданной формы | false | true | false | |
4,455 | 2026-02-23T12:35:25.696000Z | 2026-02-23T12:35:25.696000Z | Lec. | Если None, решение принимается автоматически. current_spacing (Union[Tuple[int], List[int], np.ndarray]):): текущий шаг вокселей по каждой оси. new_spacing (Union[Tuple[int], List[int], np.ndarray]):): желаемый шаг вокселей по каждой оси. separate_z_anisotropy_threshold (float): Порог анизотропии | false | false | false | |
4,454 | 2026-02-23T12:35:24.086000Z | 2026-02-23T12:35:24.086000Z | Lec. | Аргументы:. force_separate_z (bool или None): принудительно включить (True) или выключить (False) отдельный ресемплинг вдоль анизотропной оси | false | false | false | |
4,453 | 2026-02-23T12:35:22.335000Z | 2026-02-23T12:35:22.335000Z | Lec. | Функция determine_do_sep_z_and_axis определяет, выполнять ли отдельный ресемплинг вдоль оси с анизотропией и, если да, возвращает индекс оси | false | true | false | |
4,452 | 2026-02-23T12:35:20.832000Z | 2026-02-23T12:35:20.832000Z | Lec. | Аргументы:. old_shape (Union[Tuple[int], List[int], np.ndarray]): исходная форма. old_spacing (Union[Tuple[float], List[float], np.ndarray]): исходный размер вокселя по каждой оси. new_spacing (Union[Tuple[float], List[float], np.ndarray]): желаемый размер вокселя по каждой оси | false | false | false | |
4,451 | 2026-02-23T12:35:19.326000Z | 2026-02-23T12:35:19.326000Z | Lec. | Функция compute_new_shape вычисляет новую форму исходя из старого шага, нового шага и старой формы | true | true | false | |
4,450 | 2026-02-23T12:35:17.462000Z | 2026-02-23T12:35:17.462000Z | Lec. | Аргументы:. new_spacing (Union[Tuple[float], List[float], np.ndarray]): новый шаг по каждой оси | false | false | false | |
4,449 | 2026-02-23T12:35:15.311000Z | 2026-02-23T12:35:15.311000Z | Lec. | Возвращает индексы осей, для которых max(new_spacing) / new_spacing[axis] == 1 | true | true | false | |
4,448 | 2026-02-23T12:35:13.685000Z | 2026-02-23T12:35:13.685000Z | Lec. | Функция get_lowres_axis определяет, какая ось является «низкочастотной» (т.е. с максимальным шагом) | false | true | false | |
4,447 | 2026-02-23T12:35:12.099000Z | 2026-02-23T17:40:29.592000Z | Lec. | По умолчанию используется ANISO_THRESHOLD | По умолчанию используется порог ANISO_THRESHOLD. | false | true | true |
4,446 | 2026-02-23T12:35:09.669000Z | 2026-02-23T12:35:09.669000Z | Lec. | Аргументы:. spacing (Union[Tuple[float], List[float], np.ndarray]): шаги (spacing) вдоль каждой из осей, например (spacing_x, spacing_y, spacing_z). anisotropy_threshold (float): порог, при превышении которого считается, что данные анизотропны | false | false | false | |
4,445 | 2026-02-23T12:35:07.742000Z | 2026-02-23T12:35:07.742000Z | Lec. | Если да, функция возвращает True, указывая, что данные анизотропны и требуют особого подхода к ресемплингу вдоль оси с крупным шагом | true | true | false | |
4,444 | 2026-02-23T12:35:06.225000Z | 2026-02-23T17:23:43.625000Z | Lec. | Функция get_do_separate_z проверяет, превышает ли отношение между максимальным и минимальным шагом заданный порог анизотропии anisotropy_threshold | Функция get_do_separate_z проверяет, превышает ли отношение между максимальным и минимальным шагом заданный порог анизотропии anisotropyThreshold | false | true | true |
4,443 | 2026-02-23T12:35:04.719000Z | 2026-02-23T17:34:01.072000Z | Lec. | Методы:. run: абстрактный метод, в котором реализуется логика нормализации | Методы:. run: абстрактный метод, в котором реализуется логика нормализации. | false | true | true |
