id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3,207 | 2026-02-23T11:58:50.818000Z | 2026-02-23T11:58:50.818000Z | Lec. | Левая. 11.57. 11.56. 11.01. 12.35 | false | false | false | |
3,206 | 2026-02-23T11:58:49.086000Z | 2026-02-23T11:58:49.086000Z | Lec. | CurvatureFlow | false | false | false | |
3,205 | 2026-02-23T11:58:47.298000Z | 2026-02-23T11:58:47.298000Z | Lec. | Без фильтров | false | true | false | |
3,204 | 2026-02-23T11:58:45.345000Z | 2026-02-23T11:58:45.345000Z | Lec. | Евклидового расстояние (в пикс.) | false | true | false | |
3,203 | 2026-02-23T11:58:43.672000Z | 2026-02-23T16:59:51.606000Z | Lec. | Результаты приведены ниже в таблице | Результаты приведены ниже в таблице. | false | true | true |
3,202 | 2026-02-23T11:58:41.048000Z | 2026-02-23T13:24:40.866000Z | Lec. | Модель была обучена на аугментированных датасетах | Модель была обучена на аугментированных данных. | false | true | true |
3,201 | 2026-02-23T11:58:39.299000Z | 2026-02-23T13:28:03.553000Z | Lec. | Затем модель была обучена с помощью функции потерь MSE, оптимизатора Adam с шагом обучения 1-4 и ранее упомянутым шедулером | Затем модель была обучена с помощью функции потерь MSE, оптимизатора Adam с шагом обучения 1-4 и ранее упомянутым шедулером. | false | true | true |
3,200 | 2026-02-23T11:58:37.231000Z | 2026-02-23T15:44:07.240000Z | Lec. | Где — истинные координаты центра артерии,. — предсказанные координаты центра артерии | Где истинные координаты центра артерии, — предсказанные координаты центра артерии. | false | true | true |
3,199 | 2026-02-23T11:58:35.712000Z | 2026-02-23T11:58:35.712000Z | Lec. | Для анализа результатов была реализована функция Евклидова расстояния: | false | true | false | |
3,198 | 2026-02-23T11:58:34.180000Z | 2026-02-23T13:45:39.370000Z | Lec. | Линейный слой со входом 256 и выходом 4 (координаты позвоночных артерий в пикселях) | Линейный слой со входом 256 и выходом 4 (координат позвоночных артерий в пикселях). | false | true | true |
3,197 | 2026-02-23T11:58:32.519000Z | 2026-02-23T11:58:32.519000Z | Lec. | Полносвязный со входом 1024, выходом 256 и | false | true | false | |
3,196 | 2026-02-23T11:58:30.784000Z | 2026-02-23T13:40:19.728000Z | Lec. | Полносвязный слой со входом размером разрешения изображения и выходом 1024, а также | Полносвязный слой с входом размером разрешения изображения и выходом 1024. | false | true | true |
3,195 | 2026-02-23T11:58:28.882000Z | 2026-02-23T13:41:02.604000Z | Lec. | Для обучения была выбрана архитектура ResNet101, в классификатор которой были внесены следующие изменения: | Для обучения была выбрана архитектура ResNet101, в которую были внесены следующие изменения: | false | true | true |
3,194 | 2026-02-23T11:58:27.198000Z | 2026-02-23T16:15:05.871000Z | Lec. | Функция нахождения позиций была реализована с помощью метода measure из библиотеки scikit-image | Функция поиска позиций была реализована с помощью метода measure из библиотеки scikit-image | false | true | true |
3,193 | 2026-02-23T11:58:25.491000Z | 2026-02-23T13:31:13.298000Z | Lec. | Обучение модели для решения задачи регрессии | Обучение модели для решения задачи регрессии. Для этого необходимо подготовить данные и выбрать подходящую архитектуру нейронной сети. | false | true | true |
