Вы здесь

Сенюкова Ольга Викторовна

Версия для печатиSend by email

Ассистент кафедры АСВК

Ученая степень: 
канд. физ.-мат. наук

Сенюкова Ольга Викторовна родилась в г. Москве. Окончила с серебряной медалью лицей информационных технологий № 1533 города Москвы (2003), факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (2008), аспирантуру факультета ВМК на кафедре АСВК (2012).

В 2012 году защитила кандидатскую диссертацию по теме: «Разработка алгоритмов семантической сегментации и классификации биомедицинских сигналов низкой размерности на основе машинного обучения» (научный руководитель Ю.М. Баяковский).

Лауреат стипендии МГУ (2015) и ВМК (2013, 2014, 2016) для молодых ученых и преподавателей, добившихся значительных успехов в педагогической и научной деятельности. Победитель конкурса на получение стипендии Президента РФ молодым ученым и аспирантам (2015-2016), гранта Президента для молодых ученых - кандидатов наук (2017-2018). Лауреат конкурса работ, способствующих решению задач Программы развития МГУ в номинации I: достижения в научно-исследовательской деятельности (2016). Победитель конкурса работ талантливых студентов, аспирантов и молодых ученых МГУ имени М.В. Ломоносова, учрежденного О.В. Дерипаска (2016).

В МГУ работает с 2010 года: инженер (2010-2011), ассистент кафедры АСВК (с 2011 года). Ведет семинарские занятия по практикуму на ЭВМ на 1 курсе. Автор и лектор спецкурса «Анализ медицинских изображений».

О.В. Сенюкова ведет направление, связанное с разработкой алгоритмов автоматического анализа медицинских изображений и других сигналов в лаборатории компьютерной графики и мультимедиа.

Член международного программного комитета ряда конференций и летних школ.

Область научных интересов: компьютерное зрение, машинное обучение, обработка медицинских сигналов.

Автор более 30 научных работ и учебно-методического пособия, в том числе:

  1. Системы моделирования трехмерных объектов // Компьютерная Графика и Мультимедиа - Сетевой журнал, 2006 (соавт. А. Дегтярева);
  2. Визуализация данных об экспрессии генов на поверхности коры и гиппокампа мозга мыши // Труды 19-й Международной Конференции по Компьютерной Графике и Зрению «Графикон’2009», Москва, 2009, с. 372-375;
  3. Автоматическая сегментация срезов мозга мыши, окрашенных по NISLL, основанная на обучении с учителем по разметке из атласа // Программирование, 2011, №5, с. 39-48 (соавт. А. Лукин, Д. Ветров)
  4. Diffuse Axonal Injury Lesion Segmentation Using Contouring Algorithm // Proc. of the 21-th International Conference Graphicon’2011, Moscow, 2011, pp. 84-87 (co-auth. V. Galanine et al.);
  5. Ensemble Decomposition Learning for Optimal Utilization of Implicitly Encoded Knowledge in Biomedical Applications // Proc. of IASTED International Conference on Computational Intelligence and Bioinformatics, Pittsburgh, USA, 2011, pp. 69-73 (co-auth. V. Gavrishchaka);
  6. Robust Algorithmic Detection of Cardiac Pathologies from Short Periods of RR Data Gavrishchaka // Knowledge-Based Systems in Biomedicine and Computational Life Science, Studies in Computational Intelligence (Springer Verlag), vol. 450, pp. 137-153 (co-auth. V. Gavrishchaka).
  7. Senyukova O. V. Segmentation of blurred objects by classification of isolabel contours // Pattern Recognition. — 2014. — Vol. 47, no. 12. — P. 3881–3889
  8. Сенюкова О. В. Сбалансированные деревья поиска: Учебно-методическое пособие. — Издательский отдел факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова, МАКС Пресс Москва, 2014. — С. 68
  9. Senyukova O., