Центр нейросетевых технологий

О центре
Основном направлением исследований центра нейросетевых технологий является разработка современных методов интеллектуального анализа в диагностике и лечении пациентов с урологическими заболеваниями.
В настоящее время ведется разработка системы поддержки принятия врачебных решений в лечении больных с новообразованиями паренхимы почки в виде программно-технического комплекса «NephroAI» (https://nephroai.ru).
Софт «NephroAI» включает в себя три основных цифровых «инструмента»:
- 3D моделирование патологического процесса в автоматическом режиме в наблюдениях с новообразованиями паренхимы почки;
- Цифровая оценка функционального состояния почки с возможностями расчета объёма функционирующей паренхимы почки раздельно и посегментарно;
- «Цифровая биопсия» почки с прогнозом морфологии новообразований паренхимы почки на основании современной технологии медицины-радиомики.
Так же в центре занимается исследованиями по цифровым решениям для использования дополненной виртуальной реальности с целью навигации оперативных вмешательств у пациентов с хирургическими заболеваниями почки.
Ещё одной из направлений оценка возможностей цифровых технологий в диагностике и лечении пациентов раком предстательной железы.
Наши сотрудники
  • Сирота Евгений Сергеевич
    Руководитель центра нейросетевых технологий, доктор медицинских наук, врач уролог, хирург, онколог.
  • Фиев Дмитрий Николаевич
    Главный научный сотрудник. Доктор медицинских наук, врач уролог.
  • Черненький Михаил Михайлович
    Инженер-программист
  • Черненький Иван Михайлович
    Инженер-физик
Научная школа
Исследования научной школы Института Урологии и репродуктивного здоровья человека обеспечат вклад в развитие стратегического проекта №1 Сеченовского Университета за счёт создания цифровых решений, которые позволят в автоматическом режиме идентифицировать топографо- анатомические и патологические структуры органа при хирургических заболеваниях почки. В результате реализации проекта научной школы будут созданы сетевые продукты, которые осуществят, с одной стороны, оказание дистанционных услуг по автоматической разметке DICOM данных лучевой визуализации почек в построении 3D моделей, за счет чего улучшатся результаты лечения больных с хирургическими заболеваниями почки в регионах Российской Федерации. С другой стороны, появится возможность сформировать устойчивый источник поступления данных цифровых исследований пациентов из регионов России. Кейсы клинических наблюдений будут храниться на сервере Сеченовского Университета и найдут применение в работе исследовательских групп университета и его партнеров. Внутренние бенефициары — это исследователи Сеченовского Университета, внешние бенефициары - научные команды партнеров университета и исследовательские группы индустриальных партнеров из области высокотехнологических компаний. Аналоги планируемых разработок в настоящее время в Российской Федерации отсутствуют.
О школе

Петр Витальевич Глыбочко

Лидер Научной школы академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, автор более 700 научных публикаций: среди них 112 печатных изданий, 37 монографий, 61 книга и учебно-методические руководства, 46 патентов.

В состав научного коллектива входят:15 исполнителей проекта (включая руководителя), в том числе 10 исполнителей в возрасте до 39 лет включительно, из них: 3 очных аспиранта, 3 ординатора, 2 студента.
Со руководитель научной школы член-корр. РАН, доктор медицинских наук, профессор Аляев Юрий Геннадьевич;
Врачи исследователи:
Бутнару Денис Викторович, доктор медицинских наук, доцент;
Шпоть Евгений Валерьевич, доктор медицинских наук, профессор;
Проскура Александра Владимировна, кандидат медицинских наук;
Вовденко Станислав Викторович;
Амрахов Сабухи Махир-Оглы;
Жолдубаев Агабек Азаматович;
Исмаилов Халил Михаилович;
Аналитик данных:
Кузнецов Игорь Александрович, кандидат технических наук, доцент.
Исследователи:
Алексеева Марина Юрьевна;
Гуркина Анастасия Николаевна;
Измайлова Ангелина Аделевна;
Саркисьян Игорь Павлович;
Шурыгина Регина Константиновна

Достижения (статьи и патенты)
Патенты:
  • Система помощи принятия врачебных решений NephroAi
  • Способ оценки риска злокачественности опухоли почки
  • База данных для обучения нейросетей в медицине по направлению Урология