3,192 | 2026-02-23T11:58:23.658000Z | 2026-02-23T11:58:23.658000Z | Lec. | Реализация функции преобразования маски в координаты вида (x, y), где x, y — пиксели в диапазоне от 0 до 512 (разрешение изображений) | true | true | false | |
3,191 | 2026-02-23T11:58:22.060000Z | 2026-02-23T11:58:22.060000Z | Lec. | Для нахождения позиций необходимо применить схожую методику по поиску диаметров артерий: | true | true | false | |
3,190 | 2026-02-23T11:58:19.875000Z | 2026-02-23T18:16:15.474000Z | Lec. | Поиск позиций | Поиск позиций. Верни ответ в ВАЛИДНОМ JSON формате с двумя ключами:
1. "reason": краткое обоснование твоего выбора
2. "result": исправленный вариант предложения. | false | true | true |
3,189 | 2026-02-23T11:58:18.265000Z | 2026-02-23T11:58:18.265000Z | Lec. | Метрики MAE и RMSE сопоставимы с фильтром Франги | false | true | false | |
3,188 | 2026-02-23T11:58:16.680000Z | 2026-02-23T13:29:51.589000Z | Lec. | Коэффициент вариации ниже, чем у модели с фильтром Франги | Коэффициент вариации меньше, чем у модели с фильтром Франги. | false | true | true |
3,187 | 2026-02-23T11:58:14.930000Z | 2026-02-23T11:58:14.930000Z | Lec. | Относительная ошибка ниже, чем у модели с фильтром Франги | false | true | false | |
3,186 | 2026-02-23T11:58:13.075000Z | 2026-02-23T11:58:13.075000Z | Lec. | Из двух моделей была выбрана модель с фильтром NLM для дальнейшей работы по следующим причинам: | false | true | false | |
3,185 | 2026-02-23T11:58:11.296000Z | 2026-02-23T11:58:11.296000Z | Lec. | Из результатов видно, что лучшими моделями являются NLM и Франги | false | true | false | |
3,184 | 2026-02-23T11:58:09.692000Z | 2026-02-23T11:58:09.692000Z | Lec. | Результаты нахождения диаметров с фильтром Франги | false | true | false | |
3,183 | 2026-02-23T11:58:08.062000Z | 2026-02-23T11:58:08.062000Z | Lec. | Левая + правая. 1.00. 1.39. 16.94. 5.26 | false | false | false | |
3,182 | 2026-02-23T11:58:06.186000Z | 2026-02-23T11:58:06.186000Z | Lec. | Правая. 1.09. 1.50. 19.18. 2.49 | false | false | false | |
3,181 | 2026-02-23T11:58:04.647000Z | 2026-02-23T11:58:04.647000Z | Lec. | Левая. 0.92. 1.28. 14.71. 8.03 | false | false | false | |
3,180 | 2026-02-23T11:58:02.946000Z | 2026-02-23T11:58:02.946000Z | Lec. | Результаты нахождения диаметров с фильтром NLM | false | true | false | |
3,179 | 2026-02-23T11:58:01.451000Z | 2026-02-23T11:58:01.451000Z | Lec. | Левая + правая. 1.06. 1.30. 14.95. 4.05 | false | false | false | |
3,178 | 2026-02-23T11:57:59.498000Z | 2026-02-23T11:57:59.498000Z | Lec. | Правая. 1.13. 1.35. 16.63. 5.25 | false | false | false | |
3,177 | 2026-02-23T11:57:57.928000Z | 2026-02-23T11:57:57.928000Z | Lec. | Левая. 0.99. 1.26. 13.28. 2.85 | false | false | false | |
3,176 | 2026-02-23T11:57:56.361000Z | 2026-02-23T11:57:56.361000Z | Lec. | Результаты нахождения диаметров с фильтром CF | false | true | false | |
3,175 | 2026-02-23T11:57:54.776000Z | 2026-02-23T11:57:54.776000Z | Lec. | Левая + правая. 1.19. 1.46. 19.80. 9.19 | false | false | false | |
