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
2,707
2026-02-23T11:43:41.280000Z
2026-02-23T11:43:41.280000Z
Lec.
Разработка приложения и внедрение в него всех разработанных алгоритмов
false
true
false
2,706
2026-02-23T11:43:39.498000Z
2026-02-23T11:43:39.498000Z
Lec.
Подготовка тезисов для Межвузовской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов им
false
true
false
2,705
2026-02-23T11:43:37.479000Z
2026-02-23T11:43:37.479000Z
Lec.
Объединение всех модулей в 1 конвейер
false
true
false
2,704
2026-02-23T11:43:35.807000Z
2026-02-23T11:43:35.807000Z
Lec.
Обучение модели на первоначальных данных без аугментации
false
true
false
2,703
2026-02-23T11:43:34.096000Z
2026-02-23T13:37:45.269000Z
Lec.
Реализация архитектуры U-Net
Реализация архитектуры U-Net.
false
true
true
2,702
2026-02-23T11:43:31.759000Z
2026-02-23T16:14:57.983000Z
Lec.
Разработка кастомного класса для загрузки и предобработки изображений
Разработка кастомного класса для загрузки и предобработки изображений.
false
true
true
2,701
2026-02-23T11:43:30.128000Z
2026-02-23T11:43:30.128000Z
Lec.
Подготовка технического задания для представления проекта
false
true
false
2,700
2026-02-23T11:43:28.517000Z
2026-02-23T11:43:28.517000Z
Lec.
Разработка архитектуры системы
false
true
false
2,699
2026-02-23T11:43:26.872000Z
2026-02-23T11:43:26.872000Z
Lec.
Анализ требований и постановка задач
false
true
false
2,698
2026-02-23T11:43:24.618000Z
2026-02-23T11:43:24.618000Z
Lec.
Перцев Александр Анатольевич
true
false
false
2,697
2026-02-23T11:43:23.119000Z
2026-02-23T11:43:23.119000Z
Lec.
Матиев Магомед Мусаевич. a) Роль: Стажер. b) Группа: БИБ233. c) Почта: mmmatiev@edu.hse.ru. d) Телефон: +7 (964) 056-56-38
true
true
false
2,696
2026-02-23T11:43:21.063000Z
2026-02-23T11:43:21.063000Z
Lec.
Нам Виктория Сергеевна. a) Роль: ML-разработчик. b) Группа: БПМ222. c) Почта: vsnam@edu.hse.ru. d) Телефон: +7 (977) 339-09-13
true
false
false
2,695
2026-02-23T11:43:19.061000Z
2026-02-23T11:43:19.061000Z
Lec.
Перцев Александр Анатольевич. a) Роль: ML-разработчик, лидер. b) Группа: БПМ222. c) Почта: aapertsev@edu.hse.ru. d) Телефон: +7 (919) 108-63-97
true
true
false
2,694
2026-02-23T11:43:16.753000Z
2026-02-23T16:02:09.530000Z
Lec.
Dice coefficient на тестовой выборке:. аорта — 0.9758;. сердце — 0.9391;. легочная артерия — 0.8797
Dice coefficient на тестовой выборке:. аорты — 0,9758;. сердце — 0,9391;. легочная артерия — 0,8797
false
true
true
2,693
2026-02-23T11:43:14.713000Z
2026-02-23T11:43:14.713000Z
Lec.
Кроме числовых метрик, оценивались анатомическая корректность сегментации, удобство интерфейса и качество визуализации
false
true
false
2,692
2026-02-23T11:43:12.689000Z
2026-02-23T11:43:12.689000Z
Lec.
Финальное тестирование и экспертная оценка заказчиком — медицинским специалистом на реальных КТ-снимках
false
true
false
2,691
2026-02-23T11:43:10.866000Z
2026-02-23T11:43:10.866000Z
Lec.
Для оценки производительности применялись стандартные метрики качества сегментации — в первую очередь, Dice coefficient
false
true
false
2,690
2026-02-23T11:43:08.980000Z
2026-02-23T11:43:08.980000Z
Lec.
