Microwave seminar | 20 February 2025

В докладе будут показаны результаты исследования и разработки полностью автоматического решения для сегментации и локализации фиброзных изменений миокарда левого желудочка.

Main paper/arXiv, related to the seminar, and other references, up to 5

1) Левчук А.Г., Фокин В.А., Рыжков А.В., Баев М.С., Бендан Д., Аль-Хайдри В., Бруй Е.А. Автоматический и полуавтоматический метод сегментации постинфарктного кардиосклероза по данным магнитно-резонансной томографии с отсроченным контрастированием // Биомедицинская радиоэлектроника - 2024. - Т. 27. - № 3. - С. 13-27
2) Al-Haidri W., Levchuk A., Zotov N., Fokin V., Ryzhkov A.V., Ryzhkov A.V., Bendahan D., Лукин М.В., Brui E. Quantitative Analysis of Myocardial Fibrosis using a Deep Learning-Based Framework applied to the 17-Segment Model // Biomedical Signal Processing and Control - 2025, pp. 1-34
3) Vladimirov N., Brui E., Levchuk A., Al-Haidri W., Fokin V., Efimtcev A., Bendahan D. CNN-based fully automatic wrist cartilage volume quantification in MR images: A comparative analysis between different CNN architectures // Magnetic Resonance in Medicine - 2023, Vol. 90, No. 2, pp. 737-751
4) Levchuk, A.G., Bendahan, D., Ryzhkov, A.V., ... Efimtsev, A.Y., Brui, E.A. Fully automatic segmentation of post-infarction fibrosis in post-contrast magnetic resonance images of heart : preliminary study2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, SIBIRCON 2022, 2022, страницы 640–643
5) Al-Haidri, W., Levchuk, A., Zotov, N., ... Bendahan, D., Brui, E. Deep-learning based localization of Myocardial Fibrosis in CMR images. Proceedings - 2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2024, 2024, страницы 174–177