Мошкин Андрей Сергеевич

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Профиль на hse.ru ↗ тел.: 15140

Публикаций

Языков

Наград

Конференций

Профиль Публикации (6) Курсы (0)

Профессиональные интересы

76.29.00 Клиническая медицина76.00.00 Медицина и здравоохранение28.23.00 Искусственный интеллект14.35.00 Высшее профессиональное образование. Педагогика высшей профессиональной школы

Должности

Приглашенный преподаватель — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Департамент компьютерной инженерии

Био

· Начал работать в НИУ ВШЭ в 2025 году.

Образование

2023 · Ученое звание: Доцент
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571804220670 от 27.10.2025 "Основы профилактики деструктивного воздействия на молодёжь в сети Интернет" 36 час. Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 772421521574 от 04.07.2025 "Современные методики в педагогике профессионального образования. Для преподавателей медицинских дисциплин." 36 час. ФГБУ "НМИЦ ТО им. Н.И. Пирогова"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № МПО 1000077394 от 21.03.2025 "Актуальные вопросы эпидемиологии и профилактики инфекций, связанных с оказанием медико-санитарной помощи" 36 час. ООО "Московская академия профессионального образования"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № МПО 1000075048 от 10.03.2025 "Ультразвуковая диагностика заболеваний органов брюшной полости, почек и щитовидной железы" 144 час. ООО "Московская академия профессионального образования"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 24/КЦ234 от 02.12.2024 "Межнациональные и межконфессиональные отношения в современной России" 36 час. ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № МПО 1000062624 от 16.10.2024 "Малоинвазивная хирургия органов брюшной полости" 144 час. ООО Московская академия профессионального образования
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 462700008580 от 27.04.2024 "Морфология сердца человека" 36 час. ФГБОУ ВО "Курский государственный медицинский университет"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571803911860 от 18.04.2024 "Противодействие коррупции в Вузе" 72 час. ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 020411001021 от 09.02.2024 "Актуальные вопросы медицины чрезвычайных ситуаций (медицины катастроф)" 36 час. ООО "ИПО Мед-Инвест"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571803579820 от 27.04.2023 "Организация доступной среды в образовательной организации и нормативно-правовые основы в работе с лицами с ОВЗ" 72 час. ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 57183135188 от 14.04.2022 "Современные аспекты совершенствования профессиональной деятельности преподавателя Вуза" 72 час. ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571803133200 от 30.12.2021 "Системы электронного обучения как элемент цифровой трансформации образовательного процесса в современном вузе" 40 час. ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 02241863321 от 03.09.2021 "Клиническая эхокардиография" 144 час. АНО ДПО "ДДМ"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 553101680285 от 28.01.2021 "Ультразвуковая диагностика при беременности" 18 час. ООО "Академия Дистанционного Образования"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571802180171 от 25.01.2021 "Проектирование и реализация образовательных программ средствами информационно-коммуникационных технологий в электронной образовательной среде" 72 час. ОГУ имени И.С. Тургенева
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 180002360333 от 29.07.2020 "Развитие профессиональных компетенций и мастерства педагога в условиях реализации ФГОС" 72 час. Московская академия профессиональных компетенций
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 772412272112 от 27.03.2020 "Хирургия" 144 час. ООО ДПО "Университет профессиональных стандартов"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 562410338038 от 28.10.2019 "Рентгенология" 144 час. ООО "Институт Инновационных Технологий"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 572409677002 от 18.10.2019 "Инновационные подходы к преподаванию медико-биологических дисциплин в медицинском ВУЗе" 18 час. ОГУ имени И.С. Тургенева
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 572407069556 от 28.11.2018 "Педагогическое и методическое сопровождения формирования аналитико-рефлексивной компетентности у студентов медицинского ВУЗа" 18 час. ОГУ имени И.С. Тургенева
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 180000461093 от 26.02.2018 "Информационно-коммуникационные технологии в высшей школе" 72 час. ОГУ имени И.С. Тургенева
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571801603259 от 22.12.2017 "Оказание первой помощи пострадавшим" 16 час. ОГУ имени И.С. Тургенева
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 571801594304 от 27.10.2017 "Охрана труда" 40 час. ОГУ имени И.С. Тургенева
· доп. Диплом о профессиональной переподготовке № 642405781382 от 30.06.2017 "Организация здравоохранения и общественное здоровье" 520 час. ЧУ ООДПО "Международная академия экспертизы и оценки"
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 16411 от 13.10.2016 "Ультразвуковая диагностика" 144 час. Орловский государственный университет
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 14754 от 24.04.2015 "Хирургия" 144 час. Орловский государственный университет
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 271 от 10.01.2008 "Проблемы образования взрослых. Педагогика и психология высшей школы" 144 час. Орловский государственный университет
· доп. Диплом о профессиональной переподготовке № 679294 от 17.06.2007 "Ультразвуковая диагностика" 504 час. ГОУ ВПО Орловский государственный университет
· доп. Диплом о профессиональной переподготовке № 679295 от 06.05.2007 "Рентгенология" 504 час. ГОУ ВПО Орловский государственный университет
· доп. Удостоверение о повышении квалификации № 000475 от 29.09.2006 "Профилактика, диагностика и лечение злокачественных новообразований" 72 час. ГУ Росийский онкологический научный центр им. Н.Н. Блохина РАМН

