Содержание
Клиника effi на Исторической: врачи (29)
Профиль подтверждён.
Клиника самостоятельно управляет своей страницей.
- Сортировать:
- по рейтингу
- по алфавиту
Прием ЛОРа-хирурга
2 500 ₽
Прием ЛОРа
2 500 ₽
Прием сомнолога
2 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием ЛОРа-хирурга
1 500 ₽
Прием ЛОРа
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием ЛОРа-хирурга
1 500 ₽
Прием ЛОРа
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием пластического хирурга
800 ₽
Прием ЛОРа-хирурга
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием ЛОРа-хирурга
1 800 ₽
Прием детского ЛОРа
1 800 ₽
Прием ЛОРа
1 800 ₽
Прием сомнолога
1 800 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием гинеколога
1 500 ₽
Прием гинеколога-эндокринолога
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием челюстно-лицевого хирурга
1 000 ₽
Прием пластического хирурга
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием трихолога
2 500 ₽
Прием косметолога
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием гинеколога
1 500 ₽
Прием гинеколога-эндокринолога
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием пластического хирурга
800 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием онколога
1 500 ₽
Прием маммолога
1 300 ₽
Прием онколога-маммолога
1 700 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием гинеколога
1 500 ₽
Прием гинеколога-эндокринолога
2 000 ₽
Прием гинеколога-хирурга
2 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием венеролога
1 500 ₽
Прием дерматолога
1 500 ₽
Прием дерматовенеролога
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием детского ЛОРа
2 200 ₽
Прием ЛОРа
2 200 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием детского ЛОРа
2 000 ₽
Прием ЛОРа
2 000 ₽
Прием фониатра
2 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием детского ЛОРа
2 000 ₽
Прием ЛОРа
2 000 ₽
Прием фониатра
2 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием детского ЛОРа
2 000 ₽
Прием ЛОРа
2 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием ЛОРа-хирурга
2 500 ₽
Прием детского ЛОРа
2 500 ₽
Прием ЛОРа
2 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием гинеколога
1 500 ₽
Прием гинеколога-хирурга
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием физиотерапевта
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием гинеколога
1 500 ₽
Прием гинеколога-хирурга
1 500 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием врача-косметолога
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием врача-косметолога
1 000 ₽
Прием дерматолога
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием дерматолога
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием врача-косметолога
1 000 ₽
Прием косметолога
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием врача-косметолога
1 000 ₽
Прием дерматолога
1 000 ₽
Прием косметолога
1 000 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Прием ЛОРа
2 200 ₽
Прием детского ЛОРа
2 200 ₽
Прием фониатра
2 850 ₽
Клиника перезвонит сегодня после 09:00
Частная лор клиника Effi на Дубровинского
Описание
effi это 11 ЛОРов, 5 ЛОР-хирургов, 3 пластических хирурга, 5 косметологов, 2 косметолога-эстетиста, ряд узких специалистов и еще большая команда сервисного отдела и медсестер.
Эксперт в ЛОР, Косметологии, Пластической хирургии
Фотографии
Персонал
Краенков
Станислав Сергеевич
отоларинголог
Эрлих
Ирина Алексеевна
отоларинголог
Абушаева
Галина Ахтямовна
отоларинголог
Иконникова
Елена Владимировна
отоларинголог
Диагностические процедуры
Дерматоскопия
от 900 р.
Врачи по специальностям
Консультация дерматолога
от 750 р.
Лазерное лечение акне
от 9900 р.
Удаление родинок
800 — 4600 р.
Удаление бородавок
от 800 р.
Удаление других кожных образований
800 — 4600 р.
Массаж
500 — 1930 р.
Консультация невролога
от 1500 р.
Консультация отоларинголога
830 — 1500 р.
Ларингоскопия
от 525 р.
Отоскопия
от 1150 р.
Промывание миндалин
от 580 р.
Односторонняя пункция пазух
525 — 1600 р.
Трихолог
от 750 р.
Мезотерапия для волос
500 — 4095 р.
Удаление сосудистых звездочек
1440 — 5600 р.
Хирургия
Удаление фурункула
от 735 р.