3,174 | 2026-02-23T11:57:52.944000Z | 2026-02-23T11:57:52.944000Z | Lec. | Правая. 1.42. 1.70. 24.05. 2.64 | false | false | false | |
3,173 | 2026-02-23T11:57:51.507000Z | 2026-02-23T11:57:51.507000Z | Lec. | Левая. 0.97. 1.22. 15.56. 15.7 | false | false | false | |
3,172 | 2026-02-23T11:57:49.663000Z | 2026-02-23T16:18:37.463000Z | Lec. | Результаты нахождения диаметров без фильтров | Результаты нахождения диаметров без фильтров не имеют значения | false | true | true |
3,171 | 2026-02-23T11:57:47.911000Z | 2026-02-23T11:57:47.911000Z | Lec. | Левая + правая. 1.22. 1.52. 20.25. 13.46 | false | false | false | |
3,170 | 2026-02-23T11:57:46.123000Z | 2026-02-23T11:57:46.123000Z | Lec. | Правая. 1.23. 1.50. 21.02. 4.15 | false | false | false | |
3,169 | 2026-02-23T11:57:44.419000Z | 2026-02-23T11:57:44.419000Z | Lec. | Левая. 1.22. 1.54. 19.48. 22.76 | false | false | false | |
3,168 | 2026-02-23T11:57:42.588000Z | 2026-02-23T13:29:52.930000Z | Lec. | Затем раннее использованные модели были обучены с помощью новых аугментированных датасетов | Затем ранние модели были обучены с помощью новых аугментированных датасетов | false | true | true |
3,167 | 2026-02-23T11:57:40.832000Z | 2026-02-23T13:25:57.423000Z | Lec. | Для расширения использовались случайные повороты на угол максимум в 10 градусов, эластичная трансформация, случайный сдвиг, масштабирование, изменения в яркости и контрасте, зеркальное отражение по горизонтали | Для расширения использовались случайные повороты на угол не более 10 градусов, эластичная трансформация, случайный сдвиг, масштабирование, изменения в яркости и контрасте, зеркальное отражение по горизонтали | false | true | true |
3,166 | 2026-02-23T11:57:38.939000Z | 2026-02-23T18:07:11.624000Z | Lec. | С помощью аугментаций исходный датасет был увеличен в два раза | С помощью аугментаций исходный датасет был увеличен в два раза | false | true | true |
3,165 | 2026-02-23T11:57:37.036000Z | 2026-02-23T17:01:20.917000Z | Lec. | Главная цель методики — улучшение обобщающей способности модели за счет повышения количества различных входных данных | Главная цель методики — улучшение обобщающей способности модели за счет увеличения количества различных входных данных | false | true | true |
3,164 | 2026-02-23T11:57:35.222000Z | 2026-02-23T11:57:35.222000Z | Lec. | Для искусственного расширения датасета часто используется аугментация — наполнение путем трансформации уже существующих изображений | false | true | false | |
3,163 | 2026-02-23T11:57:33.597000Z | 2026-02-23T11:57:33.597000Z | Lec. | Предоставленный факт обусловлен тем, что валидационная выборка состоит из всего лишь 9 изображений-масок | false | true | false | |
3,162 | 2026-02-23T11:57:31.952000Z | 2026-02-23T11:57:31.952000Z | Lec. | Из результатов обучения видно, что коэффициент вариации превышает нормальные значения | false | true | false | |
3,161 | 2026-02-23T11:57:30.356000Z | 2026-02-23T11:57:30.356000Z | Lec. | Результаты с фильтром Франги | false | true | false | |
3,160 | 2026-02-23T11:57:28.857000Z | 2026-02-23T11:57:28.858000Z | Lec. | Левая + правая. 1.10. 1.40. 16.90. 15.37 | false | false | false | |
