Warning: Undefined property: Dissovet\Models\Dissertation::$performed_in_place2 in /var/www/application/Models/Dissertation.php on line 354
Диссертация

Диссертация

Хвостиков Александр Владимирович

Кандидат наук

Статус диссертации

07.07.2020 
Диплом Кандидат наук
29.06.2020 
Решение о выдаче диплома
22.05.2020 
Положительное заключение АК
02.03.2020 
На рассмотрении в АК
11.12.2019 
Положительная защита
11.10.2019 
Объявление опубликовано
09.10.2019 
Принят к защите
08.10.2019 
Заключение комиссии
20.09.2019 
Документы приняты
ФИО соискателя
Хвостиков Александр Владимирович
Степень на присвоение
Кандидат наук
Приказ о выдаче диплома
№ 691 от 07.07.2020
Дата и время защиты
11.12.2019 15:00
Научный руководитель
Крылов Андрей Серджевич
Доктор наук Профессор
Оппоненты
Мухин Сергей Иванович
Доктор наук Доцент
Рычагов Михаил Николаевич
Доктор наук Профессор
Бондарев Александр Евгеньевич
Кандидат наук
Место выполнения работы
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математической физики
Специальность
05.13.18 Теоретические основы математического моделирования, численные методы и комплексы программ
физико-математические науки
Диссертационный совет
Телефон совета
+7 495 932-88-51

Основная цель диссертационной работы состоит в разработке математических методов обработки и анализа слаботекстурированных медицинских изображений различных модальностей, их алгоритмическая и программная реализация для решения задач повышения качества, классификации и сегментации медицинских изображений. Основные положения, выносимые на защиту. 1. Регуляризирующий метод подавления шума на ультразвуковых изображениях, основанный на мультипликативной модели спекл-шума и использующий минимизацию функционала полной вариации. 2. Метод компьютерной диагностики фиброза печени по ультразвуковым изображениям и данным эластометрии. 3. Метод компьютерной диагностики болезни Альцгеймера по трехмерным изображениям структурной и диффузионно-тензорной магнитно-резонансной томографии головного мозга на основе созданной нейросетевой модели. 3. Метод поточечной оценки параметров вариационной модели активного контура, и основанная на нем модель обучаемого активного контура для сегментации гистологических изображениях желудочно-кишечного тракта. 5. Программный комплекс обработки и анализа слаботекстурированных медицинских изображений.

# Название Размер