Семинары 2016 года

24.11.2016
Тема : Категориальные грамматики
Аннотация: Категориальная грамматика - это формализм для описания синтаксиса фрагментов естественных языков на основе алгебро-логических исчислений, описывающих взаимодействие синтаксических категорий (типов синтаксических объектов). Понятие категориальной грамматики сформировалось в работах К. Айдукевича (1930-е гг.) и И. Ламбека (1958), и с тех пор было сформулировано и решено много связанных с ними интересных логико-математических задач. Об этих задачах, а также об алгоритмических вопросах синтаксического разбора с помощью категориальных грамматик, и будет рассказано. Кроме того, будет продемонстрирована работа программы CatLog, анализирующей предложения на естественном (английском) языке с помощью одной из разновидностей категориальной грамматики.

29.09.2016
Тема: A Faster Tableau for CTL*
Докладчик: Mark Reynolds , Head of the School of Computer Science and Software Engineering at The University of Western Australia.

28.09.2016
Тема: A new rule for LTL tableaux
Докладчик: Mark Reynolds, Head of the School of Computer Science and Software Engineering at The University of Western Australia

15.09.2016
Тема: Knowledge Acquisition and Discovery in Description Logics with Formal Concept Analysis
Докладчик: Francesco Kriegel, Technische Universität Dresden, Germany

24.06.2016

Тема: Направления исследований раковых заболеваний в НИУ ВШЭ
Докладчики: Наталья Корепанова, магистрант НИУ ВШЭ; Марина Атоянц, студентка НИУ ВШЭ; Анна Лукутина, студентка НИУ ВШЭ; Элла Тюрюмина, студентка НИУ ВШЭ
Аннотация: Семинар проводился под руководством д.ф.-м.н. С.О. Кузнецова, ординарного профессора НИУ ВШЭ и был посвящён современным проблемам и достижениям в области медицинской информатике. Присутствовали эксперты:
1. А.И. Карачунский, заместитель генерального директора ФНКЦ ДГОИ им. Д. Рогачёва, директор института онкологии, радиологии и ядерной медицины, д.м.н., профессор.
2. О.Ю. Реброва, профессор Кафедры медицинской кибернетики и информатики РНИМУ им. Н.И. Пирогова, вице-президент МОО «Общество специалистов доказательной медицины», д.м.н., с.н.с.
3. А.А. Незнанов, старший научный сотрудник МНУЛ ИССА НИУ ВШЭ, к.т.н., доцент.
Были представлены следующие доклады студентов ФКН НИУ ВШЭ и сотрудников МНУЛ интеллектуальных систем и структурного анализа.

«Выбор терапии острого лимфобластного лейкоза (ОЛЛ) в подгруппах по данным протокола МВ2008», Наталья Корепанова, магистрант НИУ ВШЭ.
«Прогнозирование краткосрочной эффективности лечения ОЛЛ по данным протокола МВ2008», Марина Атоянц, студентка НИУ ВШЭ.
«Методы машинного обучения в задачах выбора терапии ОЛЛ», Анна Лукутина, студентка НИУ ВШЭ.
«Прогнозирование развития раковых заболеваний: объединённая математическая модель роста опухолей при раке молочной железы» Элла Тюрюмина, студентка НИУ ВШЭ.

А.А. Незнанов сделал краткое сообщение «Об использовании открытых данных проекта The Cancer Genom Atlas при оптимизации лечения раковых заболеваний», исполнитель Ольга Мухоморова, магистрант НИУ ВШЭ.
Приглашённые эксперты высоко оценили уровень докладов и участвовали в плодотворной дискуссии. Основной темой стала оптимизация лечения лейкемии (включая ОЛЛ) у детей и подростков:
- клинический смысл результатов машинного обучения на данных рандомизированных клинических исследований;
- построение гипотез с использованием алгоритма случайного леса, позволяющих оптимизировать выбор блоков протокола лечения на основе персональных данных пациента;
- интерпретация подгрупп различного риска и различного ответа на терапию, полученных с помощью методов анализа формальных понятий.
Также обсуждалась новая математическая модель естественной истории развития опухолевого процесса при раке молочной железы и выбор наиболее подходящих ядер и шкалирования признаков при анализе сходства пациентов.