3,159 | 2026-02-23T11:57:27.049000Z | 2026-02-23T11:57:27.049000Z | Lec. | Правая. 1.13. 1.45. 17.73. 19.65 | false | false | false | |
3,158 | 2026-02-23T11:57:25.643000Z | 2026-02-23T11:57:25.643000Z | Lec. | Левая. 1.07. 1.34. 16.07. 11.09 | false | false | false | |
3,157 | 2026-02-23T11:57:23.907000Z | 2026-02-23T18:05:10.066000Z | Lec. | Результаты с фильтром NLM | Результаты с фильтром NLM | false | true | true |
3,156 | 2026-02-23T11:57:21.973000Z | 2026-02-23T11:57:21.973000Z | Lec. | Левая + правая. 1.06. 1.31. 17.06. 33.71 | false | false | false | |
3,155 | 2026-02-23T11:57:20.177000Z | 2026-02-23T11:57:20.177000Z | Lec. | Правая. 1.13. 1.42. 17.54. 15.1 | false | false | false | |
3,154 | 2026-02-23T11:57:18.537000Z | 2026-02-23T11:57:18.537000Z | Lec. | Левая. 1.00. 1.20. 16.59. 52.26 | false | false | false | |
3,153 | 2026-02-23T11:57:16.706000Z | 2026-02-23T17:42:00.474000Z | Lec. | Результаты с фильтром CF | Результаты с фильтром CF. Верни ответ в ВАЛИДНОМ JSON-формате с двумя ключами: 1. "reason": краткое обоснование твоего выбора; 2. "result": исправленный вариант предложения. | false | true | true |
3,152 | 2026-02-23T11:57:14.784000Z | 2026-02-23T11:57:14.784000Z | Lec. | Левая + правая. 1.01. 1.25. 14.49. 8.42 | false | false | false | |
3,151 | 2026-02-23T11:57:12.715000Z | 2026-02-23T11:57:12.715000Z | Lec. | Правая. 1.17. 1.44. 15.75. 5.79 | false | false | false | |
3,150 | 2026-02-23T11:57:10.880000Z | 2026-02-23T11:57:10.880000Z | Lec. | Левая. 0.86. 1.06. 13.23. 11.05 | false | false | false | |
3,149 | 2026-02-23T11:57:09.063000Z | 2026-02-23T11:57:09.063000Z | Lec. | Результаты без фильтров | false | false | false | |
3,148 | 2026-02-23T11:57:07.002000Z | 2026-02-23T11:57:07.002000Z | Lec. | Левая + правая. 1.09. 1.33. 17.38. 12.84 | false | false | false | |
3,147 | 2026-02-23T11:57:05.256000Z | 2026-02-23T11:57:05.256000Z | Lec. | Правая. 1.15. 1.34. 16.04. 9.65 | false | false | false | |
3,146 | 2026-02-23T11:57:03.536000Z | 2026-02-23T11:57:03.536000Z | Lec. | Левая. 1.04. 1.32. 18.73. 16.03 | false | false | false | |
3,145 | 2026-02-23T11:57:02.003000Z | 2026-02-23T11:57:02.003000Z | Lec. | Отн. ошибка (%) | false | false | false | |
3,144 | 2026-02-23T11:57:00.493000Z | 2026-02-23T16:41:43.537000Z | Lec. | RMSE (пикс.) | RMSE (пикс.). | false | true | true |
3,143 | 2026-02-23T11:56:58.737000Z | 2026-02-23T11:56:58.737000Z | Lec. | MAE (пикс.) | false | false | false | |
3,142 | 2026-02-23T11:56:57.368000Z | 2026-02-23T13:50:49.459000Z | Lec. | Данные метрики используются в медицинских инструментах, которые определяют размеры сосудистых структур | Данные параметры используются в медицинских инструментах, которые определяют размеры сосудистых структур. | false | true | true |
3,141 | 2026-02-23T11:56:55.611000Z | 2026-02-23T15:43:50.225000Z | Lec. | Также были вычислены относительная ошибка и коэффициент вариации | Также были вычислены относительные ошибки и коэффициенты вариации | false | true | true |
3,140 | 2026-02-23T11:56:53.317000Z | 2026-02-23T11:56:53.317000Z | Lec. | После обучения результаты оценивались с помощью метрик MAE и RMSE | false | true | false | |