Консультация хирурга
от 1000 р.
Вскрытие абсцесса
Вскрытие абсцесса
от 1350 р.
Удаление ногтя
Удаление вросшего ногтя
2000 — 4030 р.
Пластическая хирургия
Консультация пластического хирурга
от 1000 р.
Абдоминопластика
75900 — 176700 р.
Блефаропластика
60500 — 80500 р.
Липосакция
16500 — 48400 р.
Липофилинг ягодиц
от 140000 р.
Отопластика
4900 — 38000 р.
Ринопластика
95000 — 145000 р.
Реабилитация после пластики
500 — 3900 р.
Удаление гинекомастии
от 66000 р.
Физиотерапия
Галокамера
от 340 р.
Прочее
Первичный прием врача
750 — 2200 р.
Повторный прием врача
300 — 750 р.
Сравнение с другими клиниками
Показать больше
Награды, лицензии, сертификаты
effi в рейтингах
Рейтинг доверия показывает нашу уверенность в том, что компания является добросовестной (не является мошенниками, не «развод», не «фирма-однодневка» и т.д.).
См.
детали расчета
290 место
Среди 422 клиники Красноярска
47 место
Среди 68 клиник Центрального района
Пожалуйста, оцените эту клинику:
Как добраться
Карта загружается, подождите.
Повышение эффективности распознавания микрообъектов на основе использования избыточных информационных структур изображений | Материалы конференции AIP
Пропустить пункт назначения
Исследовательская статья|
09 марта 2023 г.
Исроил Джуманов И.;
Сафаров Рустам Анатольевич
Информация об авторе и статье
а)
б) Автор, ответственный за переписку: [email protected]
Материалы конференции AIP 2700, 040022 (2023)
https://doi.
org/10.1063/5.0124901
- Разделенный экран
Взгляды
- Содержание артикула
- Рисунки и таблицы
- Видео
- Аудио
- Дополнительные данные
- Экспертная оценка
Нажмите здесь, чтобы открыть pdf в другом окне
PDF дляДелиться
- Твиттер
- Фейсбук
- Реддит
Иконка Цитировать
ЦитироватьПоиск по сайту
Цитата
Джуманов Исроил И.
, Сафаров Рустам А.; Повышение эффективности распознавания микрообъектов на основе использования избыточных информационных структур изображений. Материалы конференции AIP 9 марта 2023 г.; 2700 (1): 040022. https://doi.org/10.1063/5.0124901
Скачать файл цитаты:
- Ris (Zotero)
- Менеджер ссылок
- EasyBib
- Подставки для книг
- Менделей
- Бумаги
- Конечная примечание
- РефВоркс
- Бибтекс
панель инструментов поиска
Расширенный поиск
|Поиск по цитированию
Разработаны научно-методические основы решения задач идентификации, распознавания, классификации микрообъектов — пыльцевых зерен, одноклеточных организмов на основе механизмов определения их разновидности, принадлежности к какому-либо классу, оптимизации с использованием информационно-избыточных структур в виде геометрических фигур, морфология, динамика, видовые характеристики, особенности нейронных сетей.
Исследованы системы управления производственно-технологическими комплексами, палинология, мониторинг окружающей среды и экология, медицинская диагностика. Разработаны механизмы оптимизации идентификации и адаптивного обучения нейронных сетей в условиях априорной недостаточности, неопределенности параметров и низкой точности данных. Предложены методы оптимизации, основанные на подгонке значений параметров к свойствам изменения точек контуров изображения, настройке структуры сети, переменной функции активации, фильтрации шумов, случайных выбросов, вспышек на изображении. Получены оценки среднеквадратической ошибки для различных динамических моделей идентификации, фильтрации, аппроксимации, интерполяции и экстраполяции изображений. Реализован программный комплекс для идентификации, распознавания и классификации микрообъектов, апробированный на реальных данных областной поликлиники при диагностике туберкулезных больных на основе трехслойной, рекуррентной, слабосвязанной нейронной сети, Сеть Кохонена по алгоритмам обучения сети с учителем и без него, которая синтезируется кубическими, биквадратичными, интерполяционными сплайн-функциями.
