Press/Media: Research
По результатам международного конкурса Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge — 2020 (Сегментация опухоли головного мозга) мультидисциплинарная команда из новосибирских ученых, в состав которой вошли научные сотрудники лаборатории аналитики потоковых данных и машинного обучения Механико-математического факультета НГУ, практикующие врачи Федерального центра нейрохирургии и руководитель Научно-исследовательского института клинической и экспериментальной лимфологии — филиала ИЦиГ СО РАН, получила подтверждение и признание разрабатываемых методов и подходов анализа медицинских данных в виде публикации «Brain Tumor Segmentation and Associated Uncertainty Evaluation Using Multi-sequences MRI Mixture Data Preprocessing» (Сегментация опухоли головного мозга и оценка связанной с ней неопределенности с использованием предварительной обработкой смешанных данных нескольких МРТ-последовательностей).
Title | Новосибирские ученые разработали технологию для улучшения диагностики опухолей мозга с помощью искусственного интеллекта |
---|---|
Degree of recognition | Regional |
Media name/outlet | Сайт НГУ |
Media type | Web |
Country/Territory | Russian Federation |
Date | 06.04.2021 |
Producer/Author | Пресс-служба НГУ |
Persons | Баир Николаевич Тучинов, Евгений Николаевич Павловский, Андрей Юрьевич Летягин |
Brain Tumor Segmentation and Associated Uncertainty Evaluation Using Multi-sequences MRI Mixture Data Preprocessing. / Groza, Vladimir; Tuchinov, Bair; Amelina, Evgeniya et al.
Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries - 6th International Workshop, BrainLes 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Revised Selected Papers. ed. / Alessandro Crimi; Spyridon Bakas. Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2021. p. 148-157 (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vol. 12659 LNCS).Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review
ID: 28224320