24.05.2016

Тема: Анализ медицинских данных: обзор проблем и методов
Докладчик: Реброва Ольга Юрьевна, кафедра медицинской кибернетики и информатики РНИМУ им. Н.И. Пирогова

Аннотация: В докладе будут рассмотрены основные источники и типы медицинских данных, получаемых в медицинских клинических и популяционных исследованиях, а также при эксплуатации медицинских информационных систем разных уровней. Предполагается осветить особенности медицинских данных. Далее будут перечислены и кратко охарактеризованы классы задач, которые могут решаться в научной и практической медицине с помощью различных методов анализа данных. Предполагается также обозначить текущие проблемы в области медицинской науки и практики, связанные с нехваткой компетенций в области анализа медицинских данных.

17.05.2016

Тема: Recommending Remedial Learning Materials to the Students by Filling their Knowledge Gaps
Докладчик: Alexander Tuzhilin, Stern School of Business NYU

16.05.2016

Тема: Примеры задач по анализу данных Лондонской фондовой биржи
Докладчик: Иткин Иосиф Леонидович, Exactpro CEO and Co-Founder, London Stock Exchange Group

Аннотация: Диверсифицированный бизнес группы Лондонская фондовая биржа фокусируется на рынках капитала, интеллектуальной обработке информации и риск-менеджменте. Группа осуществляет важную экономическую и социальную функцию, обеспечивая компаниям для их роста и развития доступ к инвестициям. Технологические платформы группы ежедневно обрабатывают значительные объемы данных и обеспечивают устойчивую работу мировой финансовой системы. В докладе будут рассмотрены представляющие исследовательский интерес задачи по анализу данных:

1. выявление признаков манипуляции рынком и иных противозаконных действий;

2. расчет объем средств необходимых для обеспечения выполнения обязательств по сделкам;

3. создание оптимальной структуры биржевых индексов;

4. выявление ошибок в высоконагруженном программном обеспечении.

31.03.2016

Тема: Can we mitigate the attacks on Distance-Bounding Protocols by using challenge-response rounds repeatedly?
Докладчик: Max Kanovich, professor of computer science at Department of Computer Science and Information Systems, University of London, visiting professor of Faculty of Computer Science,School of Data Analysis and Artificial Intelligence

26.03.2016

Тема: Корректное распознавание по прецедентам: построение логических корректоров общего вида и вычислительные аспекты
Докладчик: Прокофьев Пётр Александрович, старший преподаватель Института Криптографии Связи и Информатики

Аннотация: Первая часть доклада посвящена вопросам обобщения классического подхода к корректному распознаванию по прецедентам с использованием дискретного аппарата. Исследуются методы повышения распознающей способности и скорости обучения логических корректоров — процедур распознавания, основанных на голосовании по семействам корректных наборов элементарных классификаторов.

Во второй части доклада рассматривается задача дуализации, которая возникает при обучении логических корректоров. Эта задача относится к числу труднорешаемых перечислительных задач. Построены новые асимптотически оптимальные алгоритмы дуализации эффективные «в среднем». Показано, что эти алгоритмы являются лидерами среди практических алгоритмов дуализации.

24.03.2016

Тема: Математические основы системно-биоинформатической платформы OncoFinder

Докладчик: Борисов Николай Михайлович, доктор технических наук, ООО «ПОНКЦ», Pathway Pharmaceuticals Ltd, НИЦ «Курчатовский институт»

Аннотация: Системно-биологическая платформа OncoFinder предназначена для анализа активации внутриклеточных сигнальных и метаболических путей, а также для поддержки принятия решений о назначении тех или иных методов лечения индивидуальным пациентам. Входными данными для данной системы являются результаты омиксного (транскриптомного, микротранскриптомного, протеомного и др.) профилирования клеток биоптата конкретных больных.

