Персона: Козлов, Владимир Сергеевич
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Инженерно-физический институт биомедицины
Цель ИФИБ и стратегия развития – это подготовка высококвалифицированных кадров на базе передовых исследований и разработок новых перспективных методов и материалов в области инженерно-физической биомедицины. Занятие лидерских позиций в биомедицинских технологиях XXI века и внедрение их в образовательный процесс, что отвечает решению практикоориентированной задачи мирового уровня – диагностике и терапии на клеточном уровне социально-значимых заболеваний человека.
Статус
Фамилия
Козлов
Имя
Владимир Сергеевич
Имя
14 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 10 из 14
- ПубликацияОткрытый доступСРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ УСИЛЕНИЯ КОНТРАСТНОСТИ РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ(НИЯУ МИФИ, 2026) КОЗЛОВ, В. С.; КУЗНЕЦОВ, А. А.; ОРЕШКИН, Е. А.; Козлов, Владимир СергеевичРассматриваются методы контрастирования медицинских изображений, применяемые для повышения диагностической информативности рентгеновских снимков. В рамках работы выполнено сравнение линейного растяжения гистограммы, гамма-коррекции и адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контраста (CLAHE). Анализ проведён на рентгеновских изображениях органов грудной клетки из открытого датасета NIH Chest X-rays.
- ПубликацияОткрытый доступПРОГРАММА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ МЕЛАНОМЫ НА ОСНОВЕ ВЫДЕЛЕНИЯ БЕССТРУКТУРНЫХ ОБЛАСТЕЙ(НИЯУ МИФИ, 2023) Никитаев, В. Г.; Проничев, А. Н.; Лим, А. О.; Абдрахманов, Р. В.; Козлов, В. С.; Тамразова, О. Б.; Сергеев, В. Ю.; Козлов, Владимир Сергеевич; Проничев, Александр Николаевич; Никитаев, Валентин ГригорьевичПрограмма предназначена для распознавания бесструктурных областей на изображениях новообразований кожи. Применяется для распознавания бесструктурных областей на цифровых дерматоскопических изображениях и расчета значимых для диагностики меланомы характеристик этих областей. Программа позволяет подключать дополнительные модули распознавания и описания структурных элементов пигментных новообразований кожи. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10.
- ПубликацияТолько метаданныеModel of images of structureless areas for the analysis of pigment patterns using artificial intelligence in oncodermatology(2025) Nikitaev, V. G.; Sergeev, V. Yu.; Kegelik, N. A.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Козлов, Владимир Сергеевич
- ПубликацияТолько метаданныеA Model for Detecting Structural Elements – Lines – in Digital Images in Oncodermatology(2021) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Otchenashenko, A. I.; Druzhinina, E. A.; Kozyreva, A. V.; Solomatin, M. A.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Отченашенко, Александр Иванович; Соломатин, Михаил Андреевич; Козлов, Владимир Сергеевич© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.The problem of early diagnosis of one of the most dangerous malignant neoplasms of the skin, melanoma, is considered. A model for detecting structural elements (lines) in digital images of skin neoplasms in oncodermatology has been developed. The model is based on adaptive binarization of the initial digital dermatoscopy image of skin les neoplasms ions and subsequent operations of dilation, erosion, skeletonization, and filtration of false line fragments. Test dermatoscopy images of skin neoplasms were visually divided into four groups to conduct the experiment. Optimal parameters of image processing of four groups for the model of detecting structural elements – lines – have been experimentally established. The experimentally determined accuracy of line detection was 95%. This research is the result of interdisciplinary cooperation of dermatologists of the Central Medical Academy of the Administrative Department of the President of the Russian Federation, the Medical Institute of the Russian Peoples’ Friendship University and experts in the field of information and measurement systems of the Engineering and Physical Institute of Biomedicine of the National Research Nuclear University “MEPhI”. The proposed model can be used in the development of computer systems to support medical decision-making in the diagnosis of skin melanoma – a dangerous malignant neoplasm.
- ПубликацияТолько метаданныеColor recognition of dermatoscopic images of skin neoplasms(2021) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Yu.; Sergeev, Yu. Yu.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Medvedeva, O. A.; Solomatin, M. A.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Соломатин, Михаил Андреевич; Козлов, Владимир Сергеевич© 2021 Institute of Physics Publishing. All rights reserved.The problem of determining the colors of dermatoscopic images of skin neoplasms using computer technologies is considered. Based on the proposed model, a program for recognizing the colors of the studied areas of neoplasm has been developed. The adequacy of this model was tested experimentally. This work is designed to increase the reliability of the diagnosis of skin neoplasms.
- ПубликацияТолько метаданныеA Model for Recognizing Structureless Hyperpigmented Areas in Dermato-Oncology(2022) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Solomatin, M. A.; Medvedeva, O. A.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Соломатин, Михаил Андреевич; Козлов, Владимир Сергеевич© 2022, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.A model for recognizing structureless hyperpigmented areas in images of skin neoplasms has been developed. Recognition of hyperpigmented areas is important for the diagnosis of skin melanoma, a rapidly progressing skin cancer. A digital dermatoscope RDS-2 has been used to obtain images serving as the initial data for the model. Software for recognizing hyperpigmentation areas in images of skin neoplasms has been developed on the basis of the proposed model. Tests have shown the recognition accuracy to be 82%. The proposed model can be recommended for use in decision-making support systems for the diagnosis of melanoma.
- ПубликацияТолько метаданныеModel for Detecting Globules in Images of Skin Neoplasms(2022) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Lim, A. O.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Козлов, Владимир Сергеевич© 2022, Pleiades Publishing, Ltd.Abstract: This article is devoted to the digital processing of images of skin neoplasms to detect significant structural elements in the diagnosis of melanoma–globules (clumps, lumps). A new processing model is proposed, which makes it possible to stably select globules in images of different contrasts without the need to manually adjust the parameters. The results of the experiment confirming the adequacy of the model are presented. The globule recognition accuracy ranged from 81 to 89%, depending on the contrast of the original images. The experimental sample of images contained 2868 globules.
- ПубликацияТолько метаданныеA Model for Dermatoscopic Image Recognition Combining Classical and Neural Network AI Techniques(2025) Nikitaev, V. G.; Sergeev, V. Y.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Козлов, Владимир Сергеевич
- ПубликацияТолько метаданныеModel for Estimating the Morphological Characteristics of Structureless Areas of Pigmented Skin Neoplasms(2022) Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Lim, A. O.; Kozlov, V. S.; Tamrazova, O. B.; Sergeev, Yu. Yu.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Козлов, Владимир Сергеевич
- ПубликацияТолько метаданныеDetection of Circles as Structural Elements in Dermatoscopic Images of Skin Neoplasms in the Diagnosis of Melanoma(2021) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Medvedeva, O. A.; Kozlov, V. S.; Solomatin, M. A.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Козлов, Владимир Сергеевич; Соломатин, Михаил Андреевич© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.A method for recognizing “circles”, significant structural elements of skin neoplasms, has been proposed. An RDS-2 dermatoscope has been used for imaging. Special software has been developed to implement the proposed method for circle recognition. The results of experimental detection of circles are presented. The developed method can be used in diagnostic systems for detecting skin melanoma, a dangerous form of cancer.