Опыт работы

· 2005-2007: В годах проходил обучение по специальности 3.1.9 «Хирургия» в ГОУ ВПО Орловский государственный университет
· 2007-2009: В годах проходил обучение в заочной аспирантуре по специальности «Хирургия» в ГОУ ВПО Орловский государственный университет
· 2009: В году защитил кандидатскую диссертацию «Влияние водных дисперсий оксидных наноструктур металлов на течение гнойных ран» по специальности 14.01.17 – хирургия в Диссертационном совете Д.208.009.01 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, ученой степени доктора наук Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко
· 2015 г.: С старший преподаватель кафедры анатомии, оперативной хирургии и медицины катастроф. С
· 2017 г.: доцент кафедры анатомии, оперативной хирургии и медицины катастроф
· 2023 г.: приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 08.09.2023 № 1802/нк-2 присвоено ученое звание доцента по специальности "Хирургия", аттестат ДОЦ № 015149

Гранты и проекты

2027 · государственное задание № 075-00195-25-00 на 2025 год и на плановый период 2026 и 2027 годов, проект FSGN-2024-0014 (1024041900023-6-3.1.3;3.2.12;3.2.4).

Идентификаторы исследователя

ORCID: 0000-0003-2085-0718
ResearcherID: V-7328-2018
SPIN РИНЦ: 9718-2516
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=6bm3jxkAAAAJ&hl=ru
Scopus AuthorID: 37067774100

Публикации (6)

Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент

2026 · ARTICLE · ru

Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между задачами и модальностями, а также обсуждены требования к надежности, клинической валидации и регуляторной классификации моделей. Универсальность трактуется как возможность единой модели или единого модульного контура решать широкий спектр задач (детекция, сегментация, триаж, суммаризация, извлечение фактов, визуально-текстовые вопросы) при сохранении проверяемости выводов и строгих ограничений: система не должна выдавать финальный диагноз и не подменяет врача, а предоставляет обоснованные гипотезы, наблюдения и подсказки, пригодные для клинической проверки и документирования в рамках действующих регуляторных требований.

PDF ↗

Segmentation of Vertebral Arteries on the MR Images

2025 · CHAPTER · en

The vertebral arteries are one of the most important sources of blood supply to the brain, therefore any pathological changes in them can be the reason behind serious diseases. Magnetic Resonance Imaging (MRI) allows diagnosticians to examine main arteries, which is exceptionally important for effective diagnosis. However, because of the small size of arteries relative to full MRI scan diagnosticians may not be able to spot significant anomalies due to subjective factors. This paper proposes the development of an intelligent system based on neural network for the segmentation of vertebral arteries in clinical MRI images. The system provides comparative analysis in form of reports, assisting diagnosticians in accurately examining relatively small regions of vertebral arteries in clinical MRI images. The proposed service has the potential to significantly improve identification of any vertebral arteries related pathologies, which result in improving diagnostic quality.

DOI ↗ PDF ↗

Integrative Profiling of the Ovarian Reserve Using Ultrasound and MRI Data by Comparative Analysis: A Systematic Review