В ходе тестирования созданной нами системы мы показали следующие положения:
1. Оценка активации путей с помощью упрощенной формулы для величины pathway activation score (PAS) является обоснованной с точки зрения химической кинетики. Результаты, полученные с помощью полномасштабного химико-кинетического моделирования, отличаются не более, чем на 30% от приближенных значений, рассчитанных по формуле для PAS.
2. Использование величин PAS вместо уровней экспрессии отдельных генов позволяет за счет закона больших чисел выявить корреляции между одинаковыми образцами, исследованными различными методами, даже в тех случаях, когда на уровне отдельных генов такие корреляции выявить не удается.
3. Использование величин PAS вместо уровней экспрессии отдельных генов повышает количество маркерных элементов для различения нозологических форм заболеваний, а также для отличия пациентов, отвечающих и не отвечающих на тот или иной метод лечения.
4. Величина PAS, предложенная нами, является более релевантной биологически, нежели альтернативные величины для оценки активации внутриклеточных путей, предложенные другими авторами.
5. Для обучения по прецедентам при предсказании эффективности того или иного метода лечения для индивидуальных пациентов на основе величин PAS пригодны, в том числе, методы опорных векторов и случайного леса, однако их применение требует коррекции для недопущения экстраполяции.

10.02.2016

Тема: Многомасштабное описание трехмерной структуры молекулярного графа для решения задачи "структура-свойство"
Докладчик: Алексей Шестов, аспирант МГУ имени М.В. Ломоносова.

Аннотация: Одной из ключевых задач прикладной математики в химии является задача поиска количественных соотношений «структура – свойство», которая состоит в поиске численной зависимости между структурой молекулы химического соединения и её физико-химическими свойствами или биологической активностью. С точки зрения математики задача является частным случаем задачи распознавания образов.

Задачу можно условно разделить на две части - построение математического описания структуры молекул и решение задачи классификации\регрессии для полученного описания. В данном докладе рассматривается новый метод описания структуры молекул. Основу метода составляет нахождение структурных элементов на молекулярной поверхности, которые соответствуют областям однородных физико-химических и геометрических свойств.

01.02.2016

Тема: Reasoning with probability spaces
Докладчик: Stanislav O. Speranski, Scientific Researcher Laboratory of Logical Systems Sobolev Institute of Mathematics

21.01.2016

Тема: Современные математические модели медицинской информатики: от статистики до интеллектуального анализа данных
Докладчик: Незнанов Алексей Андреевич, к.т.н., доцент, старший научный сотрудник
Аннотация: Медицинская информатика [medical informatics] - дисциплина, посвящённая вопросам систематической обработки данных и знаний в медицине и здравоохранении. Медицинская информатика примыкает к биоинформатике и включает такие разделы как клиническая информатика и оптимизация процессов в здравоохранении.

Доказательная медицина [evidence-based medicine] – явное, систематическое и сознательное использование актуальных научных данных при принятии врачебных решений. Формально это методология медицинской практики, опирающаяся на проверку эффективности любых клинических действий, причём эффективность обосновывается в первую очередь контролируемыми клиническими исследованиями (КИ).

Методология доказательной медицины развивается более полувека, хотя сам термин утвердился только в 1990 году. Математической основой проведения и анализа результатов КИ является медицинская статистика. Но в последние годы мы наблюдаем революцию в анализе медицинских данных, связанных с развитием медицинской информатики. Её часть - клиническая информатика - занимающаяся поддержкой непосредственно клинической деятельности, "завязана" на КИ. Возникает вопрос: как связаны философия доказательной медицины и методология КИ с развитием математических методов? Как они обогащается технологиями интеллектуального анализа и обработки больших данных?

В докладе затронуты:

1. философия доказательной медицины;
2. современные взгляды на КИ и используемые модели медицинской статистики;
3. особенности данных, получаемых в результате КИ, и значимость таких данных;
4. особенности анализа оперативных клинических данных и роль систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) и их зависимости от КИ;
5. актуальные задачи клинической информатики;
6. примеры применения оригинальных математических подходов и методов.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа

Семинары 2016 года