4,442 | 2026-02-23T12:35:03.062000Z | 2026-02-23T12:35:03.062000Z | Lec. | Наследуется от mageNormalization | false | false | false | |
4,441 | 2026-02-23T12:35:01.596000Z | 2026-02-23T12:35:01.596000Z | Lec. | Использует заранее вычисленные статистические свойства (из intensityproperties), такие как среднее, стандартное отклонение и перцентили, для обрезки и последующей нормализации | false | true | false | |
4,440 | 2026-02-23T12:34:59.893000Z | 2026-02-23T13:35:07.379000Z | Lec. | Класс CTNormalization определяет специализированную нормализацию для КТ-изображений | Класс CTNormalization определяет специализированную нормализацию для КТ-изображений. | false | true | true |
4,439 | 2026-02-23T12:34:58.250000Z | 2026-02-23T12:34:58.250000Z | Lec. | Аргументы:. image (np.ndarray): исходное изображение. seg (np.ndarray, optional): маска | false | true | false | |
4,438 | 2026-02-23T12:34:56.558000Z | 2026-02-23T16:05:46.616000Z | Lec. | Возвращает np.ndarray - нормализованное изображение | Возвращает np.ndarray - нормализованное изображение. Вернуть нормализованное изображение. | false | true | true |
4,437 | 2026-02-23T12:34:55.036000Z | 2026-02-23T12:34:55.036000Z | Lec. | Если True, будут учитываться только пиксели, соответствующие маске (например, seg >= 0). intensityproperties (dict): Словарь со статистическими характеристиками данных. target_dtype (Type[number]): Целевой тип данных (например, np.float32) для результирующего изображения. run: абстрактный метод, в котором реализуется л... | false | true | false | |
4,436 | 2026-02-23T12:34:53.398000Z | 2026-02-23T13:42:40.588000Z | Lec. | Аргументы:. use_mask_for_norm (bool, optional): определяет, использовать ли маску (обычно сегментацию) при вычислении статистики для нормализации | Аргументы:. use_mask_for_normalization (bool, optional): определяет, использовать ли маску (обычно сегментацию) при вычислении статистики для нормализации | false | true | true |
4,435 | 2026-02-23T12:34:51.463000Z | 2026-02-23T17:28:36.969000Z | Lec. | Методы:. __init__: иницилизация класса | Методы: __init__: инициализации класса | false | true | true |
4,434 | 2026-02-23T12:34:49.787000Z | 2026-02-23T13:25:11.947000Z | Lec. | Содержит абстрактный метод run(), переопределяемый в классах-наследниках | Содержит абстрактный метод run(), который переопределяется в классах-наследниках | false | true | true |
4,433 | 2026-02-23T12:34:48.299000Z | 2026-02-23T12:34:48.299000Z | Lec. | Класс ImageNormalization определяет общие параметры и структуру для всех методов нормализации | false | true | false | |
4,432 | 2026-02-23T12:34:46.707000Z | 2026-02-23T13:24:58.146000Z | Lec. | Если не передан, создаётся новый массив сегментации. nonzero_label (int, по умолчанию = -1): метка, которая присваивается пикселям за пределами ненулевой области (то есть там, где seg == 0 и при этом пиксель не принадлежит ненулевой маске) | Если не передан, создаётся новый массив сегментации. nonzero_label (int, по умолчанию = -1): метка, которая присваивается пикселям за пределами ненулевой области (то есть там, где seg == 0 и при этом пиксель не принадлежит ненулевой маске). | false | true | true |
4,431 | 2026-02-23T12:34:44.996000Z | 2026-02-23T12:34:44.996000Z | Lec. | Аргументы:. data (np.ndarray): исходный массив данных. seg (np.ndarray, опционально): массив сегментации (при наличии), который будет обрезан аналогично data | false | false | false | |
