Научный руководитель: 

Светлана Илларионова, руководитель исследовательской группы; 

Максим Шараев, руководитель лаборатории BIMAI-Lab

Описание:

Проект посвящен разработке комплексной системы компьютерного зрения для автоматического анализа гистопатологических изображений рака молочной железы (H&E окрашивание). Система решает три взаимосвязанные задачи:
1. Классификация - определение статуса биомаркеров (ER+/ER-, PR+/PR-, HER2+/HER2-) по патчам гистопатологических изображений
2. Сегментация - выделение опухолевых клеток, стромальных и воспалительных.
3. Multi-Task Learning (MTL) – одновременная сегментация клеток предсказание нескольких биомаркеров.

Какой опыт получит стажер?
- Навыки Deep Learning для медицинских изображений
- Навыки обработки медицинских изображений для DL
- Навыки оценки моделей
- Воспроизведение методов из статей
- Основы гистопатологии рака молочной железы
- Клиническое значение биомаркеров (ER, PR, HER2)

Продолжительность стажировки: 2 месяца

Дата начала стажировки: обсуждается с кандидатами

Требования к кандидату:

Обязательные навыки:
Python — уверенный уровень
PyTorch или TensorFlow/Keras — базовый уровень (обучение, датасеты, DataLoader)
Знание основ свёрточных нейронных сетей и архитектур encoder-decoder
Понимание метрик качества сегментации: Dice, IoU, Precision/Recall

желательно:
Знакомство с Vision Transformers (ViT) и механизмом внимания
Понимание transfer learning и fine-tuning

плюс:
Знакомство с LoRA / PEFT методами
Опыт с albumentations, segmentation-models-pytorch, timm

Ежемесячная компенсация: Не подразумевается

Контактное лицо: Илларионова Светлана, s.illarionova@skoltech.ru