Стажировка по проекту
Компания: РОССИЙСКИЙ ИНСТИТУТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ
Система выделения нистагма из nbsp фонового шума при быстром перемещении взора пациента
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Выходные данные
Разработать систему, которая должна выделять типовые следящие движения глаза, где каждое движение соответствует своей координате временного ряда. В датасете есть три типа полезного сигнала: Нистагм, саккада, просаккада (далее полезные сигналы).
Система призвана помочь специалистам своевременно находить и выделять данные типы сигналов, с целью установления необходимого диагноза пациенту
Для разработки системы использовались табличные данные в виде временного ряда в формате csv (координаты точек графа исследований)
На выходе получаем систему, которая сегментирует начало и конец найденного сигнала
Участники команды проекта
Данная команда занималась полным анализом имеющейся базы данных, созданием модуля предобработки данных, написанием собственного трекинга и разметки данных, а также экспериментами с различными подходами для получения желаемого результата сегментации полезного сигнала
- Колбенев ВасилийТимлид проектаВасилий - руководитель группы разработчиков, отвечал за полную разработку проекта
- Бойцов АнтонГлавный инженерный специалист по продажам, установке, обслуживанию и ремонту неэлектрических дозирующих насосов французской компании Dosatron International
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных, эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей;
- Предобработка датасета и написание собственного трекера для корректировки разметки данных
- Отсапенко ВалерияРуководитель отдела финансовой аналитики
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей;
- Предобработка данных и написание собственного трекера для корректировки разметки данных
- Сулим АндрейРаботает в Минэнерго России по вопросам аварийности в электроэнергетике
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей для задачи сегментации;
- Обучение модели U-net
- Бабин АлександрАналитик в корпорации «Элар»
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
- Шадрина ОльгаИТ-менеджер на промышленном предприятии
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных, эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
- Чурина АнастасияИнженер-геофизик
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
- Курапов МихаилИнженер поддержки в МФЦ
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
- Кузнецов АлександрСпециалист по конвейерным компонентам, ООО «Майнинг элемент»
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
- Петайкин АлексейПредприниматель, блокчейн энтузиаст, частный инвестор
- Анализ данных/поиск материалов и подходов к решению данной задачи;
- Эксперименты с различными архитектурами нейросетей, обработка датасета
- Мороз ОлесяПредприниматель, радиоинженер
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
- Беззубенко ЕгорПроектировщик деревянных строений, создает эскизные проекты для BAUMHAUS
- Анализ данных/поиск материалов;
- Обработка данных;
- Эксперименты с различными архитектурами нейросетей для задачи сегментации (U-net, PSP-net и тд)
- Заикин Михаил
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей для задач сегментации;
- Написание трекера для корректировки разметки данных
- Кагарманов Ильдар
- Анализ данных/поиск материалов;
- Предобработка данных;
- Эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей
Благодарность университетУ