Публикации

Более подробная информация о научной деятельности сотрудников может быть найдена на их персональных страницах.

2022

A. A. Dovganich, A. V. Khvostikov, Ya. A. Pchelintsev, A. S. Krylov, Ding Yong, Farias Mylene C. Q. . “Automatic out-of-distribution detection methods for Improving the deep learning classification of pulmonary X-ray images” // Journal of Image and Graphics, Vol. 10, No. 2, 2022, pp. 56−63.

Ya. A. Pchelintsev, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov, L. E. Parolina, N. A. Nikoforova, L. P. Shepeleva, E. S. Prokop’ev, M. Farias, Yong Ding. “Hardness analysis of X-ray images for neural-network tuberculosis diagnosis” // Computational Mathematics and Modeling, Vol. 33, No. 2, 2022, pp. 230−243.

Я. А. Пчелинцев, А. В. Хвостиков, А. С. Крылов, Л. Е. Паролина, Н. А. Никифорова, Л. П. Шепелева, Е. С. Прокопьев, М. Фариас, Д. Йонг. «Анализ жесткости рентгеновских снимков для нейросетевой диагностики туберкулеза» // Прикладная Математика и информатика, серия Труды факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова, т. 70, 2022, с. 52−70.

I. A. Mikhailov, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov. “Methodical approaches to annotation and labeling of histological images in order to automatically detect the layers of the stomach wall and the depth of invasion of gastric cancer” // Архив патологии, Vol. 84, No. 6, Медиа Сфера (М.), 2022, pp. 67−73.

A. S. Veshkin, A. V. Khvostikov. “Multiscale content-based image retrieval for whole-slide histological images” // Computational Mathematics and Modeling, Vol. 33, No. 2, Consultants Bureau, 2022, pp. 244−254.

A. V. Khvostikov, A. S. Krylov, I. A. Mikhailov, P. G. Malkov. “Visualization of whole slide histological images with automatic tissue type recognition” // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, Vol. 32, No. 3, 2022, pp. 483−488.

А. В. Хвостиков, А. С. Крылов, Д. М. Коршунов, М. А. Богуславский. «Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов с использованием глубокого обучения» // Интеллектуальные системы. Теория и приложения (ранее: Интеллектуальные системы по 2014, № 2, ISSN 2075-9460), т. 26, №. 1, 2022, с. 255−259.

N. D. Lockshin, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov. “Augmenting histological images with adversarial attacks” // In: Proceedings of the 32nd International Conference on Computer Graphics and Vision. 2022, pp. 637−647.

M. A. Penkin, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov. “Optimal input scale transformation search for deep classification neural networks” // In: Proceedings of the 32nd International Conference on Computer Graphics and Vision. 2022, pp. 668−677.

O. L. Pochernina, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov. “Semi-automatic algorithm for lumen segmentation in histological images” // In: Proceedings of the 32nd International Conference on Computer Graphics and Vision. 2022, pp. 648−656.

В. Е. Карнаухов, А. В. Хвостиков, А. С. Крылов. «Методы генеративной аугментации для задачи анализа гистологических изображений в условиях ограниченного количества данных» // в: Прикладная Математика и информатика, серия Труды факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова, т. 71. 2022, с. 110−123.

А. С. Вешкин, А. В. Хвостиков. «Многомасштабный метод поиска по содержимому для полнослайдовых гистологических изображений» // в: Прикладная Математика и информатика, серия Труды факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова. 2022, с. 71−85.

2021

М. А. Пенкин, А. С. Крылов, А. В. Хвостиков. «Гибридный метод подавления осцилляций Гиббса на изображениях магнитно-резонансной томографии» // Программирование, т. 3, 2021, с. 64−72.

A. Khvostikov, A. Krylov, I. Mikhailov, P. Malkov, N. Danilova. “Tissue type recognition in whole slide histological images” // CEUR Workshop Proceedings, Vol. 3027, 2021, pp. 496−507.