2025 · ARTICLE · en

Справочная информация: Овариальный резерв отражает функциональные возможности яичников женщины, включая такие факторы, как количество фолликулов, качество яйцеклеток и потенциал к оплодотворению. Оценка овариального резерва имеет важное значение в репродуктивной медицине, особенно для оценки фертильности и вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ). В то время как обычно используются традиционные биохимические маркеры, такие как антимюллеровский гормон (АМГ) и фолликулостимулирующий гормон (ФСГ), инструментальные методы диагностики, такие как ультразвук и магнитно-резонансная томография (МРТ), дают ценную морфологическую и функциональную информацию. В этом систематическом обзоре без всестороннего мета-анализа оценивается роль ультразвукового исследования и МРТ в оценке овариального резерва и их потенциальное применение в клинических и исследовательских условиях. Методы: Был проведен всесторонний поиск литературы по нескольким базам данных для выявления соответствующих исследований, оценивающих овариальный резерв с помощью УЗИ и МРТ. Исследования были отобраны на основе заранее определенных критериев включения, с акцентом на такие параметры визуализации, как объем яичников, количество фолликулов, характеристики стромы и васкуляризация. Эффективность этих методов визуализации была проанализирована в сравнении с установленными биохимическими маркерами. Из-за неоднородности включенных исследований систематический обзор был проведен без формального мета-анализа. Результаты: Ультразвуковое исследование, в частности трансвагинальное ультразвуковое исследование (TVUS), остается золотым стандартом оценки овариального резерва, позволяя в режиме реального времени визуализировать количество антральных фолликулов (AFC), объем яичников и морфологию фолликулов. Ультразвуковая допплерография позволяет получить дополнительную информацию о кровотоке в яичниках, который коррелирует с развитием фолликулов и функцией яичников. МРТ обеспечивает трехмерное изображение с высоким разрешением, позволяющее детально оценить структуру яичников, плотность фолликулов и состав стромы. Несмотря на то, что МРТ обеспечивает превосходное контрастирование мягких тканей, ее роль в рутинной оценке овариального резерва ограничена из-за стоимости и доступности. Результаты исследования показывают, что, хотя оба метода являются ценными для оценки овариального резерва, нет единого мнения о стандартизированных параметрах визуализации для определения функциональной жизнеспособности яичников. В доступной литературе также представлены несоответствия в отношении корреляции между результатами визуализации и функцией яичников. Заключение: УЗИ и МРТ являются важными инструментами для оценки овариального резерва, предоставляя дополнительные морфологические и функциональные данные. Однако отсутствие стандартизированных параметров визуализации ограничивает их способность окончательно определить функциональную жизнеспособность яичников. Необходимы дальнейшие исследования для установления достоверных диагностических критериев и интеграции методов визуализации с биохимическими маркерами для повышения точности оценки овариального резерва в клинической практике и репродуктивных исследованиях. Ключевые слова: МРТ; овариальный резерв; антральные фолликулы.; характеристики фолликулов; характеристики яичников; ультразвуковые параметры женской фертильности.

DOI ↗

Анатомо-функциональное обоснование эффективности шунтирования позвоночной артерии сосудом из системы наружной сонной артерии

2025 · ARTICLE · ru

Цель исследования. Оценить анатомо-функциональную допустимость и адекватность выполнения межсистемного анастомоза при шунтировании позвоночной артерии сосудом из системы наружной сонной артерии. Материал и методы. На основе ультразвуковой допплерографии 1074 человек изучены размеры, гемодинамические показатели наружных сонных и позвоночных артерий, проведен расчет объемной скорости кровотока и диаметра шунта, достаточного для восполнения кровенаполнения в каждом индивидуальном случае. Все обследованные были подразделены на 4 возрастные группы: 1) до 35 лет, 2) от 36 до 60 лет, 3) от 61 до 75 лет, 4) старше 76 лет. Статистический анализ результатов произведен с использованием IBM SPSS Statistics 20. Результаты. При формировании шунта диаметром 2,5–3,0 мм объем замещаемого кровотока составит 134–194% от исходных значений, при диаметре 2,0 мм — 86%, при диаметре шунта 1,5 мм — до 48% объемного кровотока для позвоночной артерии. Выводы. Исследование способствует развитию новых и совершенствованию существующих методов сонно-позвоночного шунтирования на основе данных о функциональных, морфометрических особенностях этих сосудов у мужчин и женщин различных возрастных групп. На основе расчетов обоснованы критерии достаточности необходимого диаметра шунтирующего сосуда. В большинстве случаев желаемый эффект хирургического лечения может достигаться при диаметре шунтов 2,0–2,5 мм. В случаях малого размера требуемого диаметра предпочтительно использование артериального аутотрансплантата, при больших размерах — венозного. Указанные особенности актуальны для выполнения реконструктивных операций при персонифицированном подходе сонно-позвоночного шунтирования.

