Интеллектуальный анализ данных в медицинских информационных системах
Совместно с Научно-образовательным центром Политехнического института Сургутского государственного университета (СурГУ).
Проект - победитель открытого конкурса проектов "Зеркальные лаборатории" - 2020.
Цель: разработка хорошо интерпретируемой математической модели венозного тока крови и создание на её основе информационной технологии определения состояния нижней полой вены и ее магистральных притоков по данным магнитно-резонансной томографии.
Задачи:
-
разработка математической модели прямой и обратной задачи тока венозной крови в рамках теории бифуркаций нелинейных уравнений в частных производных;
-
создание алгоритмов классификации и кластеризации больших объемов графических данных биологических структур на основе данных МРТ с помощью нейронных сетей;
-
создание программного обеспечения для моделирования и визуализации венозной системы на основе данных МРТ;
-
использование созданного программного обеспечения для изучения процессов венозной гемодинамики на основе данных МРТ и моделирование (предикция) результатов лечения;
-
разработка методик применения полученных результатов в научных исследованиях, медицинской практике и учебном процессе.
См. также
Приобретение и представление знаний для рекомендательных систем
Интеллектуальный анализ данных на основе решеток замкнутых описаний и прикладных онтологий
Майнинг сложноструктурированных данных и семантические технологии
Хорошо интерпретируемые методы интеллектуального анализа данных и представление знаний
Ключевые слова
анализ формальных понятий, ассоциативные правила, извлечение знаний, компьютерная обработка естественного языка, компьютерная обработка изображений, машинное обучение, методы классификации и кластеризации, нелинейные уравнения математической физики, онтологическое моделирование, прогнозирование хаотических временных рядов, сетевой анализ