Кафедра біомедичної кібернетики

  • Українська
  • English

Алхімова Світлана Миколаївна

в. о. завідувача кафедри біомедичної кібернетики

Освіта: Закінчила з відзнакою кафедру медичної кібернетики та телемедицини НТУУ “КПІ” у 2008 р. за спеціальністю “Інформаційні управляючі системи і технології “.

Науковий ступінь: Кандидат технічних наук – дисертацію захистила у 2013 р. у спеціалізованій Вченій раді Д 26.002.19 за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади і системи, тема дисертації: «Адаптивна обробка та аналіз зображень комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа».

Вчене звання: доцент

Загальна інформація: На кафедрі працює з лютого 2009 р.

Дійсний член SPIE (the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers), IEEE (the Institute of Electrical and Electronics Engineers).

Автор понад 50 наукових і понад 10 навчально-методичних праць. Під керівництвом Алхімової С.М. були захищені 8 бакалаврських та 9 магістерських атестаційних робіт.

Дисципліни:

  • Алгоритмізація та програмування
  • Об’єктно-орієнтоване програмування
  • Медична візуалізація
  • Обробка медичних зображень
  • Аналіз медичних зображень

Сфера наукових інтересів:

  • Обробка та аналіз медичних зображень
  • Медична візуалізація
  • Комп’ютерна графіка
  • Алгоритми обробки зображень

Електронна пошта: alkhimova.svitlana@lll.kpi.ua

Основні наукові публікації за останні 5 років
  • Дюмін, О., & Алхімова, С. (2024). Генерація зображень перфузійних карт засобами глибокого навчання. Наука і техніка сьогодні, 11(39), 849-866. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2024-10(38)-849-866
  • Алхімова, С., & Дюмін, О. (2024). Проблеми автоматизації аналізу перфузії за даними динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії. Наука і техніка сьогодні, 8(36), 859-875. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2024-8(36)-859-875
  • Алхімова, С., & Озеров, М. (2024). Мультимодальна візуалізація даних перфузійних досліджень з використанням гліфів. Наука і техніка сьогодні, 7(35), 544-555. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2024-7(35)-544-555
  • Дюмін, О. Д., & Алхімова, С. М. (2024). Сучасні питання отримання перфузійних карт за даними томографічних досліджень. In Proceedings of the XXVII International scientific and practical conference “Science of the 21st century: searches, problems, development prospects” (pp. 263-268). International Science Group.
  • Сорокіна, В. В., & Алхімова, С. М. (2024). Аналіз застосування таблиць відповідності кольорів для візуалізації даних перфузійних карт. In Proceedings of the XXIII International scientific and practical conference “World ways and methods of improving outdated theories and trends” (pp. 380-385). International Science Group.
  • Гончарук, М., Настенко, Є., & Алхімова, С. (2023). Сучасні підходи до аналізу медичних зображень. Біомедична інженерія і технологія, 11, 56-61. https://doi.org/10.20535/2617-8974.2023.11.287960
  • Сазонова, К., & Алхімова, С. (2023). Автоматичне визначення функції артеріального притоку за даними перфузійної магнітно-резонансної томографії. Наука і техніка сьогодні, 1(15), 279-291. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-1(15)-279-291
  • Сазонова, К. М., Калапунь, О. А., & Алхімова, С. М. (2022). Аналіз функції артеріального притоку в залежності від розрахунку зведених перфузійних характеристик. In Proceedings of the XIV International scientific and practical conference “Modern stages of scientific research development” (pp. 470-474). International Science Group. 
  • Alkhimova, S., & Diumin, O. (2023). DEEP LEARNING-BASED NEURAL NETWORK FOR REGIONS OF INTEREST RETRIEVAL IN T2*-WEIGHTED BRAIN PERFUSION MRI. Science and Technology Today, 14(14), 301-314. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2022-14(14)-301-314
  • Alkhimova, S., & Diumin, O. (2022). Attention-based convolutional neural network for perfusion T2-weighted MR images preprocessing. In Proceedings of the XII International scientific and practical conference “Current challenges, trends and transformations” (pp. 549-555). International Science Group. 
  • Дюмін, О. Д., & Алхімова, С. М. (2022). Сегментація мозку на перфузійних зображеннях магнітно-резонансної томографії. In Proceedings of the IX International scientific and practical conference “Study of world opinion regarding the development of science” (pp. 649-655). International Science Group. 
  • Alkhimova, S., & Sazonova, K. (2022). Detection of the arterial input function using DSC-MRI data. In Proceedings of the V International Scientific and Practical Conference “Modern and global methods of the development of scientific thought” (pp. 541-547). International Science Group. 
  • Alkhimova, S., & Davydovych, I. (2022). Accuracy assessment of marker recognition using ultra wide angle camera. Technology Audit and Production Reserves, 3(2), 6-10. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2022.259068
  • Давидович, І. В., & Алхімова, С. М. (2022). Ефективне розпізнавання координатних міток з використанням надширококутної камери для інтраопераційної навігації. In Proceedings of the ХХIII International Scientific and Practical Conference “Theoretical and science bases of actual tasks” (pp. 615-620). International Science Group.
  • Давидович, І. В., & Алхімова, С. М. (2022). Розширення робочого простору до розмірів поля зору камери в системах інтраопераційної навігації. In Proceedings of the ХХII International Scientific and Practical Conference “Multidisciplinary academic research, innovation and results” (pp. 729-733). International Science Group.
  • Alkhimova, S. M., & Diumin, O. D. (2020). Research of fast initial response feature for brain segmentation on MR images with CUSUM filter. In SCIENCE, RESEARCH, DEVELOPMENT. Technics and technology (pp. 59-63). Diamond trading tour.
  • Alkhimova, S. M., & Sliusar, S. V. (2019). Analysis of effectiveness of thresholding in perfusion ROI detection on T2-weighted MR images with abnormal brain anatomy. KPI Science News, 126(4), 35-43. https://doi.org/10.20535/kpi-sn.2019.4.180237
  • Alkhimova, S. (2019). Impact of perfusion ROI detection to the quality of CBV perfusion map. Technology Audit and Production Reserves, 5(2), 27-30. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.182789
  • Alkhimova, S. M., & Slusar, S. V. (2019). Bottlenecks in validation of algorithms for perfusion image processing. In SCIENCE, RESEARCH, DEVELOPMENT. Technics and technology (pp. 25-27). Diamond trading tour.
  • Alkhimova, S. M., & Kuleshov, V. O. (2019). Analysis of turning angle in scope of brain tissue segmentation with CUSUM filter. In SCIENCE, RESEARCH, DEVELOPMENT. Technics and technology (pp. 68-72). Diamond trading tour.
  • Alkhimova, S., & Krenevych, A. (2019). Brain tissues segmentation on MR perfusion images using CUSUM filter for boundary pixels. International Journal of Computing, 18(2), 127-134. https://doi.org/10.47839/ijc.18.2.1411
  • Alkhimova, S. (2019). CUSUM Filter for Brain Segmentation on DSC Perfusion MR Head Scans with Abnormal Brain Anatomy. In Proceedings of the 2019 International Conference on Intelligent Medicine and Image Processing (pp. 43-47). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3332340.33323