Южное межрегиональное
Территориальное управление
воздушного транспорта
НазадГосударственные услугиОплата государственных пошлинСогласование строительстваБеспилотные летательные аппараты (БПЛА)Государственные закупкиОтдел аэропортовой деятельности и регулирования перевозок (ОАДиРП)Отдел летных стандартов (ОЛС)Отдел инспекции по безопасности полетов (ОИБП)Отдел поддержания летной годности гражданских воздушных судов (ОПЛГГВС)Отдел транспортной безопасности (ОТБ)Отдел организации авиационно-космического поиска и спасания (ООАКПС)Отдел сертификации эксплуатантов (ОСЭ)Отдел организации использования воздушного пространства (ООИВП)Отдел радиотехнического обеспечения полетов и авиационной электросвязи (ОРТОПиАС)Отдел по защите государственной тайны (ОЗГТ)Отдел государственной службы и кадров (ОГСиК)Отдел финансового обеспечения, бюджетного планирования и отчетности (ОФОБПиО)Отдел имущественных отношений и правового обеспечения (ОИОиПО)Отдел административно-хозяйственного обеспечения (ОАХО)Отдел Южного МТУ Росавиации в республике КрымОтдел Южного МТУ Росавиации в ДНР, Запорожской и Херсонской областях (ОДНР ЗиХО)Реестр эксплуатантов выполняющих авиационные работыАнтимонопольный комплаенс

Исследователи из России научили искусственный интеллект выявлять сужение мозговых артерий

16 апреля 2024

Уникальный алгоритм с применением искусственного интеллекта для автоматического выявления стенозированных (суженных) участков артерий головного мозга разработал научный коллектив специалистов МГУ имени М. В. Ломоносова и Московского политехнического университета и ООО "Гаммамед-Софт". Оценка сосудов выполняется на основе данных компьютерной томографической ангиографии (КТА), как сообщили в пресс-службе Московского политехнического университета.

"Новая методика позволяет автоматически реконструировать сосудистое дерево пациента и рассчитывать морфологические параметры для точной детекции областей патологического сужения сосудов. Основной целью исследования является создание эффективного инструмента для автоматической идентификации стенозов церебральных артерий на трехмерных КТА-изображениях", - сказали в пресс-службе.

83,1% показало тестирование алгоритма на выборке из 118 КТА-серий, что является высокой точностью детекции стенозов. Дополнительно сделана трехмерная визуализация реконструированного сосудистого дерева с указанием локализации выявленных патологических сужений. Значительно ускорить и упростить процесс диагностики стенозов интракраниальных артерий позволит внедрение алгоритма в клиническую практику.

На международной конференции "Язык, сознание, коммуникация: методология и гуманитарные практики", организованной Московским политехническим университетом, Институтом лингвистики и межкультурной коммуникации Сеченовского университета, филологическим факультетом МГУ имени М. В. Ломоносова, Донецким национальным университетом и НОЦ межкультурной коммуникации имени А. А. Леонтьева в рамках "Недели медицинского образования - 2024 " представлены результаты исследования.