3,139 | 2026-02-23T11:56:51.472000Z | 2026-02-23T11:56:51.472000Z | Lec. | Также при обучении использовался шедулер, идея которого заключается в понижении шага обучения при неизменяющейся валидационной метрики | false | true | false | |
3,138 | 2026-02-23T11:56:49.907000Z | 2026-02-23T18:10:37.827000Z | Lec. | В качестве оптимизатора использовался классический Adam с шагом обучения 1-4 | В качестве оптимизатора использовался классический Adam с шагом обучения от 1 до 4 | false | true | true |
3,137 | 2026-02-23T11:56:48.308000Z | 2026-02-23T17:35:52.368000Z | Lec. | Модель была обучена с помощью функции потерь MSE | Модель была обучена с помощью функции потерь MSE. | false | true | true |
3,136 | 2026-02-23T11:56:46.672000Z | 2026-02-23T11:56:46.672000Z | Lec. | Линейный слой со входом 256 и выходом 2 (диаметры позвоночных артерий) | false | true | false | |
3,135 | 2026-02-23T11:56:44.985000Z | 2026-02-23T11:56:44.985000Z | Lec. | Полносвязный со входом 2048, выходом 256 и | false | true | false | |
3,134 | 2026-02-23T11:56:43.231000Z | 2026-02-23T17:49:10.956000Z | Lec. | Полносвязный слой со входом размером разрешения изображения и выходом 2048, а также | Полносвязный слой со входом размером разрешения изображения и с выходом 2048. | false | true | true |
3,133 | 2026-02-23T11:56:41.360000Z | 2026-02-23T11:56:41.360000Z | Lec. | Архитектура классификатора была изменена так, чтобы модель предсказывала два диаметра позвоночных артерий: | false | true | false | |
3,132 | 2026-02-23T11:56:39.585000Z | 2026-02-23T11:56:39.585000Z | Lec. | Для обучения была выбрана модель ResNet50 [5] | false | true | false | |
3,131 | 2026-02-23T11:56:38.022000Z | 2026-02-23T11:56:38.022000Z | Lec. | Анализ диаметров артерий | false | true | false | |
3,130 | 2026-02-23T11:56:36.365000Z | 2026-02-23T11:56:36.365000Z | Lec. | Данная функция была реализована с помощью нахождения всех контуров на маске и последующего нахождения диаметра позвоночных артерий через формулу площади круга | false | true | false | |
3,129 | 2026-02-23T11:56:34.337000Z | 2026-02-23T13:27:23.080000Z | Lec. | Для предсказания размеров позвоночных артерий сначала необходимо подсчитать размеры из масок для каждого изображения | Для предсказания размеров позвоночных артерий сначала необходимо подсчитать размеры из масок каждого изображения | false | true | true |
3,128 | 2026-02-23T11:56:32.751000Z | 2026-02-23T13:33:02.732000Z | Lec. | Реализация ручной сегментации путем зарисовки с правильными размерами и позициями | Реализация ручной сегментации путем зарисовки с правильными размерами и позициями. | false | true | true |
3,127 | 2026-02-23T11:56:30.717000Z | 2026-02-23T11:56:30.717000Z | Lec. | Локализация позвоночных артерий | false | true | false | |
3,126 | 2026-02-23T11:56:29.184000Z | 2026-02-23T11:56:29.184000Z | Lec. | Нахождение размера позвоночных артерий | false | true | false | |
3,125 | 2026-02-23T11:56:27.603000Z | 2026-02-23T11:56:27.603000Z | Lec. | После анализа результатов работы сегментирующей нейросетевой модели был составлен альтернативный план решения задачи сегментации, основанный на том, что позвоночные артерии на МРТ-изображениях представлены круглой формой: | false | true | false | |
