Лаборатория съёма, анализа и управления биологическими сигналами (ЛСАУБС)

Руководитель: Костюченко Евгений Юрьевич, кандидат технических наук, доцент

Год создания лаборатории: 2020

Количество сотрудников: 16

Описание лаборатории

Основными научными направлениями деятельности лаборатории являются методы машинного обучения для анализа сигналов, анализ биологических сигналов, исследования в области оценки влияния нагрева на различные характеристики тканей, исследование особенностей съёма тепловых характеристик биологических объектов и других объектов после контакта с ними, исследования по оценке разборчивости речевых сигналов, исследования распространения сигналов в различных биологических, а также иных средах, исследования в области аутентификации по биологическим и биометрическим характеристикам, позиционирование биологических объектов.

Результаты, достигнутые коллективом за период работы лаборатории

Защищены диссертации.

• Методики и алгоритм анализа данных при оценке качества произношения слогов в процессе речевой реабилитации. Соискатель учёной степени (к. т. н): Новохрестова Дарья Игоревна, специальность 05.13.17 «Теоретические основы информатики», диссертационный совет: Д 212.268.05. Дата защиты диссертации: 8 сентября 2022, 14:00.
• Алгоритмы построения нечётких классификаторов несбалансированных данных на основе метаэвристик «гравитационный поиск» и «прыгающие лягушки». Соискатель учёной степени (к. т. н): Бардамова Марина Борисовна, специальность 05.13.17 «Теоретические основы информатики», диссертационный совет: Д 212.268.05. Дата защиты диссертации: 9 декабря 2021, 15:15.

Наиболее значимые публикации

1. Pakhmurin D. et al. Compressive Strength Characteristics of Long Tubular Bones after Hyperthermal Ablation //Symmetry. – 2022. – Т. 14. – №. 2. – С. 303
2. Faerman V. et al. Study of Generalized Phase Spectrum Time Delay Estimation Method for Source Positioning in Small Room Acoustic Environment //Sensors. – 2022. – Т. 22. – №. 3. – С. 965
3. Pospelova I. V. et al. The Estimation of the Potential for Using Smart-Trackers as a Part of a Medical Indoor-Positioning System //Electronics. – 2021. – Т. 11. – №. 1. – С. 107
4. Reconstruction of a 3D Human Foot Shape Model Based on a Video Stream Using Photogrammetry and Deep Neural Networks
5. Kostyuchenko E. et al. Assessment of speech quality during speech rehabilitation based on the solution of the classification problem. – 2021 (Preprint)
6. Sarin K. et al. Machine Learning Methods for Predicting Tumor Volume in Rats after Termination of Complex Treatment with a Varying Dose of Cyclophosphamide //Systematic Reviews in Pharmacy. – 2021. – Т. 12. – №. 1. – С. 993-1005