4,430 | 2026-02-23T12:34:43.272000Z | 2026-02-23T13:33:46.561000Z | Lec. | Также при необходимости в обрезанной области пикселям с нулевым значением, которые находятся вне ненулевой маски, присваивается специальная метка nonzero_label | Также при необходимости в области пикселям с нулевым значением, которые находятся вне ненулевой маски, присваивается специальной меткой nonzero_label | false | true | true |
4,429 | 2026-02-23T12:34:41.758000Z | 2026-02-23T12:34:41.758000Z | Lec. | Функция crop_to_nonzero обрезает изображение и соответствующую маску, полученную с помощью create_nonzero_mask | false | false | false | |
4,428 | 2026-02-23T12:34:40.019000Z | 2026-02-23T16:16:00.257000Z | Lec. | Аргументы:. data (np.ndarray): массив исходных данных | Аргументы: data (np.array): набор исходных данных. | false | true | true |
4,427 | 2026-02-23T12:34:38.468000Z | 2026-02-23T13:30:20.163000Z | Lec. | Функция create_nonzero_mask формирует булеву маску nonzero_mask, где значение True соответствует ненулевым элементам изображения | Функция create_nonzero_mask формирует булевую маску nonzero_mask, где значение True соответствует ненулевым элементам изображения. | false | true | true |
4,426 | 2026-02-23T12:34:36.946000Z | 2026-02-23T16:51:38.756000Z | Lec. | В следующих пунктах описаны программные коды для каждой части | В следующих пунктах приведены программные коды для каждой части. | false | true | true |
4,425 | 2026-02-23T12:34:34.881000Z | 2026-02-23T13:45:38.057000Z | Lec. | Разработанная система включает в себя следующие компоненты: модуль предобработки снимков компьютерной томографии (КТ), обучение модели, модуль визуализации, а также реализацию веб приложения для взаимодействия с пользователем | Разработанная система включает в себя следующие компоненты: модуль предобработки снимков компьютерной томографии (КТ), обучение модели, модуль визуализации и реализацию веб-приложения для взаимодействия с пользователем. | false | true | true |
4,424 | 2026-02-23T12:34:33.114000Z | 2026-02-23T13:28:37.916000Z | Lec. | Запуск системы 11 | Запуск системы 1 | false | true | true |
4,423 | 2026-02-23T12:34:31.637000Z | 2026-02-23T12:34:31.637000Z | Lec. | Скрипты для установки 10. 5.3 | false | false | false | |
4,422 | 2026-02-23T12:34:29.836000Z | 2026-02-23T12:34:29.836000Z | Lec. | Загрузка модели 9. 5.2 | false | false | false | |
4,421 | 2026-02-23T12:34:28.017000Z | 2026-02-23T13:24:51.150000Z | Lec. | Поставка приложения 9. 5.1 | Поставка приложения 9.5.1 | false | true | true |
4,420 | 2026-02-23T12:34:26.334000Z | 2026-02-23T12:34:26.334000Z | Lec. | Веб приложение 7. 4.1. web/streamlit_app.py 7. 5 | false | false | false | |
4,419 | 2026-02-23T12:34:24.880000Z | 2026-02-23T12:34:24.880000Z | Lec. | Обучение модели сегментации 6. 4 | true | false | false | |
4,418 | 2026-02-23T12:34:22.709000Z | 2026-02-23T12:34:22.709000Z | Lec. | Требования к формату датасета 5. 3 | true | true | false | |
4,417 | 2026-02-23T12:34:20.821000Z | 2026-02-23T12:34:20.821000Z | Lec. | Предобработка данных 2. 1.1. nnUNet/nnunetv2/preprocessing/cropping/cropping.py 2. 1.2. nnUNet/nnunetv2/preprocessing/normalization/ default_normalization_schemes.py 3. 1.3. nnUNet/nnunetv2/preprocessing/resampling/ default_resampling.py 4. 2 | false | false | false | |
4,416 | 2026-02-23T12:34:18.919000Z | 2026-02-23T12:34:18.919000Z | Lec. | РАЗРАБОТЧИКА. по проектной работе. 2057: «Система сегментации медицинских изображений сердца и аорты» | false | false | false | |