DOI ↗

Определение фолликулярного резерва яичников по данным ультразвукового исследования на основе методов машинного обучения

2024 · ARTICLE · ru

Обоснование. Овариальный резерв отражает способность женщины к успешной реализации репродуктивной функции. Оценка овариального резерва является актуальной задачей для клинической практики [1] и важна при проведении научных исследований. Использование методов компьютерной обработки диагностических изображений способно ускорить и облегчить выполнение рутинных задач в клинической практике. Их применение при ретроспективном анализе данных в научных целях позволяет повысить объективность исследования, дополнить его вспомогательной информацией [2]. Рассматриваемая задача локализации яичников и фолликулов на ультразвуковых снимках уже исследовалась в других работах. Например, Z. Chen и соавт. [3] применяли модель U-net для сегментации фолликулов на ультразвуковых снимках. А в статье V.K. Singh и соавт. [4] похожая задача решалась с использованием модификации U-net, называемой UNet++ [5], которая является очень популярной моделью для анализа медицинских изображений [6]. Цель — разработка моделей машинного обучения для анализа изображений яичников, полученных с аппарата ультразвуковой диагностики. Материалы и методы. Для предварительного обучения моделей сегментации яичников и детекции фолликулов использовался открытый набор данных с размеченной областью яичника [7]. Затем для обучения и тестирования использовался собранный нами набор данных, который содержит разметку областей яичников и фолликулов. Всего в нём находится около 800 примеров 50 уникальных пациентов. Локализация фолликулов на ультразвуковом снимке является сложной задачей, поэтому проектируемая система детектора была разделена на две части: сегментация яичника и детекция фолликулов внутри выделенной области. Это позволяет сконцентрировать внимание модели на области, где нет других органов и различных артефактов ультразвуковой диагностики, которые могут быть ложно восприняты как исследуемый объект. Для сегментации яичников мы использовали архитектуру UNet++ [5] с ResNeSt кодировщиком [8], который объединяет в себе механизмы внимания SE-Net [9] и SK-Net [10]. Для нахождения местоположения фолликулов внутри яичника используется модель детекции объектов, поскольку она позволяет произвести точный подсчёт количества фолликулов, даже если они перекрывают друг друга, чего не может сделать модель сегментации. В своей работе мы использовали YOLOv8 [11]. Кроме того, для улучшения качества предсказаний моделей использована предобработка данных: детекция и удаление области со вспомогательной информацией, снижение шума и аугментации. Результаты. По результатам данной работы представлены две модели локализации яичников: модель сегментации с качеством IoU не менее 50% и модель детекции с качеством mAP не менее 65%. Модель для детекции фолликулов с последующим подсчётом их количества с ошибкой MAPE не выше 35%. Заключение. В результате проведённого исследования было предложено, как применить методы машинного обучения для задачи анализа снимков ультразвуковых снимков. Разработанные модели сегментации и детекции уменьшают время и ошибки при анализе яичников и фолликулов на снимках. Использование механизма внимания и предобработки данных повышает качество моделей. Нейронная сеть для детекции фолликулов обеспечивает их подсчёт, даже при их перекрытии.

DOI ↗ PDF ↗

Оценка взаимосвязи характера хода позвоночных артерий и вен с морфометрическими и гемодинамическими показателями по результатам ультразвуковых исследований

2024 · ARTICLE · ru

Введение. Позвоночные артерии и вены — наиболее уязвимое звено церебральной гемодинамики, хорошо доступны для визуализации с использованием ультразвука. Цель. Определить взаимосвязь между характером хода и индивидуальными анатомическими особенностями позвоночных артерий и вен при выполнении ультразвуковых исследований. Материалы и методы. Обследованы 233 добровольца в возрасте от 18 до 86 лет. Диагностическое оборудование SonoAce R7, Logiq F6. Данные сгруппировали с учетом хода сосудов, пола пациентов, проведен статистический анализ. Результаты. Прямолинейный ход сосудов с обеих сторон был у 52 человек, непрямолинейный у 90, не совпадал в 91 случае. Наибольшая величина систолической скорости кровотока была при прямолинейном ходе артерий слева. Объёмная скорость при прямолинейном ходе — 84,0 ± 34,9 мл/мин., при непрямолинейном ходе — 84,9 ± 34,4 мл/мин. Заключение. Наименьшая разница значений диаметров артерий отмечена при двухстороннем непрямолинейном характере хода. Наибольшая скорость кровотока была при прямолинейном ходе артерий слева. Наиболее низкие показатели гемодинамики были отмечены при двухстороннем непрямолинейном ходе позвоночных вен. Средний диаметр вен без учета стороны визуализации не зависел от характера хода, составляя 1,4 ± 0,3 мм. В случаях непрямолинейного хода объемная скорость венозного кровотока 11,3–12,3 мл/мин., при прямолинейном ходе — 17,2 ± 11,7 мл/мин.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (0)

Нет курсов.