Редкие генетические заболевания представляют собой значительную проблему для современной медицины, поскольку их диагностика часто затруднена из-за разнообразия фенотипических проявлений и редкости случаев. Однако исследования показывают, что многие такие заболевания можно выявить на основе анализа фенотипических признаков. Современные технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта предоставляют уникальную возможность автоматизировать этот процесс, повышая точность и скорость...Подробнее

Разработать систему компьютерного зрения для диагностики редких генетических заболеваний по фотографиям, с акцентом на формирование верифицированной выборки данных, разметку и исследование фенотипических признаков для дальнейшего обучения моделей. 1) Выбор редких генетических заболеваний для диагностики по фотографиям пациентов 2) Сбор и верификация выборки данных 3) Разметка данных 4) Исследование характерных черт фенотипа для диагностики заболеваний 5) Обучение моделей машинного обучения для...Подробнее

1) Регулярные встречи для обсуждения ключевых задач 2) Презентация промежуточных результатов (постерная сессия)

1) Репозиторий с исходным кодом, документацией и собранными верифицированными размеченными датасетами 2) Презентация и защита проекта 3) Публикация результатов в научной статье или доклад на конференции

1) Суперкомпьютер МИЭМ для обучения моделей 2) Бесплатные ресурсы Google Colab

У проекта есть консультанты в лице доктора медицинских наук, профессора, заведующего лабораторией наследственных болезней обмена веществ ФГБНУ «Медико-генетический научный центр имени академика Н.П. Бочкова» Захаровы Е.Ю. и председателя экспертного совета ВООЗ и ведущего научного сотрудника лаборатории наследственных болезней обмена веществ ФГБНУ «МГНЦ им. академика Н.П. Бочкова» Байдакова Г.В.