4,415 | 2026-02-23T12:34:16.274000Z | 2026-02-23T12:34:16.274000Z | Lec. | ДОКУМЕНТАЦИЯ | false | false | false | |
4,414 | 2026-02-23T12:34:14.609000Z | 2026-02-23T12:34:14.609000Z | Lec. | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение. высшего образования. «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» | false | false | false | |
4,413 | 2026-02-23T12:34:07.591000Z | 2026-02-23T12:34:07.591000Z | Lec. | Пример отчета. | false | true | false | |
4,412 | 2026-02-23T12:34:06.079000Z | 2026-02-23T12:34:06.079000Z | Lec. | Таблица плотностей | false | false | false | |
4,411 | 2026-02-23T12:34:04.555000Z | 2026-02-23T12:34:04.555000Z | Lec. | Гистограмма распределения плотности | false | true | false | |
4,410 | 2026-02-23T12:34:02.804000Z | 2026-02-23T12:34:02.804000Z | Lec. | Карта плотности | false | true | false | |
4,409 | 2026-02-23T12:34:01.219000Z | 2026-02-23T13:41:52.794000Z | Lec. | Кнопки для дополнительной визуализации | Кнопки для дополнительной визуализации | false | true | true |
4,408 | 2026-02-23T12:33:59.704000Z | 2026-02-23T12:33:59.704000Z | Lec. | Действия кнопок визуализации:. «Построить карту плотности» выводит на экран исходный снимок с наложенной на сегментированные участки картой плотности (Рис. 13). «Построить гистограмму» выводит на экран распределение плотностей на сегментированных участках (Рис. 14). «Построить таблицу плотностей» выводит на экран табли... | false | false | false | |
4,407 | 2026-02-23T12:33:57.471000Z | 2026-02-23T12:33:57.471000Z | Lec. | Кроме того, пользователю предоставлена возможность выводить на экран дополнительную визуализацию с помощью кнопок, расположенных ниже снимка (Рис. 12) | false | true | false | |
4,406 | 2026-02-23T12:33:55.869000Z | 2026-02-23T17:38:39.319000Z | Lec. | Окно визуализации | Тебе дано предложение, исправь в нем грамматические, орфографические, пунктуационные, синтаксические и лексические ошибки. | false | true | true |
4,405 | 2026-02-23T12:33:54.235000Z | 2026-02-23T17:11:26.287000Z | Lec. | Необходимо снять чекбоксы с тех классов, которые на данный момент не нужны (Рис. 11) | Необходимо снять чекбоксы с тех классов, которые на данный момент не нужны. (Рис. 11) | false | true | true |
4,404 | 2026-02-23T12:33:52.728000Z | 2026-02-23T13:51:05.208000Z | Lec. | В модуле визуализации предусмотрена возможность просмотра масок только определенных классов | В модуле визуализации предусмотрена возможность просмотра масок только определенных классов. | false | true | true |
4,403 | 2026-02-23T12:33:51.138000Z | 2026-02-23T12:33:51.138000Z | Lec. | Выбор снимка | false | true | false | |
4,402 | 2026-02-23T12:33:49.582000Z | 2026-02-23T12:33:49.582000Z | Lec. | Если загружено более одного снимка, то у пользователя в окне визуализации появляется окно выбора конкретного снимка (Рис. 10) | false | true | false | |
4,401 | 2026-02-23T12:33:47.975000Z | 2026-02-23T12:33:47.975000Z | Lec. | На экране появляется уведомление об окончании процесса, после чего становится доступным блок визуализации и анализа результатов | true | true | false | |
4,400 | 2026-02-23T12:33:46.163000Z | 2026-02-23T17:56:45.082000Z | Lec. | По завершении работы модели система автоматически информирует пользователя о том, что сегментация завершена | По завершении работы модели система автоматически сообщает пользователю о том, что сегментация завершена | false | true | true |
4,399 | 2026-02-23T12:33:44.634000Z | 2026-02-23T12:33:44.634000Z | Lec. | Кнопка запуска предсказания | false | false | false | |