Техническое тестирование на обучающем и валидационном подмножестве данных, предоставленных Медицинским институтом ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет имени И.С
false
false
false
2,689
2026-02-23T11:43:06.456000Z
2026-02-23T16:14:14.990000Z
Lec.
Испытания модели сегментации проводились в два этапа:
Испытания модели сегментации проводились в два этапа. В первом этапе были проведены испытания первой части модели, а во втором этапе — второй части.
false
true
true
2,688
2026-02-23T11:43:04.515000Z
2026-02-23T17:37:33.124000Z
Lec.
Благодаря удобному интерфейсу и кроссплатформенности, разработанное приложение легко интегрируется в существующие рабочие процессы
Благодаря удобному интерфейсу и кроссплатформенной, разработанное приложение легко интегрируется в существующие рабочие процессы
false
true
true
2,687
2026-02-23T11:43:02.435000Z
2026-02-23T11:43:02.435000Z
Lec.
Использование в учебных целях: демонстрация современных технологий ИИ и компьютерного зрения в клинической практике при подготовке студентов и ординаторов
false
true
false
2,686
2026-02-23T11:42:59.984000Z
2026-02-23T11:42:59.984000Z
Lec.
Упрощение и ускорение врачебной работы: предоставление врачам готовых анатомических сегментаций и количественных характеристик, повышающих точность интерпретации и снижающих нагрузку
false
true
false
2,685
2026-02-23T11:42:57.717000Z
2026-02-23T13:27:09.386000Z
Lec.
Предполагаемые сферы практического использования:
Предполагаемые сферы практического использования:
false
true
true
2,684
2026-02-23T11:42:55.818000Z
2026-02-23T11:42:55.818000Z
Lec.
Тургенева» и ориентирован на решение прикладных задач в области медицинской визуализации
false
true
false
2,683
2026-02-23T11:42:53.889000Z
2026-02-23T11:42:53.890000Z
Lec.
Проект выполнен по заказу Медицинского института ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет имени И
false
true
false
2,682
2026-02-23T11:42:52.236000Z
2026-02-23T17:24:02.836000Z
Lec.
Такая обратная связь от специалиста подтверждает клиническую значимость и достоверность полученных результатов
Такая обратная связь от специалиста подтверждает клиническую значимость и достоверность полученных результатов.
false
true
true
2,681
2026-02-23T11:42:50.461000Z
2026-02-23T15:45:53.234000Z
Lec.
Было отмечено:. соответствие границ сегментированных структур анатомическим ориентирам;. понятность визуализации и отчетности даже без технической подготовки;. применимость результатов в клинической практике
Было отмечено: соответствие границ сегментированных структур анатомическим ориентирам; понятность визуализации и отчетности даже без технической подготовки; применимость результатов в клинической практике.
false
true
true
2,680
2026-02-23T11:42:48.537000Z
2026-02-23T11:42:48.537000Z
Lec.
По результатам тестирования заказчиком — врачом — была получена положительная экспертная оценка работы как нейросетевой модели, так и пользовательского интерфейса приложения
false
true
false
2,679
2026-02-23T11:42:46.788000Z
2026-02-23T13:46:50.532000Z
Lec.
Обучение и проверка проводились на КТ-изображениях, содержащих реальные артефакты, шумы и вариативность в плотности тканей, что позволяет модели сохранять надежность и применимость в условиях практического здравоохранения
Обучение и проверка проводились на КТ-изображениях, содержащих реальные артефакты, шумы и вариативность в плотности тканей; что позволяет модели сохранять надежность и применимость в условиях практического здравоохранения.
false
true
true
2,678
2026-02-23T11:42:44.828000Z
2026-02-23T11:42:44.828000Z
Lec.
Фреймворк адаптирует свою конфигурацию к конкретному набору данных, автоматически подбирая оптимальные параметры, что гарантирует высокую точность и устойчивость [Error: Reference source not found]
false
true
false
2,677
2026-02-23T11:42:43.147000Z
2026-02-23T11:42:43.147000Z
Lec.
