Ольга Сенюкова

E-mail: olga.senyukova@graphics.cs.msu.ru
Профиль в системе "Истина"

Кандидат физико-математических наук. Ассистент кафедры ИИТ. В лаборатории я занимаюсь анализом медицинских изображений и сигналов. В данный момент моя группа выполняет проекты с Центром диагностики и телемедицины департамента здравоохранения Москвы, а также с исследовательской группой из США. Наши алгоритмы на основе компьютерного зрения и машинного обучения помогают диагностировать заболевания, предсказывать неисправности медицинского оборудования, разрабатывать методы персонализированной медицины.


Научные интересы

  • компьютерное зрение
  • машинное обучение
  • анализ биомедицинских изображений

Диссертация кандидата наук: Разработка алгоритмов семантической сегментации и классификации биомедицинских сигналов низкой размерности на основе машинного обучения

Преподавание

Приглашенные лекции

Проекты

Избранные публикации

2015
Gavrishchaka V, Senyukova O, Davis K. Multi-complexity ensemble measures for gait time series analysis: Application to diagnostics, monitoring and biometrics. Signal and Image Analysis for Biomedical and Life Sciences (Springer Advances in Experimental Medicine and Biology). 2015;823:107-26.
Senyukova O, Zobnin D. Fast brain mri registration with automatic landmark detection using a single template image. In: Pattern Recognition (37th German Conference, GCPR 2015, Aachen, Germany, October 7–10, 2015, Proceedings). — Vol. 9358 of LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE. — Springer International Publishing Heidelberg, Germany.; 2015. p. 390-9.
2014
Сенюкова Ол. Сбалансированные деревья поиска: Учебно-методическое пособие. Москва: Издательский отдел факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова, МАКС Пресс; 2014.
2013
Gavrishchaka V, Senyukova O. Robust Algorithmic Detection of Cardiac Pathologies from Short Periods of RR Data. In: Knowledge-Based Systems in Biomedicine and Computational Life Science - Studies in Computational Intelligence (Springer). Vol 450.; 2013. p. 137-53.
2011
Senyukova O, Gavrishchaka V. Ensemble Decomposition Learning for Optimal Utilization of Implicitly Encoded Knowledge in Biomedical Applications. In: IASTED International Conference on Computational Intelligence and Bioinformatics. Pittsburgh, USA; 2011. p. 69-73.

Все публикации на английском

Все публикации на русском