Размер:
A A A
Цвет: C C C
Изображения Вкл.Выкл.
Обычная версия сайта
Demidov Yaroslavl State University

Вопросы компьютерного зрения и машинного обучения обсудили на Сицилии

В международной летней школе International Computer Vision Summer School 2019 принял участие Антон Стефаниди, аспирант физического факультета ЯрГУ. В Италии прошла международная летняя школа по компьютерному зрению International Computer Vision Summer School 2019, в которой приняли участие 200 представителей разных стран. В рамках школы были подняты вопросы компьютерного зрения и машинного обучения, конфиденциальности и безопасности, применения компьютерного зрения в беспилотных автомобилях, использования глубоких нейронных сетей для 3D реконструкции объектов, самообучающихся нейронных сетей и т.д. Лекторами школы выступили представители крупных международных технологический компаний и ведущих университетов мира: Google, Amazon, Facebook, University of California at Berkeley, Massachusetts Institute of Technology, University of Cambridge, Max Planck Institute, University of California Los Angeles, Technical University of Munich.

В International Computer Vision Summer School 2019 принял участие аспирант физического факультета Антон Стефаниди. Антон представил участникам школы результаты своей исследовательской работы, которая посвящена применению глубоких нейронных сетей в задачах определения патологий желудка на эндоскопических изображениях. 

IMG_5315-17-07-19-11-31.JPG- Этот проект мы реализуем исследовательской группой кафедры инфокоммуникаций и радиофизики ЯрГУ, в которую помимо меня входят аспиранты Ольга Степанова, Антон Лебедев, а также доцент Владимир Хрящев, совместно с врачами Ярославской областной онкологической больницы, - пояснил Антон Стефаниди. 

Ярославские ученые разработали систему поддержки принятия решений в эндоскопии для пищеварительного тракта. Речь идет о системе искусственного интеллекта, которая помогает врачам диагностировать ранний рак желудка. Использование таких систем в клинической медицине направлено на повышение эффективности диагностики и терапии, а также позволяет уменьшить временные и финансовые затраты при обследовании. 

- Система «подсказывает» эндоскописту области, в которых могут находиться злокачественные опухоли и патологии иной формы, - рассказывает Антон Стефаниди. - Специалист более детально осматривает выделенную область и принимает решение, нужно ли проводить дополнительные исследования биологического материала пациента, например, с помощью биопсии. 

Возврат к списку