Публикации

Специалисты Центра ведут активную научную деятельность в области искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа биомедицинских данных, медицинской диагностики и технологий обработки изображений. Результаты исследований публикуются в ведущих международных научных журналах и представлены на конференциях высшего уровня в области ИИ.

Публикации 2025 года

• Sokolov N., Getmanskaya A., Turlapov V. AI Diffusion Model-Based Technology for Automating the Multi-Class Labeling of Electron Microscopy Datasets of Brain Cell Organelles for Their Augmentation and Synthetic Generation // Technologies. 2025. Vol. 13(4), 127.
  DOI: https://doi.org/10.3390/technologies13040127
• Kalyakulina A., Yusipov I., Trukhanov A. et al. EpInflammAge: Epigenetic-Inflammatory Clock for Disease-Associated Biological Aging Based on Deep Learning // International Journal of Molecular Sciences. 2025. Vol. 26, 6284.
  DOI: https://doi.org/10.3390/ijms26136284
• Malkov A., Lebedeva A., Gerasimova S. et al. Multiparametric Machine Learning for Predicting Epileptic Hyperexcitability from Interictal EEG Background Activity // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2025. Vol. 152, Part B, 109210.
  DOI: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2025.109210
• Vershinina O., Turubanova V., Krivonosov M., Trukhanov A., Ivanchenko M. Explainable Machine Learning Models for Glioma Subtype Classification and Survival Prediction // Cancers. 2025. Vol. 17(16), 2614.
  DOI: https://doi.org/10.3390/cancers17162614
• Vershinina O., Sabbatinelli J., Bonfigli A.R. et al. Explainable Artificial Intelligence Model Predicting the Risk of All-Cause Mortality in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus // Frontiers in Endocrinology. 2025. Vol. 16.
  DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2025.1689312
• Vershinina O., Sushentsev N., Zaikin A. et al. Improving the Potential for Predicting Prostate Cancer Progression in Patients on Active Surveillance Using Explainable Artificial Intelligence // Cancers. 2025. Vol. 17(22), 3598.
  DOI: https://doi.org/10.3390/cancers17223598
• Gromov N., Lebedeva A., Sharkov A. et al. Automated Sleep Spindle Analysis in Epilepsy EEG Using Deep Learning // Technologies. 2025. Vol. 13(11), 524.
  DOI: https://doi.org/10.3390/technologies13110524
• Zaikin A., Sviridov I., Oganezova J.G. et al. Synolitic Graph Neural Networks of High-Dimensional Proteomic Data Enhance Early Detection of Ovarian Cancer // Cancers. 2025. Vol. 17(24), 3972.
  DOI: https://doi.org/10.3390/cancers17243972
• Kovalchuk A.V., Lebedev A.A., Shemagina O.V. et al. Enhancing Cascade Object Detection Accuracy Using Correctors Based on High-Dimensional Feature Separation // Technologies. 2025. Vol. 13(12), 593.
  DOI: https://doi.org/10.3390/technologies13120593
• Krivonosov M.I., Khabarova T.A., Kondakova E.V. et al. Cognitive Aging Clock Based on Explainable Artificial Intelligence // NPJ Aging. 2025. Vol. 11, Article number: 105.
  DOI: https://doi.org/10.1038/s41514-025-00289-y

Публикации 2024 года

• Yusipov I., Kalyakulina A., Trukhanov A., Franceschi C., Ivanchenko M. Map of Epigenetic Age Acceleration: A Worldwide Analysis // Ageing Research Reviews. 2024. Vol. 100, 102418.
  DOI: https://doi.org/10.1016/j.arr.2024.102418
• Krivonosov M., Pazukhina E., Zaikin A. et al. Evaluating the Effect of Climate on Viral Respiratory Diseases among Children Using AI // Journal of Clinical Medicine. 2024. Vol. 13(23), 7474.
  DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13237474
• Stasenko S., Kirdin A. Preservation of Dissipativity in Dimensionality Reduction // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2024. Vol. 142, 108553.
  DOI: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108553
• Kalyakulina A., Yusipov I., Kondakova E. et al. Inflammaging Markers in the Extremely Cold Climate: A Case Study of Yakutian Population // International Journal of Molecular Sciences. 2024. Vol. 25(24), 13741.
  DOI: https://doi.org/10.3390/ijms252413741
• Krivonosov M., Nazarenko T., Ushakov V. et al. Analysis of Multidimensional Clinical and Physiological Data with Synolitical Graph Neural Networks // Technologies. 2024. Vol. 13, 13.
  DOI: https://doi.org/10.3390/technologies13010013

Публикации в материалах конференций уровня A*

В 2025 году опубликована статья в материалах международной конференции уровня A* — International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).

• Baochang Zhang et al. Prompt as Knowledge Bank: Boost Vision-Language Model via Structural Representation for Zero-Shot Medical Detection // The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).
  Страница публикации:
  https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2025/hash/59a9cc95f046e9125d8816ef971873e7-Abstract-Conference.html

Полный текст статьи:
https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2025/file/59a9cc95f046e9125d8816ef971873e7-Paper-Conference.pdf

Профессор Баочанг Джан является сотрудником ИЦИИ ННГУ им. Н.И. Лобачевского. В публикации указана соответствующая аффилиация, а также отмечена финансовая поддержка проекта.

Работа посвящена развитию методов zero-shot learning для медицинской диагностики без предварительной разметки данных. Предложенный авторами подход StructuralGLIP использует структурное представление текстовых подсказок и скрытый банк знаний для более точного сопоставления изображений и описаний заболеваний. Экспериментальные результаты демонстрируют превосходство метода над существующими решениями в задачах медицинского обнаружения и анализа изображений.

Опубликованные результаты получены в рамках НИОКР «Интеллектуальные технологии ранней диагностики, прогнозирования и контроля лечения сердечно-сосудистых и нейродегенеративных заболеваний» (мероприятие №55 общего плана деятельности в рамках рабочего пакета №4, этап 2025 года).