В качестве основы применена предобученная архитектура nnU-Net, которая неоднократно демонстрировала лидирующие результаты в международных соревнованиях по медицинской сегментации (Medical Segmentation Decathlon) [Error: Reference source not found]
false
true
false
2,676
2026-02-23T11:42:41.462000Z
2026-02-23T13:43:44.568000Z
Lec.
Алгоритм оптимизирован для работы на центральном процессоре, что позволяет использовать систему без приобретения дорогостоящего оборудования с высокой вычислительной мощностью — особенно важно для региональных и малобюджетных учреждений
Алгоритм оптимизирован для работы на центральном процессоре, что позволяет использовать систему без приобретения дорогостоящего оборудования с высокой вычислительной мощностью. — особенно важно для региональных и малобюджетных учреждений.
false
true
true
2,675
2026-02-23T11:42:39.690000Z
2026-02-23T17:40:24.012000Z
Lec.
Результаты сегментации отображаются в привычной для врача форме: наложение цветных контуров на исходные срезы, гистограммы, таблицы распределения плотностей тканей, автоматическое выделение ключевых метрик, что позволяет быстро сопоставить анатомические и количественные данные, не тратя время на техническую интерпретацию
Результаты сегментации отображаются в форме, привычной для врача: наложение цветных контуров на исходные срезы, гистограммы, таблицы распределения плотностей тканей, автоматическое выделение ключевых метрик, что позволяет быстро сопоставить данные анатомического и количественного характера, не тратя время на техническую интерпретацию
false
true
true
2,674
2026-02-23T11:42:37.686000Z
2026-02-23T13:32:46.648000Z
Lec.
В отличие от многих решений, требующих специализированных знаний в области информационных технологий или ручной работы с изображениями, в системе реализован интерфейс, позволяющий врачу быстро загрузить КТ-снимки (сериями или по одному), получить результаты сегментации и сразу увидеть их в визуальном и текстовом виде
В отличие от многих решений, требующих специализированных знаний в области информационных технологий или ручной работы с изображениями, в системе реализован интерфейс, позволяющий врачу быстро загрузить КТ-снимки (сериями или по одному), получить результаты сегментации и сразу увидеть их в визуальном и текстовом виде.
false
true
true
2,673
2026-02-23T11:42:35.878000Z
2026-02-23T11:42:35.878000Z
Lec.
Также предоставлены инструкции по установке и запуску модели
false
true
false
2,672
2026-02-23T11:42:34.182000Z
2026-02-23T13:44:48.242000Z
Lec.
Создана техническая документация, включающая описание архитектуры модели, использованных методов предобработки и параметров обучения
Создана техническая документация, включающая описание архитектуры модели, используемых методов предобработки и параметров обучения
false
true
true
2,671
2026-02-23T11:42:32.413000Z
2026-02-23T18:23:32.373000Z
Lec.
Приложение протестировано на ОС Windows, MacOS и Linux, что обеспечивает кроссплатформенность
Приложение протестировано на ОС Windows, MacOS и Linux, что обеспечивает кросс-платформенность.
false
true
true
2,670
2026-02-23T11:42:30.666000Z
2026-02-23T11:42:30.666000Z
Lec.
Автоматическая генерация отчетов в формате PDF с изображениями, гистограммами и текстовыми результатами
false
true
false
2,669
2026-02-23T11:42:28.818000Z
2026-02-23T11:42:28.818000Z
Lec.
Вывод текстовой аналитики, включая значения плотностей анатомических структур и их основные статистические показатели;
false
true
false
2,668
2026-02-23T11:42:27.265000Z
2026-02-23T11:42:27.265000Z
Lec.
Построение таблиц распределения плотности тканей;
false
true
false
2,667
2026-02-23T11:42:25.472000Z
2026-02-23T13:38:47.966000Z
Lec.
Построение гистограмм распределения плотности тканей;
Построение гистограм распределения плотности тканей;
false
true
true
2,666
2026-02-23T11:42:23.622000Z
2026-02-23T11:42:23.622000Z
Lec.
Интерактивная визуализация результатов сегментации в виде наложений;
false
true
false
2,665
2026-02-23T11:42:21.715000Z
2026-02-23T11:42:21.715000Z
Lec.