Темы
Искусственные нейронные сети,
Обучение и модели обучения,
преподавание,
Экология,
Описательная статистика
1.
Ю. В.
Визилтер
,
Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий
, (
Физматкнига
,
М
,
2010
), стр.
672
.
2.
Р.
Гонсалес
,
Цифровая обработка изображений
, (
Технос фера
,
М
,
2005
), стр.
1072
.
3.
С. М.
Холмонов
и
Р.
Сафаров
,
Наука И Мир
,
5
(
33
),
11 9
–
122
(
2016
).
4.
Д.В. (
Томск
,
2016
) стр.
544
–
550
.
5.
Р.О.
Дуда
и
П.Е.
Харт 9 0003 ,
Классификация образцов
(
John Wiley & Sons
,
Нью-Йорк
,
2001
) стр.
654
.
6.
И. И.
Джуманов
,
О. И.
Джуманов
и
Р.А. Контроль и управление
,
5
,
71
–
78
, (
2019
)
7.
Г. М.
Попова
и
В. Н.
Степанов
,
Автоматика и телемеханика
1
,
131
–
142
(
2004 900 03 ).
8.
И.
Джуманов
,
О.
Джуманов 9 0003 и
Р.
Сафаров
,
E3S Web Conf.
,
304
, (
2021
).
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130401007
9.
E.
Provenzi
, et al,
IEEE Transactions on Image Processing
,
9 0004 16
,
162
–
171
(
2007
).
https://doi.org/10.1109/TIP.2006.884946
10.
И. И.
Жуманов
,
Проблемы информации ики и энергетики
, (
Издательство «Фан» АН РУз
,
Ташкент
,
2016
)
4
.
12
.
11.
Б.
Верма
,
М.
Блюменштейн 90 003 и
S.
Кулкарни
,
Journal of Intelligent Systems
,
9
(
1
),
39
–
54
(
1999
).
https://doi.org/10.1515/JISYS.1999.9.1.39
12.
В. А.
Головко
и
В. В.
Краснопрошин
Нейросетьевые технологии обработки dannix,
(
Минск
,
2017
), стр.
265
.
13.
D.
Marini
и
A.
Rizzi 900 03 ,
Вычисления изображения и зрения
,
18
,
1005
–
1014
, (
2000
).
https://doi.org/10.1016/S0262-8856(00)00037-8
14.
А. С.
Дурай
,
А. Е
Саро
и
М.
Фил
,
Журнал GVIP
,
6
(
2
),
122
–
128
(
2006
).
15.
Д.
Лю
,
С.
Ван
,
Д.
Хуан
,
Г.
Д eng
,
F.
Цзэн
и
H.
Чен
,
Компьютеры в биологии и медицине
,
72
.
185
–
200
(
2016
).
https://doi.
org/10.1016/j.compbiomed.2016.03.010
16.
И.И.
Джуманов
,
О.И. манов
и
Р.А. Российская автоматизация конф.
,
2020
,
626
–
631
, (
2020
).
17.
Д.
Банарсе
,
I.
Франция
,
A. W. G.
Duller
90 002 ,
Достижения в области инженерного программного обеспечения
,
2000
,
944
.
18.
W.
Ma
,
J.M.
Морель 90 003 ,
С.
Ошер
, и
A.
Chien
,
Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
2011
,
153
–
160
.
19.
Г.
Кутынёк
и
Д.
Лабат 9 0003 ,
Shearlets, Многомасштабный анализ для многомерной даты
(
Book
,
Birkhäuser
,
2012
), стр.
347
.
20.
A.
Boucher
,
P.
Hidalgo
,
M.
Thonnat
,
J.
Belmonte
и
С.
Галан
,
Во 2 -м европейском симпозиуме по аэробиологии
, (
Вен Австрия
,
2000
), стр.
3
.
21.
И.И.
Жуманов
,
О.И. юманов
, и
Р.А.
Сафаров
,
Journal of Physics: Conference Series
,
1791
(
1
),
012099
, (
2021
).
22.
М.
Бертальмио
,
В.
Казель
и
E.
Provenzi
,
International Journal of Computer Vision
,
83
,
101
–
119
(
2009
).
https://doi.
org/10.1007/s11263-009-0221-5
23.
