Заседания семинаров
Михайлапов Д. И.
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.
Так же используется метод сглаживания масок сегментации для сокращения малых областей, что способствует минимизации дефектов разметки и улучшению качества анализа. Использование карт расстояний в функции потерь при слабо контролируемом обучении модели позволяет обозначить значимость центральных областей и корректировать важность спорных пограничных участков.
В исследовании используются два типа данных: основной набор, состоящий из разметки, выполненной одним рентгенологом, и вспомогательный набор меньшего объема с несколькими вариантами разметки от различных специалистов. Анализ вспомогательного набора позволяет выявить ключевые характеристики несоответствий в разметке, возникающие вследствие сложности исследуемых изображений.
Для сегментации основного набора данных применяется модель U-Net в трехмерном формате. Используются функции потерь DICE и Focal для обучения модели, а для оценки качества прогноза применяется DICE-коэффициент. Экспериментальные результаты подтверждают эффективность предложенного метода.
Н. С. Романовский
Ранги Морли и Ласкара в делимых жестких группах.
Е. А. Шапорина
Структура и автоморфизмы некоторых циклических расширений свободных групп.
П. Е. Алаев
Вычислимость с ограниченными ресурсами (часть 4).
А. Ю. Веснин
Инварианты конечного типа для виртуальных нотоидов.
Г. К. Соколова (НГУ)
Форма Смита сопровождающей матрицы суперпозиции полиномов и конструктивное доказательство теоремы Планса для двухмостовых узлов.
Аннотация
В докладе приводится новая форма для сопровождающей матрицы суперпозиции двух полиномов над коммутативным кольцом. Полученные результаты используются для проведения конструктивного доказательства теоремы Планса для двумостовых узлов, которая утверждает, что первая группа гомологий нечетно-листного и группа гомологий четно-листного накрытия сферы над узлом, профакторизованная по гомологии двулистного накрытия, распадаются в прямую сумму двух копий некоторой абелевой группы. Структура абелевых групп описываются через полиномы Чебышева четвертого и второго рода.- Евгений Владимирович Бурнаев
Оценка обобщающей способности решения задачи оптимального транспорта на основе состязательных нейронных сетей.Аннотация
Задача построения генеративных моделей, которые в настоящее время находят все больше применений для обработки различных типов данных, может быть поставлена как задача нахождения оптимального транспортного отображения. Одним из основных подходов для нахождения такого отображения является метод на основе минимаксного решателя для двойственной формулировки задачи оптимального транспорта. На практике нахождение решения проводится в предположении конечного объема выборки, соответственно, требуется оценка обобщающей способности такого решения в зависимости от свойств функционального класса, используемого для моделирования отображения, и свойств распределения данных. В докладе впервые будут приведены оценки обобщающей способности такого рода. - Сун Чжэ
Реферат: A Remark on Strong Law of Large Numbers for Weighted U-Statistics. Hyung-Tae HA, Mei Ling HUANG, De Li LI. Acta Mathematica Sinica, English Series 2014, Vol. 30, No. 9, pp. 1595–160.
- Планирование расписания рефератов на семестр и определение последовательности их представления.
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.
В Институте математики СО РАН проходят около 30 семинаров по разным направлениям математики.
На наших семинарах выступают с докладами не только научные сотрудники института, но и приглашенные докладчики со всего мира.
Семинары проводятся как очно, так и на онлайн-платформах: Zoom, Google Meet, YouTube, Jitsi.