Реализованы следующие функции:
false
true
false
2,664
2026-02-23T11:42:17.215000Z
2026-02-23T11:42:17.215000Z
Lec.
Интерфейс приложения позволяет загружать как целые серии КТ-исследований, так и отдельные срезы
false
true
false
2,663
2026-02-23T11:42:15.382000Z
2026-02-23T13:41:15.372000Z
Lec.
Алгоритм демонстрирует устойчивость к шумам и артефактам, благодаря предварительной обработке данных: выполняется ресемплинг, нормализация и коррекция интенсивности, что обеспечивает стабильную работу даже в условиях неполноты или низкого качества данных
Алгоритм демонстрирует устойчивость к шумам и артефактам, благодаря предварительной обработке данных: выполняется ресемплинг, нормализация и коррекция интенсивности, что обеспечивает стабильную работу даже в условиях неполной или низкого качества данных.
false
true
true
2,662
2026-02-23T11:42:13.510000Z
2026-02-23T17:12:29.564000Z
Lec.
Наилучший результат, зафиксированный на тестовой выборке, составил 0.93 по метрике Dice
Наилучший результат, зафиксированный на тестовой выборке, составил 0.93 по метрике Dice.
false
true
true
2,661
2026-02-23T11:42:11.602000Z
2026-02-23T11:42:11.602000Z
Lec.
Разработана и внедрена в приложение модель сегментации на основе U-Net
false
true
false
2,660
2026-02-23T11:42:09.939000Z
2026-02-23T16:55:38.337000Z
Lec.
Кроссплатформенность: Интерфейс работает на основных операционных системах (Windows, Linux)
Кроссплатформенность: Интерфейс работает на основных операционных системах (Windows и Linux)
false
true
true
2,659
2026-02-23T11:42:08.131000Z
2026-02-23T11:42:08.131000Z
Lec.
Генерация отчетов: Создание файлов в формате PDF с результатами сегментации и визуализации
false
true
false
2,658
2026-02-23T11:42:06.472000Z
2026-02-23T11:42:06.472000Z
Lec.
Текстовое представление результатов: Вывод результатов анализа плотности представлен в текстовом формате с указанием ключевых показателей
false
true
false
2,657
2026-02-23T11:42:04.659000Z
2026-02-23T11:42:04.659000Z
Lec.
Визуализация данных: Построение гистограмм для отображения распределения плотности структур
false
true
false
2,656
2026-02-23T11:42:02.845000Z
2026-02-23T11:42:02.845000Z
Lec.
Приложение с возможностью загрузки снимков КТ как сериями, так и отдельными срезами для дальнейшей диагностики экспертом на основе результатов работы модели сегментации и алгоритмов визуализации
false
true
false
2,655
2026-02-23T11:42:00.850000Z
2026-02-23T17:19:24.573000Z
Lec.
Документация и доступность информации о модели: Предоставление документации по архитектуре модели, методам обучения и параметрам настройки
Документация и доступность информации о модели: Предоставление документации по архитектуре модели, методам обучения и параметрам настройки.
false
true
true
2,654
2026-02-23T11:41:58.692000Z
2026-02-23T11:41:58.692000Z
Lec.
Эффективное использование ресурсов: Модель имеет минимальные требования к памяти и времени выполнения
false
true
false
2,653
2026-02-23T11:41:57.090000Z
2026-02-23T16:01:49.324000Z
Lec.
Масштабируемость: Модель спроектирована с учетом возможности дальнейшего улучшения и масштабирования
Масштабируемость: Модель спроектирована с учетом возможности дальнейшего улучшения и масштабируемости
false
true
true
2,652
2026-02-23T11:41:55.468000Z
2026-02-23T13:46:41.810000Z
Lec.
Кросс-валидация для подтверждения надежности: Применение методов кросс-валидации для проверки надежности модели
Кросс-валидация для подтверждения надежности: применение методов кросс-валидации для проверки надежности модели.
false
true
true
2,651
2026-02-23T11:41:53.797000Z
2026-02-23T13:30:10.714000Z
Lec.