Р.
Киммел
,
М. 9 0003
Элад
,
Д.
Шакед
,
Р.
Кешет
, и
I.
900 02
Собель
,
Междунар. Журнал компьютерного зрения
,
52
,
7
–
23
(
2003
9 0002).
https://doi.org/10.1023/a:1022314423998
24.
S. V.
Kuleshov
,
Yu. А.
Аксенов
и
А. А.
Зайцева
,
Инновационный Наука
,
5
,
82
–
86
(
2015
).
25.
X.
Чжан
,
П.
Шен 900 03 ,
Л.
Луо
,
Л.
Чжан
и
J.
Песня
,
Proc. 21-й междунар. конф. Распознавание образов
,
2012
, стр.
2034
–
2037
.
26.
Ж.И. О.
Исроилович
и
С.Р. Продвинутый в области интеллектуальных систем и вычислений
,
1323
AISC,
170
–
179
(
2021
).
https://doi.org/10.1007/978-3-030-68004-6_22
27.
Д. А.
Безуглов
,
90 004 С.Ю.
Рытиков
,
В.И.
Швидченко
,
Современные проблемы радиоэлектроники: IV межд. научная конф.
, (
Ростов-на-Дону
,
2012
), стр.
203
–
212
.
28.
Ж.И. О.
Исроилович
и
С.Р. Междунар. конф. по информатике и ком. Тех
,
2020
,
9351483
.
29.
S. M.
Стрингер
et al,
Самоорганизующиеся непрерывные сети аттракторов и интеграция путей: одномерные модели ячеек направления головы
, (
2009
) стр.
217
–
242
.
30.
Д.
Лю
,
С.
Ван
,
Д.
Хуанг
,
Г.
Дэн
,
F.
Цзэн
и
H.
Чен
,
Компьютеры в биологии и медицине
,
72
.
185
–
200
(
2016
).
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2016.03.010
31.
Л.
Ли
,
Р.
Ван
,
Вт.
Ван
и
Вт.
Гао
,
Проц. Международный IEEE. конф. Процесс изображения.
,
2015
,
3730
–
3734
.
Этот контент доступен только в формате PDF.
больниц в регионах России обращаются к IBM за помощью в трансформации здравоохранения
- Детали
IBM Здравоохранение
IBM (NYSE:IBM) объявила о том, что несколько больниц и клиник из быстро развивающихся регионов России за пределами Москвы и Санкт-Петербурга сотрудничают с IBM для модернизации инфраструктуры и улучшения ухода за пациентами. Ряд поставщиков медицинских услуг, таких как Больница Муромского железнодорожного вокзала, Клиника Новосибирского института патологии кровообращения в Сибири и Больница скорой медицинской помощи г. Петрозаводска, обратились к IBM с просьбой предоставить новые системы управления информацией, обеспечивающие врачам и медицинскому персоналу быстрый доступ к медицинской помощи. данные и сократить время ожидания для пациентов.
Согласно исследованию ВЦИОМ (Всероссийский центр изучения общественного мнения), 33 процента россиян предпочитают использовать самолечение вместо обращения к профессиональной медицинской помощи из-за недостаточного медицинского обслуживания, особенно в некоторых более отдаленных регионах России, где часто излечимы и управляемые болезни часто оставаться без контроля и лечения.
По этой причине Правительство России реализует специальную программу модернизации здравоохранения по всей стране.
В рамках своей инициативы по географическому расширению IBM активно расширяет свои бизнес-операции в России и странах Содружества Независимых Государств (СНГ), и здравоохранение становится одним из секторов, стимулирующих рост ИТ в регионе.
«Технологии играют важную роль в преобразовании медицинских услуг по всей России, особенно в быстро развивающихся регионах России, — сказал Кирилл Корнилиев, генеральный директор IBM в России/СНГ. «Это не только улучшает доступ к критически важной медицинской информации и улучшает процесс принятия решений, но также способствует повышению эффективности услуг и сокращению времени ожидания пациентов. Оцифровка базовой инфраструктуры — это первый шаг к интеллектуальной медицине в России. использование аналитики для лучшего понимания информации, помогающей снизить риск медицинских ошибок».