4,398 | 2026-02-23T12:33:43.133000Z | 2026-02-23T12:33:43.133000Z | Lec. | Нажатие на кнопку инициирует выполнение всех этапов предобработки и инференса в автоматическом режиме | false | true | false | |
4,397 | 2026-02-23T12:33:41.514000Z | 2026-02-23T13:26:54.368000Z | Lec. | Для запуска процесса сегментации необходимо нажать кнопку «Запуск предсказания» (Рис. 9), расположенную непосредственно под списком загруженных файлов | Для запуска процесса сегментации необходимо нажать кнопку «Запуск предсказания» (Рис. 9), расположенную непосредственно под списком загруженных файлов. | false | true | true |
4,396 | 2026-02-23T12:33:39.761000Z | 2026-02-23T17:13:58.960000Z | Lec. | Каждый файл сопровождается указанием имени и размера, а также возможностью удалить его при необходимости, что позволяет пользователю оперативно управлять списком загруженных данных (Рис. 9) | Каждый файл сопровождается указанием имени и размера, а также возможностью удалить его при необходимости, что позволяет пользователю оперативно удалять файлы из списка загруженных данных (Рис. 9) | false | true | true |
4,395 | 2026-02-23T12:33:38.052000Z | 2026-02-23T16:22:15.890000Z | Lec. | После загрузки изображений через пользовательский интерфейс все выбранные файлы автоматически отображаются в основном окне приложения | После загрузки изображений через пользовательский интерфейс все выбранные файлы автоматически отображаются в основном окне приложения. | false | true | true |
4,394 | 2026-02-23T12:33:36.302000Z | 2026-02-23T17:55:28.571000Z | Lec. | Менеджер файлов | менеджер файлов. | false | true | true |
4,393 | 2026-02-23T12:33:34.615000Z | 2026-02-23T12:33:34.615000Z | Lec. | Кнопка загрузки изображений | false | false | false | |
4,392 | 2026-02-23T12:33:32.980000Z | 2026-02-23T12:33:32.980000Z | Lec. | После нажатия открывается менеджер файлов, в котором необходимо выбрать один или несколько снимков КТ в формате JPG или nii (Рис. 8) | false | true | false | |
4,391 | 2026-02-23T12:33:31.047000Z | 2026-02-23T12:33:31.047000Z | Lec. | Для начала работы с изображениями необходимо нажать на кнопку «Browse files» (Рис. 7) | false | true | false | |
4,390 | 2026-02-23T12:33:29.419000Z | 2026-02-23T13:40:16.610000Z | Lec. | Запуск системы | Запуск системы | false | true | true |
4,389 | 2026-02-23T12:33:27.867000Z | 2026-02-23T12:33:27.867000Z | Lec. | На финальным этапе необходимо запустить систему с помощью команды streamlit_run (Рис. 6) | false | true | false | |
4,388 | 2026-02-23T12:33:26.352000Z | 2026-02-23T16:34:28.160000Z | Lec. | Для Windows: install_windows.bat | Для Windows: install_windows.bat | false | true | true |
4,387 | 2026-02-23T12:33:24.853000Z | 2026-02-23T15:54:09.797000Z | Lec. | Для Linux/macOS: source install_linux.sh | . install_linux.sh | false | true | true |
4,386 | 2026-02-23T12:33:23.462000Z | 2026-02-23T17:00:25.106000Z | Lec. | Чтобы их запустить, необходимо перейти в директорию install_files и выполнить следующие команды: | Чтобы их запустить, необходимо перейти в директорию install_files и из нее выполнить следующие команды: | false | true | true |
4,385 | 2026-02-23T12:33:21.946000Z | 2026-02-23T12:33:21.946000Z | Lec. | Для быстрой установки всех зависимостей разработаны скрипты для каждой ОС | false | true | false | |
4,384 | 2026-02-23T12:33:20.342000Z | 2026-02-23T12:33:20.342000Z | Lec. | Загрузка модели | false | false | false | |
4,383 | 2026-02-23T12:33:17.076000Z | 2026-02-23T12:33:17.076000Z | Lec. | Следующим шагом необходимо загрузить модель из облачного хранилища () | false | true | false | |