Устойчивость к шумам и артефактам: Алгоритм стабильно работает в условиях шумов и артефактов на изображениях, обеспечивая стабильность и точность сегментации в условиях неполноты данных
Устойчивость к шумам и артефактам: Алгоритм стабильно работает в условиях шумов и артефактов на изображениях, обеспечивая стабильность и точность сегментации в условиях недостаточности данных
false
true
true
2,650
2026-02-23T11:41:51.970000Z
2026-02-23T13:50:02.461000Z
Lec.
Скорость обработки: Время, затраченное на сегментацию одного КТ-изображения, не превышает 4 минут
Скорость обработки: Время, затраченное на сегментацию одного КТ-изображения, не превышает 4 минут.
false
true
true
2,649
2026-02-23T11:41:50.348000Z
2026-02-23T11:41:50.348000Z
Lec.
Точность сегментации: Минимальная точность сегментации не менее 80% по метрикам Dice coefficient
false
true
false
2,648
2026-02-23T11:41:48.548000Z
2026-02-23T11:41:48.548000Z
Lec.
Требования:
false
true
false
2,647
2026-02-23T11:41:46.544000Z
2026-02-23T13:33:18.671000Z
Lec.
В начале проекта планировалось разработать нейросетевую модель сегментации сердца и аорты на снимках КТ
В начале проекта планировалось разработать нейросетевую модель сегментаций сердца и аорты на снимках КТ.
false
true
true
2,646
2026-02-23T11:41:44.820000Z
2026-02-23T11:41:44.820000Z
Lec.
Создать техническую и пользовательскую документацию
false
true
false
2,645
2026-02-23T11:41:42.552000Z
2026-02-23T11:41:42.552000Z
Lec.
Разработать приложение с внедрением всех реализованных компонент
false
true
false
2,644
2026-02-23T11:41:40.726000Z
2026-02-23T13:47:13.575000Z
Lec.
Разработать скрипт для генерации отчета о результатах сегментации на основе алгоритма визуализации
Разработать скрипт для генерации отчета о результатах сегментации на основе алгоритма сегментации
false
true
true
2,643
2026-02-23T11:41:39.139000Z
2026-02-23T11:41:39.139000Z
Lec.
Разработать алгоритмы визуализации результатов сегментации и построения гистограмм и карты плотности на сегментированных участках
false
true
false
2,642
2026-02-23T11:41:37.107000Z
2026-02-23T11:41:37.107000Z
Lec.
Реализовать и провести обучение нейросетевой модели для задачи семантической сегментации
false
true
false
2,641
2026-02-23T11:41:35.075000Z
2026-02-23T11:41:35.075000Z
Lec.
Разработать алгоритм предобработки снимков
false
true
false
2,640
2026-02-23T11:41:33.496000Z
2026-02-23T18:13:48.480000Z
Lec.
Провести анализ существующих решений в области медицинской сегментации
Провести анализ существующих решений в области медицинской сегментации изображений.
false
true
true
2,639
2026-02-23T11:41:31.799000Z
2026-02-23T11:41:31.799000Z
Lec.
Ознакомиться с данными, которые предоставил заказчик и провести первичный анализ данных
false
true
false
2,638
2026-02-23T11:41:29.323000Z
2026-02-23T11:41:29.323000Z
Lec.
Ниже представлен список задач, которые необходимо выполнить для достижения цели проекта:
false
true
false
2,637
2026-02-23T11:41:27.627000Z
2026-02-23T11:41:27.627000Z
Lec.
Снижение временных затрат и числа ошибок в диагностике ССЗ путем создания системы на основе нейронной сети для автоматической сегментации аорты и миокарда как на отдельных срезах, так и в серии КТ-изображений
false
true
false
2,636
2026-02-23T11:41:25.710000Z
2026-02-23T18:11:05.006000Z
Lec.
Такие системы способны обрабатывать большое количество изображений за короткий промежуток времени, выявлять даже мелкие отклонения, которые иногда неочевидны при ручной обработке, и обеспечивать единообразие диагностики, что снижает влияние человеческого фактора и повышает качество диагностики
Такие системы способны обрабатывать большое количество изображений за короткий промежуток времени, выявлять даже мелкие отклонения, которые иногда неочевидны при ручной обработке, и обеспечивать единообразие диагностики, что снижает влияние человеческого фактора и повышает качество диагностики.
false
true
true
2,635
2026-02-23T11:41:23.570000Z
2026-02-23T13:26:35.941000Z
Lec.