Улучшение ухода за больными в Сибири
Клиника Новосибирского института патологии кровообращения им.
Мешалкина, крупнейшая кардиологическая больница Сибири, обратилась к ИТ-системам для трансформации ухода за пациентами. Согласно Федеральному закону РФ, медицинские организации должны хранить медицинскую документацию не менее 25 лет. Кроме того, ежегодно выполняя более 15 000 операций, клиника нуждалась в эффективном управлении постоянно растущими объемами данных.
Система, основанная на технологиях хранения данных IBM, позволит клинике хранить и извлекать до одного петабайта (эквивалент 2000 энциклопедий) ценной медицинской информации, включая историю болезни и изображения.
«Эффективное управление и высокая доступность медицинской информации — важнейшие требования современного здравоохранения, — отметил Тимур Коровкин, директор по информационным технологиям клиники Новосибирского института патологии кровообращения Мешалкина. «Следующим этапом будет изучение технологий аналитики, чтобы лучше понять данные и возможные методы лечения».
Оцифровка данных больных железнодорожников г.
Мурома
Больница Муромской железной дороги, расположенная во Владимирской области Российской Федерации к востоку от Москвы, оказывает медицинские услуги более чем 30 000 железнодорожников и членов их семей государственной компании «Российские железные дороги» (РЖД).
Больница ранее полагалась в основном на бумажные системы для записи, хранения и доступа к медицинской информации. Информация о пациентах из разных больничных отделений не была интегрирована, что практически не позволяло врачам получить полное медицинское представление о своих пациентах.
В больнице было внедрено автоматизированное решение для управления информацией от российского бизнес-партнера KMIS, работающее на социальном программном обеспечении IBM и серверах IBM System x. Новая интегрированная система предоставляет врачам и медицинским работникам единое представление истории болезни пациента, что позволяет им лучше оценивать и более эффективно лечить заболевание. Система включает в себя результаты анализов, например, на туберкулез, которые автоматически проверяются на наличие аномалий.
В случае их обнаружения система немедленно оповещает врачей и назначает приоритетный прием, что позволяет врачам принимать упреждающие меры для лечения заболевания. Объединяя семейные истории болезни, система позволяет врачам выявлять любые склонности к таким заболеваниям, как диабет, и принимать превентивные меры для снижения будущих рисков для здоровья в семье.
Благодаря новой системе в больнице Муромской железной дороги на 40 процентов повысилась эффективность процессов, сократилось время ожидания пациентов более чем на 200 процентов, а количество ошибок в диагностике и лечении уменьшилось на 260 процентов.
«Теперь у нас есть возможность оказывать быструю и качественную медицинскую помощь с помощью информационной системы с поддержкой аналитики, которая объединяет информацию о пациентах в единую карту», — сказал Андрей Галкин, заведующий отделом систем управления Муромской привокзальной больницы.
Автоматизация систем здравоохранения Республики Карелия
IBM также работает с KMIS и больницей скорой медицинской помощи Петрозаводска в Республике Карелия на северо-западе России над внедрением электронных медицинских карт и автоматизированной системы управления больничной информацией для восьми терапевтических и трех диагностических отделений.
Новая система, основанная на программном обеспечении IBM Notes и Domino, обеспечивает унифицированный доступ ко многим типам медицинских данных, позволяя врачам и медицинскому персоналу обмениваться и записывать информацию, а также мгновенно получать доступ к тестам и результатам лабораторных исследований для улучшения процесса принятия решений.
Новая система также помогает автоматизировать многие административные процессы в больнице, такие как запись на прием, планирование работы врачей, медсестер и персонала, а также помогает лучше управлять финансовыми процессами больницы и требованиями к отчетности.
«У наших врачей появился доступ в режиме реального времени к полному архиву медицинских данных пациента. В результате мы улучшили нашу способность диагностировать заболевания и принимать оптимальные решения для пациентов», — сказал Андрей Мячин, начальник отдела систем управления Больница скорой медицинской помощи Петрозаводска.
IBM занимается аналогичными проектами в других государственных больницах по всей России, в том числе в Волгоградской, Ленинградской, Кировской, Псковской, Пермской и Владимирской областях, а также в республиках Хакасия и Удмуртия.