4,382 | 2026-02-23T12:33:14.781000Z | 2026-02-23T17:54:02.779000Z | Lec. | Создание и активация виртуальной среды для Linux/macOS | Создание и активация виртуальной среды для Linux/ macOS | false | true | true |
4,381 | 2026-02-23T12:33:13.229000Z | 2026-02-23T16:46:02.284000Z | Lec. | Создание и активация виртуальной среды для Windows | Создание и активация виртуальной среды для Windows. | false | true | true |
4,380 | 2026-02-23T12:33:11.712000Z | 2026-02-23T12:33:11.712000Z | Lec. | Команды для Windows (Рис. 3) и Linux (Рис. 4) различаются | false | true | false | |
4,379 | 2026-02-23T12:33:09.963000Z | 2026-02-23T12:33:09.963000Z | Lec. | Затем в директории с проектом необходимо создать виртуальную среду и активировать ее | false | true | false | |
4,378 | 2026-02-23T12:33:08.036000Z | 2026-02-23T12:33:08.036000Z | Lec. | Загрузка репозитория с исходным кодом с удаленного сервера | false | true | false | |
4,377 | 2026-02-23T12:33:06.243000Z | 2026-02-23T12:33:06.243000Z | Lec. | В системе необходимо предварительно установить систему контроля версий Git | false | true | false | |
4,376 | 2026-02-23T12:33:04.747000Z | 2026-02-23T12:33:04.747000Z | Lec. | Чтобы загрузить исходный код программы требуется склонировать репозиторий к себе на компьютер с удаленного сервера (Рис. 2) | false | true | false | |
4,375 | 2026-02-23T12:33:02.910000Z | 2026-02-23T13:35:49.664000Z | Lec. | Пример установки пакета с заголовками Python и инструментов сборки для Fedora | Пример установки пакета с заголовками Python и инструментов сборки для Fedora: пакеты можно установить с помощью yum или dnf. | false | true | true |
4,374 | 2026-02-23T12:33:01.179000Z | 2026-02-23T15:53:29.807000Z | Lec. | Следующим шагом является установка пакета с заголовками Python и инструментов сборки (Рис. 1) | Следующим шагом является установка пакета с заголовками Python и инструментов сборки (Рис. 1). | false | true | true |
4,373 | 2026-02-23T12:32:59.562000Z | 2026-02-23T13:43:41.320000Z | Lec. | Для ОС Linux инструкция по установке различается в зависимости от дистрибутива | Для ОС Linux инструкция по установке различается в зависимости от дистрибутива. | false | true | true |
4,372 | 2026-02-23T12:32:58.040000Z | 2026-02-23T13:43:01.352000Z | Lec. | Важно: Для ОС Windows на первом экране установки поставьте галочку «Add Python to PATH» | Важно: Во время установки Python поставьте галочку «Add Python to PATH» | false | true | true |
4,371 | 2026-02-23T12:32:56.498000Z | 2026-02-23T12:32:56.498000Z | Lec. | Запустите скачанный файл и следуйте инструкциям по установке | false | true | false | |
4,370 | 2026-02-23T12:32:54.893000Z | 2026-02-23T12:32:54.893000Z | Lec. | Перейдите на официальный сайт Python, выберите версию, удовлетворяющую требованиям и скачайте установщик | false | true | false | |
4,369 | 2026-02-23T12:32:52.918000Z | 2026-02-23T12:32:52.918000Z | Lec. | Пошаговая инструкция для Windows/macOS: | false | false | false | |
4,368 | 2026-02-23T12:32:47.712000Z | 2026-02-23T12:32:47.712000Z | Lec. | Веб-приложение реализовано на языке программирования Python, поэтому для пользования системой необходимо установить Python3.10 или выше | false | true | false | |
4,367 | 2026-02-23T12:32:45.587000Z | 2026-02-23T12:32:45.587000Z | Lec. | Дополнительно необходим стабильный доступ в интернет для загрузки модели из облачного хранилища и установки зависимостей через пакетный менеджер | false | true | false | |
