Разработка системы поддержки принятия решений на основе нейросетевых технологий при диагностике злокачественных новообразований с использованием клинико-морфологических данных
| Название НИОКТР | Разработка системы поддержки принятия решений на основе нейросетевых технологий при диагностике злокачественных новообразований с использованием клинико-морфологических данных |
|---|---|
| Аннотация | Целью данной работы является разработка системы поддержки принятия решения на основе нейросетевых технологий для диагностики злокачественных новообразований на основе клинико-морфологических и инструментальных данных с целью повышения точности диагностики и определения оптимальной стратегии лечения. В рамках проекта планируется развивать два направления. Первое и основное будет посвящено созданию системы поддержки принятия решения при постановке диагноза (дифференцировка и стадирование), касающегося кожного новообразования. Планируется получить данные о структурных, геометрических и оптических характеристиках тканей на различных стадиях прогрессирования злокачественных новообразований кожи с использованием оптической когерентной томографии, ультразвукового исследования, оптоакустической томографии, спектроскопии диффузного отражения и лазерной спекл-контрастной визуализации. Машинное обучение, основанное на полученных данных, может упростить и уточнить процесс диагностики без необходимости в инвазивных процедурах. Второе направление будет посвящено изучению действия оптических просветляющих агентов на кожные ткани для повышения эффективности сбора достоверной информации из более глубоких слоев ткани, увеличения соотношения полезный сигнал/шум оптических методов исследования и обеспечения мультимодальности исследования. В рамках второго направления также будет рассмотрено влияние просветляющих агентов на динамику развития опухолевого узла как in vitro с использованием 3D культур клеток, так и in vivo на модели меланомы мыши. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 35251.513 |
| Дата начала | 2026-01-01 |
| Дата окончания | 2028-12-31 |
| Номер контракта | 075-03-2026-465 |
| Дата контракта | 2026-01-16 |
| Количество отчетов | 3 |
| УДК | 577.3:61/63 |
| Количество просмотров | 4 |
| Руководитель работы | Тучин Валерий Викторович |
| Руководитель организации | Чумаченко Алексей Николаевич |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САРАТОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО" |
| Заказчик | МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | Фундаментальные и поисковые научные исследования |
| Основание НИОКТР | Государственное задание |
| Последний статус | 2026-01-27 11:57:19 UTC, 2026-01-27 11:57:19 UTC |
| ОКПД | Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области медицинских наук |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ; МЕДИЦИНСКАЯ ДИАГНОСТИКА НОВООБРАЗОВАНИЙ; ОПТОАКУСТИЧЕСКАЯ ТОМОГРАФИЯ; БИОФОТОНИКА; ФЛУОРЕСЦЕНТНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ; ОПТИЧЕСКОЕ ПРОСВЕТЛЕНИЕ |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 34.57.23 - Методы получения биомедицинской информации; 34.55.15 - Математические и машинные модели биосистем; 34.17.53 - Прикладная биофизика |
| OECD | — |
| OESR | Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Биофизика |
| Приоритеты научно-технического развития | в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий; |
| Регистрационные номера | — |