Семинар лаборатории ИИ-технологий математического моделирования биологических, социально-экономических и экологических процессов и Научного совета ОМН РАН

Архив семинара

13 ноября 2025 г.

Дорошенко Светлана Сергеевна,Байкальский государственный университет, Иркутск
Эпидемические модели с постоянно действующим источником заражения (на примере COVID-19 на территории города Иркутска).

Аннотация

Выполненное исследование включает разработку оригинальных математических моделей (интегро-дифференциальная модель эпидемической кинетики, дифференциальная модель эпидемической кинетики с запаздыванием, модель для определения скорости заражения в поликлиниках, модель для определения скорости заражения в стационарах, модель для определения скорости выздоровления больных), предназначенных для моделирования эпидемического процесса и анализа динамики выздоровления. На основе созданных моделей решены исследовательские задачи:

Рассчитана форма эпидемической кривой для первой волны пандемии в городе Иркутске.
Получено выражение для ядра интегрального оператора, используемого в моделях передачи инфекционных заболеваний, опирающееся на статистику реабилитации больных.
Численно оценена скорость инфицирования в учреждениях здравоохранения амбулаторного типа.
Численно оценена скорость инфицирования в учреждениях здравоохранения стационарного типа.
Расчет средней длительности лечения и средних затрат на лечение одного больного.
Расчет средней длительности лечения и средних затрат на лечение одного больного с учетом расслоения по сопутствующим диагнозам.
Анализ статистических данных госпитальных и амбулаторных случаев, рассмотрение различий между показателями амбулаторного и стационарного лечения.

06 ноября 2025 г.

Нестерова Ангелина Витальевна (аспирант, инженер-исследователь)
Количественная оценка патологических очагов при решении обратной задачи реконструкции изображений методом гамма-эмиссионной томографии.

Аннотация

В работе рассматриваются подходы к получению точной количественной оценки накопления радиофармпрепарата в патологических очагах при решении обратной задачи реконструкции изображений методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ). Сравниваются стандартизированный итерационный алгоритм Ordered Subsets Expectation Maximization (OSEM), применяемый в большинстве современных ОФЭКТ-систем, и алгоритм Maximum a Posterioriс энтропийным функционалом(MAP-Ent), который в настоящее время используется преимущественно в исследовательских целях. Исследование выполнено методом имитационного компьютерного моделирования in silico с использованием цифрового двойника вещественного фантома NEMA IEC. Проведено сравнение алгоритмов по количественной точности реконструкции, сформулированы рекомендации по повышению точности при использовании алгоритма OSEM и направления дальнейшего развития метода MAP-Ent.

23 октября 2025 г.

Абдукаримов Фарход Абдулхакимович (аспирант, стажер-исследователь)
Применение градиентных методов для решения обратной задачи определения параметров эпидемиологической модели SIR.

Аннотация

В докладе рассматривается обратная задача определения двух коэффициентов и начальных данных (начальное количество инфицированных) в эпидемиологической модели SIR. Обратная задача сводится к оптимизационной задаче минимизации целевого функционала, которая решается градиентными методами. Планируется обсудить численный алгоритм, использующий явную аналитическую формулу для вычисления градиента целевого функционала.

09 октября 2025 г.

Кошелев К. Б., Стрижак С. В., ИСП РАН, г. Москва
Развитие решателя iceFoam и библиотеки iceMPLNet с нейронной сетью для предсказания формы льда.

Аннотация

Специалисты Института системного программирования РАН (ИСП РАН) представят новый метод прогнозирования образования льда на поверхностях летательных аппаратов и инженерных конструкций. Разработка сочетает в себе усовершенствованный решатель iceFoam и библиотеку машинного обучения iceMPLNet, что позволяет значительно ускорить расчеты и предсказать форму и толщину льда с помощью нейронных сетей.

25 сентября 2025 г.

Стажер-исследователь Михайлапов Денис Иванович
Коррекция маски на трехмерных томографических изображениях головного мозга для слабо контролируемой сегментации острого ишемического инсульта.

Аннотация

В работе представлен метод слабо контролируемой сегментации трехмерных изображений головного мозга, полученных с использованием компьютерной томографии для диагностики острого ишемического инсульта. Метод основан на применении карты расстояний и карты весов для улучшения качества сегментации пораженных областей, что позволяет обозначить значимость центральных областей и корректировать важность спорных пограничных участков.

11 сентября 2025 г.

Новиков Никита Сергеевич
Прямой метод решения обратной задачи для гиперболического уравнения.

Аннотация

Статья посвящена применению подхода Гельфанда-Левитана к решению обратной задачи определения плотности и скорости среды по граничным данным. Метод позволяет свести нелинейную задачу к линейным интегральным уравнениям. В докладе будут рассмотрены основные особенности подхода и численные алгоритмы решения задачи.

03 июля 2025 г.

Каминский Григорий Дмитриевич
Симплификация Неверова.

Аннотация

Колебания заболеваемости всегда волновали исследователей эпидемий. Но причины, лежащие в их основе, различны. Также колебания различаются периодами. В докладе разбираются принципиальные различия поведения острых и хронических инфекций. Соответственно возникают особенности решения обратных задач.

Особая тема - синдемии, то есть одновременное развитие эпидемий двух или нескольких инфекций. Одной из губительных для человечества синдемий является распространение ВИЧ-инфекции и туберкулеза. Система синдемии многопараметрическая и нелинейная, а следовательно, характеризуется отсутствием аналитических решений. Сотрудником нашей лаборатории Андреем Неверовым предложена симплификация, позволяющая получить аналитическое решение.

В докладе исследуется развитие этого подхода в проблематике устойчивости. Формулируется положение об асимметричности коэффициентов смертности, влияющей на возникновение в системе бифуркаций.