4,366 | 2026-02-23T12:32:43.980000Z | 2026-02-23T13:46:31.034000Z | Lec. | Рекомендуется использовать многоядерный процессор и не менее 8 ГБ оперативной памяти для обработки объемных данных, а также наличие графического процессора для ускорения работы нейронной сети | Рекомендуется использовать многоядерный процессор и не менее 8 ГБ оперативной памяти для обработки объемных данных. А также наличие графического процессора для ускорения работы нейронной сети. | false | true | true |
4,365 | 2026-02-23T12:32:42.414000Z | 2026-02-23T13:33:51.009000Z | Lec. | Минимальные требования включают операционную систему с поддержкой 64-битных вычислений (Windows, Linux или macOS), установленный Python версии 3.10 или выше и Git для клонирования исходного кода проекта | Минимальные требования включают в себя операционную систему с поддержкой 64-разрядных вычислений (Windows, Linux или macOS), установку Python версии 3.10 или более поздней и Git для клонирования исходного кода проекта. | false | true | true |
4,364 | 2026-02-23T12:32:40.842000Z | 2026-02-23T12:32:40.842000Z | Lec. | Система сегментации медицинских изображений требует современного оборудования и программного обеспечения для обеспечения стабильной и быстрой работы | false | true | false | |
4,363 | 2026-02-23T12:32:39.228000Z | 2026-02-23T12:32:39.228000Z | Lec. | Система автоматизирует анализ КТ-изображений, предоставляя студентам, аспирантам и преподавателям доступ к передовым методам обработки данных и для развития их профессиональных и исследовательских компетенций | false | true | false | |
4,362 | 2026-02-23T12:32:37.457000Z | 2026-02-23T13:41:11.902000Z | Lec. | Проект нацелен на повышение образовательного и научного потенциала университета путем внедрения современных технологий для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний | Проект направлен на повышение образовательного и научного потенциала университета путем внедрения современных технологий для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний | false | true | true |
4,361 | 2026-02-23T12:32:35.595000Z | 2026-02-23T12:32:35.595000Z | Lec. | Система сегментации медицинских изображений сердца и аорты предназначена для использования в научно-исследовательской деятельности кафедры анатомии, топографической анатомии и медицины катастроф медицинского института ФГБОУ ВО Орловского государственного университета имени И | false | true | false | |
4,360 | 2026-02-23T12:32:33.841000Z | 2026-02-23T12:32:33.841000Z | Lec. | Кроме того, система предоставляет возможность автоматической генерации отчета в формате PDF, включающего все визуализации и числовые метрики, что упрощает документирование и обмен результатами | false | true | false | |
4,359 | 2026-02-23T12:32:32.043000Z | 2026-02-23T12:32:32.043000Z | Lec. | В частности, реализованы функции построения карты плотности, гистограммы распределения плотностей и таблицы статистических характеристик (среднее значение, медиана, минимум, максимум и др.), что особенно важно для клинико-диагностических и исследовательских целей | false | true | false | |
4,358 | 2026-02-23T12:32:30.128000Z | 2026-02-23T12:32:30.128000Z | Lec. | После выполнения инференса пользователю доступен встроенный модуль визуализации, позволяющий не только просматривать наложение масок сегментированных структур на исходные КТ-изображения, но и проводить количественный анализ полученных результатов | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.