Preview

Труды учебных заведений связи

Расширенный поиск

Математическое моделирование и численные методы анализа нейронных структур

https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-3-98-107

Аннотация

В статье представлена математическая модель топологического описания нейронных структур головного мозга человека, описывающая процедуры численного анализа результатов магниторезонансной томографии. Созданная модель обеспечивает возможность построения облачной вычислительной среды, реализующей синтез количественных показателей различия анализируемых фрагментов нейронной ткани, которая создается средствами телекоммуникационного сервиса, способствующего вовлечению в процесс исследования большого количества специалистов в создание набора априорных суждений об эволюции регистрируемых процессов.

Об авторах

Л. М. Макаров
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Россия


А. В. Поздняков
Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет; Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова; Российский научный центр радиологии и хирургических технологий им. акад. А.М. Гранова
Россия


С. В. Протасеня
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Россия


Д. О. Иванов
Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет
Россия


В. С. Львов
Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет
Россия


С. Н. Львов
Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет
Россия


Список литературы

1. Румболдт З., Кастильо М., Хуанг Б., Росси А. КТ- и МРТ-визуализация головного мозга. Подход на основе изображений. М.: МЕДпресс-информ, 2016. 428 с.

2. Макаров Л.М., Поздняков А.В., Мелашенко Т.В., Александров Т.А., Тащилкин А.И. МРТ головного мозга в онтогенезе плода новорожденного - диагностическая основа модели диссипативных систем // International Scientific Review. 2017. № 4(35). С. 85-91.

3. Головинский П.А. Математические модели. Теоретическая физика и анализ сложных систем. От формализма классической механики до квантовой интерференции. М.: Либроком, Editorial URSS, 2016. 370 с.

4. Мартинсон Л., Смирнов Е. Квантовая физика. М.: Изд-во MГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 526 с.

5. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика в 10 томах. Том 3. Квантовая механика (нерелятивистская теория). М.: Физматлит, 2008.

6. Гаусс К.Ф. Труды по теории чисел. М.: Издательство «Книга по Требованию», 2012. 979 с.

7. Львов В.С., Поздняков А.В., Иванов Д.О., Тащилкин А.И., Макаров Л.М., Позднякова О.Ф. и др. О возможности МР-морфометрии и диффузионно-тензорной МРТ в диагностике двусторонних спастических форм детского церебрального паралича // Педиатр. 2019. Т. 10. № 1. С. 29-36. DOI:10.17816/PED10129-36

8. Борисович Ю.Г., Близняков Н.М., Израилевич Я.А., Фоменко Т.Н. Введение в топологию. М.: Ленард, 2015. 448 с.

9. Пуанкаре А. Избранные труды. Том 2. М.: Наука, 1972. 358 с.

10. Арсенов О. Григорий Перельман и гипотеза Пуанкаре. М.: Эксмо, 2010.

11. Макаров Л.М., Поздняков А.В. MРТ диагностика и компьютерный анализ // Proceedings of the LVIII international Scientific and practical conference “International scientific review of the problems and prospects of modern science and education” (Boston, USA, 22-23 May 2019). 2019. С. 98-105. DOI:10.24411/2542-0798-2019-15802

12. Труфанов Г.Е, Рамешвили Т.Е. Лучевая диагностика опухолей головного мозга. Атлас КТ- и МРТ-изображений. СПб.: ЭЛБИ-СПб, 2007. 326 с.


Рецензия

Для цитирования:


Макаров Л.М., Поздняков А.В., Протасеня С.В., Иванов Д.О., Львов В.С., Львов С.Н. Математическое моделирование и численные методы анализа нейронных структур. Труды учебных заведений связи. 2019;5(3):98-107. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-3-98-107

For citation:


Makarov L..., Pozdnyakov A..., Protasenya S..., Ivanov D..., Lvov V..., Lvov S... Mathematical Modeling and Numerical Methods of the Analysis of Neural Structures. Proceedings of Telecommunication Universities. 2019;5(3):98-107. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-3-98-107

Просмотров: 509


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1813-324X (Print)
ISSN 2712-8830 (Online)