3,124 | 2026-02-23T11:56:25.922000Z | 2026-02-23T11:56:25.922000Z | Lec. | Выполнение сегментации позвоночных артерий на МРТ-изображениях | false | true | false | |
3,123 | 2026-02-23T11:56:24.331000Z | 2026-02-23T11:56:24.331000Z | Lec. | Изначальная идея реализации нейросетевого блока интеллектуальной системы сегментации позвоночных артерий выглядела следующим образом: | false | true | false | |
3,122 | 2026-02-23T11:56:22.627000Z | 2026-02-23T11:56:22.627000Z | Lec. | Прямой поиск диаметра артерий | false | true | false | |
3,121 | 2026-02-23T11:56:21.102000Z | 2026-02-23T18:13:20.027000Z | Lec. | Результаты сегментации | Результаты сегментации. | false | true | true |
3,120 | 2026-02-23T11:56:19.118000Z | 2026-02-23T11:56:19.118000Z | Lec. | Различия между изображениями | false | true | false | |
3,119 | 2026-02-23T11:56:17.182000Z | 2026-02-23T11:56:17.182000Z | Lec. | Дополнительных размеченных изображений для расширения датасета в интернет-пространстве не существует. а б | false | true | false | |
3,118 | 2026-02-23T11:56:15.301000Z | 2026-02-23T11:56:15.301000Z | Lec. | Данные кардинально различаются с точки зрения масштаба и перспективы | false | true | false | |
3,117 | 2026-02-23T11:56:13.635000Z | 2026-02-23T18:12:45.499000Z | Lec. | Изображений в датасете недостаточно для качественного обучения сегментационной модели | Изображений в датасете недостаточно для качественного обучения сегментационной модели. | false | true | true |
3,116 | 2026-02-23T11:56:12.084000Z | 2026-02-23T11:56:12.084000Z | Lec. | Результат является неудовлетворительным | false | true | false | |
3,115 | 2026-02-23T11:56:10.511000Z | 2026-02-23T11:56:10.511000Z | Lec. | Лучший результат с фильтром CurvatureFlow | false | true | false | |
3,114 | 2026-02-23T11:56:08.814000Z | 2026-02-23T15:41:58.664000Z | Lec. | Из результатов обучения видно, что лучшей моделью является сочетание фильтра CurvatureFlow и функции потерь Dice + BCE со следующими показателями: | Из результатов обучения видно, что лучшей моделью является сочетание фильтра CurvatureFlow и функции потерь Dice + BCE с показателями: | false | true | true |
3,113 | 2026-02-23T11:56:07.291000Z | 2026-02-23T11:56:07.291000Z | Lec. | Результаты обучения с фильтром Frangi | false | true | false | |
3,112 | 2026-02-23T11:56:05.514000Z | 2026-02-23T13:32:32.581000Z | Lec. | Combo. 0.973. 0.008. 0.016. 0.008 | 0,973; 0,008; 0,016; 0,008 | false | true | true |
3,111 | 2026-02-23T11:56:03.641000Z | 2026-02-23T11:56:03.641000Z | Lec. | Focal + Tversky. 0.002. 0.242. 0.038. 0.019 | false | false | false | |
3,110 | 2026-02-23T11:56:01.773000Z | 2026-02-23T11:56:01.773000Z | Lec. | Tversky. 0.013. 0.151. 0.025. 0.012 | false | false | false | |
3,109 | 2026-02-23T11:56:00.022000Z | 2026-02-23T11:56:00.022000Z | Lec. | Focal. 0.000. 1.000. 0.001. 0.000 | false | true | false | |
3,108 | 2026-02-23T11:55:58.428000Z | 2026-02-23T11:55:58.428000Z | Lec. | IoU. 0.011. 0.290. 0.022. 0.011 | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.