M. A. Penkin, A. S. Krylov, A. V. Khvostikov. “Hybrid method for Gibbs-ringing artifact suppression in magnetic resonance images” // Programming and Computer Software, Vol. 47, No. 3, 2021, pp. 207−214.

I. Mikhailov, A. Khvostikov, A. Krylov, P. Malkov, N. Danilova, N. Oleynikova. “Development of CNN-based algorithm for automatic recognition of the layers of the wall of the stomach and colon” // Virchows Archiv, Vol. 479, Suppl 1, 2021, S36-S37.

A. A. Dovganich, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov, L. E. Parolina. “Automatic quality control in lung X-ray imaging with deep learning” // Computational Mathematics and Modeling, Vol. 32, No. 3, 2021, pp. 276−285.

A. V. Khvostikov, D. M. Korshunov, A. S. Krylov, M. A. Boguslavskiy. “Automatic identification of minerals in images of polished sections” // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 44, 2021, pp. 113−118.

А. А. Довганич, А. В. Хвостиков, А. С. Крылов, Л. Е. Паролина. «Метод автоматического контроля качества рентгенограмм легких для применения глубокого обучения» // в: Прикладная Математика и информатика: Труды факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова, т. 67. 2021, с. 19−30.

2020

I. Mikhailov, A. Khvostikov, A. S. Krylov, P. Malkov, N. Oleynikova, O. Kharlova, N. Danilova. “Development of semi-automatic interactive algorithm for annotating histological images of colon epithelial neoplasms” // Virchows Archiv,, Vol. 477, S1, Springer Verlag (Germany), 2020, S27-S27. DOI.

A. Khvostikov, A. S. Krylov, I. Mikhailov, P. Malkov. “CNN assisted hybrid algorithm for medical images segmentation” // In: ICBIP '20: Proceedings of the 2020 5th International Conference on Biomedical Signal and Image Processing. Suzhou, China, 2020, pp. 14−19. DOI.

A. Kochkarev, A. Khvostikov, D. Korshunov, A. Krylov, M. Boguslavskiy. “Data balancing method for training segmentation neural networks” // In: CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2744. 2020, pp. 1−10.

Д. М. Коршунов, А. В. Хвостиков, А. В. Кочкарёв, М. А. Богуславский, А. С. Крылов. «Использование алгоритмов глубокого обучения для сегментации и анализа минералов на изображениях аншлифов» // в: Новое в познании процессов рудообразования: Труды молодых учёных, посвящённые 90-летию ИГЕМ РАН. 2020, с. 66−68.

J. Borovec, J. Kybic, I. Arganda-Carreras, D. V. Sorokin, A. V. Khvostikov, . . . . “ANHIR: Automatic Non-rigid Histological Image Registration Challenge” // IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 39, No. 10, 2020, pp. 3042−3052.

I. A. Mikhailov, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov, P. G. Malkov, N. A. Oleynikova, O. A. Kharlova, N. V. Danilova. “Development of semi-automatic interactive algorithm for annotating histological images of colon epithelial neoplasms” // Virchows Archiv, Vol. 477, S1, 2020, S27-S27.

M. Penkin, A. Krylov, A. Khvostikov. “Attention-based convolutional neural network for MRI Gibbs-ringing artifact suppression” // CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2744, 2020, pp. 1−12.

A. Kosov, A. Khvostikov, A. Krylov. “Adaptive method of glands segmentation on histological images” // CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2744, 2020, pp. 1−12.

Д. М. Коршунов, А. В. Хвостиков, А. В. Кочкарёв, М. А. Богуславский, А. С. Крылов. «Использование алгоритмов глубокого обучения для сегментации и анализа минералов на изображениях аншлифов» // в: Новое в познании процессов рудообразования: Труды молодых учёных, посвящённые 90-летию ИГЕМ РАН. 2020, с. 66−68.