Алгоритмы автоматической сегментации позволяют ускорить процесс обработки медицинских изображений
Алгоритмы автоматизированной сегментации позволяют ускорить процесс обработки медицинских изображений
false
true
true
2,634
2026-02-23T11:41:21.874000Z
2026-02-23T11:41:21.874000Z
Lec.
Ручная сегментация ­­– процесс, при котором врач вручную выделяет анатомические структуры на изображении – иногда субъективна и подвержена ошибкам, особенно при анализе большого объема данных
false
true
false
2,633
2026-02-23T11:41:19.966000Z
2026-02-23T11:41:19.966000Z
Lec.
Традиционные методы анализа медицинских изображений требуют временных затрат и высокой квалификации специалистов
false
true
false
2,632
2026-02-23T11:41:18.264000Z
2026-02-23T16:23:37.813000Z
Lec.
Несмотря на развитие методов визуализации, сегментация медицинских изображений остается трудоемким процессом
Несмотря на развитие методов визуализации, сегментация медицинских изображений остается трудоемким процессом.
false
true
true
2,631
2026-02-23T11:41:16.582000Z
2026-02-23T16:33:18.132000Z
Lec.
Анализ состояния структур помогает в диагностике многих патологий, таких как стенозы, ишемические болезни сердца и другие [Error: Reference source not found]
Анализ состояния структур помогает в диагностике многих патологий, таких как стенозы, ишемических болезней сердца и других.
false
true
true
2,630
2026-02-23T11:41:14.664000Z
2026-02-23T13:50:37.339000Z
Lec.
По данным ВОЗ, каждые 40 секунд в мире происходит инфаркт миокарда, и 20% пациентов умирают в течение первого года после перенесенного приступа [Error: Reference source not found]
По данным ВОЗ, каждые 40 секунд в мире происходит инфаркт миокарда, и 20% пациентов умирают в течение первого года после перенесенного приступа.
false
true
true
2,629
2026-02-23T11:41:12.878000Z
2026-02-23T13:25:10.726000Z
Lec.
Поражения миокарда, включая ишемию и инфаркт, занимают лидирующую позицию среди причин инвалидности и смертности
Поражения мышц сердца, включая ишемию и инфаркт, занимают лидирующую позицию среди причин инвалидности и смертности.
false
true
true
2,628
2026-02-23T11:41:10.985000Z
2026-02-23T11:41:10.985000Z
Lec.
Миокард - мышечная ткань сердца, отвечающая за его сокращение и кровообращение
false
true
false
2,627
2026-02-23T11:41:09.103000Z
2026-02-23T13:39:37.781000Z
Lec.
Например, разрыв аневризмы приводит к летальному исходу в 50–80% случаев, но своевременная диагностика снижает риск в 2 раза [Error: Reference source not found]
Например, разрыв аневризмы приводит к летальному исходу в 50–80% случаев, но своевременная диагностика снижает риск в два раза.
false
true
true
2,626
2026-02-23T11:41:07.156000Z
2026-02-23T18:13:42.469000Z
Lec.
Патологии аорты, такие как аневризмы (расширение сосуда) и расслоения, несут высокий риск внезапной смерти
Патологии аорты, такие как аневризмы (сужение сосуда) и расслоения, несут высокий риск внезапной смерти.
false
true
true
2,625
2026-02-23T11:41:05.259000Z
2026-02-23T18:00:54.983000Z
Lec.
Аорта - крупнейшая артерия в организме, по которой кровь из левого желудочка сердца поступает ко всем органам и тканям
Аорта – крупнейшая артерия в организме, по которой кровь из левого желудочка сердца поступает ко всем органам и тканям.
false
true
true
2,624
2026-02-23T11:41:03.376000Z
2026-02-23T11:41:03.376000Z
Lec.
