Научный руководитель: 

Светлана Илларионова, руководитель исследовательской группы; 

Максим Шараев, руководитель лаборатории BIMAI-Lab

Описание:

Проект посвящен автоматическому анализу гистологических патч-изображений биоптатов диффузной В-крупноклеточной лимфомы (DLBCL). Задачи охватывают три направления: бинарная семантическая сегментация макрофагов (высокий дисбаланс классов), классификация иммунного микроокружения, а также многозадачное обучение (MTL), объединяющее обе задачи в едином пайплайне.

О чем проект? Какие задачи? Какой опыт получит стажёр?
— Практика с патологическими foundation models (UNI2, CONCH, Virchow2, CellViT)
— Техники parameter-efficient fine-tuning: LoRA, progressive unfreeze
— Работа с несбалансированными медицинскими датасетами и специализированными loss-функциями (Tversky, Focal)
— Проектирование MTL-архитектур

Продолжительность стажировки: 2 месяца

Дата начала стажировки: обсуждается с кандидатами

Требования к кандидату:

Обязательные навыки:
Python — уверенный уровень
PyTorch — 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