2019

I. A. Mikhailov, A. V. Khvostikov, A. S. Krylov, N. A. Oleynikova, P. G. Malkov, O. A. Kharlova, N. V. Danilova. “Application of convolutional neural networks for glands instance segmentation in the images of colon epithelial neoplasms” // Virchows Archiv, Vol. 475, Suppl 1, Springer Verlag (Germany), 2019, S124-S124. DOI.

A. V. Khvostikov, A. S. Krylov, I. A. Mikhailov, P. G. Malkov. “Trainable active contour model for histological image segmentation” // Scientific Visualization,, Vol. 11, No. 3, National Research Nuclear University "MEPhI", Moscow, 2019, pp. 64−75. DOI.

A. Khvostikov, A. Krylov, I. Mikhailov, O. Kharlova, N. Oleynikova, P. Malkov. “Automatic mucous glands segmentation in histological images” // In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W12. 2019, pp. 103−109. Link.

N. Oleynikova, A. Khvostikov, A. Krylov, I. Mikhailov, O. Kharlova, N. Danilova, P. Malkov, N. Ageykina, E. Fedorov. “Automatic glands segmentation in histological images obtained by endoscopic biopsy from various parts of the colon” // Endoscopy, Vol. 51(04), 2019, pp. 6−7. Link.

N. Oleynikova, A. Khvostikov, A. S. Krylov, I. Mikhailov, O. Kharlova, N. Danilova, P. Malkov, N. Ageykina, E. Fedorov. “Automatic glands segmentation in histological images obtained by endoscopic biopsy from various parts of the colon” // Endoscopy, Vol. 51, No. 4, 2019, S6-S7.

А. В. Хвостиков. «Диагностирование болезни Альцгеймера с помощью трёхмерной свёрточной нейросети, основанной на архитектуре Inception» // в: 21-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и её применение - DSPA-2019». 2019, с. 576−582.

A. Krylov, V. Karnaukhov, N. Mamaev, A. Khvostikov. “Hybrid method for biomedical image denoising” // In: 4th International Conference on Biomedical Imaging, Signal Processing. 2019, pp. 60−64.

A. Krylov, M. Penkin, N. Mamaev, A. Khvostikov. “How to choose adaptively parameters of image denoising methods?” // In: 9th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA). 2019, pp. 1−6.

2018

A. Khvostikov, K. Aderghal, J. Benois-Pineau, A. Krylov, G. Catheline. “3D CNN-based classification using sMRI and MD-DTI images for Alzheimer disease studies” // ArXiv e-prints, 1801.05968, 2018, pp. 1−14.

A. Khvostikov, K. Aderghal, A. Krylov, G. Catheline, J. Benois-Pineau. “3D Inception-based CNN with sMRI and MD-DTI data fusion for Alzheimer's disease diagnostics” // ArXiv e-prints, 1809.03972, 2018, pp. 1−13.

A. Khvostikov, A. S. Krylov, O. Kharlova, N. Oleynikova, I. Mikhailov, P. Malkov. “CNN-based histological images segmentation of mucous glands” // Proceedings of the 28th International Conference on Computer Graphics and Vision GraphiCon'2018, Россия, Томск, 2018, pp. 258−261.

K. Aderghal, A. Khvostikov, A. Krylov, J. Benois-Pineau, K. Afdel, G. Catheline. “Classification of Alzheimer disease on Imaging modalities with deep CNNs using cross-modal transfer learning” // 31st International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2018, pp. 345−350.

2015

A. Khvostikov, A. Krylov, J. Kamalov, A. Megroyan. “Influence of ultrasound despeckling on the liver fibrosis classification” // In: Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Image Processing, Theory, Tools and Applications. 2015, pp. 440−445.

2013

А. В. Хвостиков. «Обработка текстовых изображений с использованием матрицы смежности» // в: Труды 15-й международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA'2013), т. 2. Москва, 2013, с. 41−45.