Аорта и миокард представляют собой критические структуры
false
true
false
2,623
2026-02-23T11:41:01.719000Z
2026-02-23T11:41:01.719000Z
Lec.
Объем информации, получаемой в ходе таких исследований, огромен, что делает необходимыми автоматизированные решения для обработки и интерпретации данных
false
true
false
2,622
2026-02-23T11:40:59.884000Z
2026-02-23T11:40:59.884000Z
Lec.
Современные методы визуализации, включая компьютерную томографию, играют ключевую роль в диагностике болезней сердца и сосудов
false
true
false
2,621
2026-02-23T11:40:58.112000Z
2026-02-23T11:40:58.112000Z
Lec.
Основными причинами являются ишемическая болезнь сердца и цереброваскулярные заболевания на долю которых приходится около 85% всех смертей, связанных с ССЗ
false
true
false
2,620
2026-02-23T11:40:56.331000Z
2026-02-23T11:40:56.331000Z
Lec.
В России от ССЗ ежегодно умирает свыше 900 тысяч человек, что составляет 47% случаев всех смертей [Error: Reference source not found]
false
true
false
2,619
2026-02-23T11:40:54.672000Z
2026-02-23T11:40:54.672000Z
Lec.
Согласно статистике Всемирной организации здравоохранения, сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются главной причиной смертей во всем мире, вызывая 32% всех смертей, 17,9 миллионов летальных исходов каждый год [Error: Reference source not found]
false
true
false
2,618
2026-02-23T11:40:52.840000Z
2026-02-23T11:40:52.840000Z
Lec.
Система представляет собой полнофункциональное веб-приложение, что обеспечивает быструю и интерактивную работу прямо в браузере без необходимости устанавливать дополнительное программное обеспечение
false
true
false
2,617
2026-02-23T11:40:51.067000Z
2026-02-23T13:25:54.898000Z
Lec.
Для обучения модели сегментации использовались размеченные снимки КТ, предоставленные Медицинским институтом, ФГБО ВО Орловского государственного университета им
Для обучения модели сегментации использовались размеченные снимки КТ, предоставленные Медицинским институтом ФГБО ВО Орловского государственного университета им.
false
true
true
2,616
2026-02-23T11:40:49.209000Z
2026-02-23T17:22:39.880000Z
Lec.
В рамках проекта разработана система сегментации сердца и аорты на снимках компьютерной томографии (КТ), которая состоит из конвейера для предобработки изображений, нейросетевой модели для сегментации целевых анатомических структур и алгоритма визуализации результатов
В рамках проекта разработана система сегментации сердца и аорты на снимках компьютерной томографии КТ, которая состоит из конвейера для предобработки изображений, нейросетевой модели для сегментации целевых анатомических структур и алгоритма визуализации результатов.
false
true
true
2,615
2026-02-23T11:40:47.347000Z
2026-02-23T11:40:47.347000Z
Lec.
Список литературы 39
false
false
false
2,614
2026-02-23T11:40:45.472000Z
2026-02-23T11:40:45.472000Z
Lec.
Заключение 37
false
true
false
2,613
2026-02-23T11:40:43.664000Z
2026-02-23T11:40:43.664000Z
Lec.
Пример работы 32. 7
false
true
false
2,612
2026-02-23T11:40:41.813000Z
2026-02-23T11:40:41.813000Z
Lec.
Перечень основных технических и научных результатов 31. 6
false
false
false
2,611
2026-02-23T11:40:40.016000Z
2026-02-23T16:22:34.634000Z
Lec.
Экономическая эффективность 31. 5
Экономическая эффективность 31,5
false
true
true
2,610
2026-02-23T11:40:38.346000Z
2026-02-23T11:40:38.346000Z
Lec.
Средства разработки и их обоснование 29. 4
false
true
false
2,609
2026-02-23T11:40:36.617000Z
2026-02-23T11:40:36.617000Z
Lec.
Пакет поставки 29. 3.7
false
true
false
2,608
2026-02-23T11:40:34.788000Z
2026-02-23T11:40:34.788000Z
Lec.
Описание интерфейса 23. 3.6
false
true
false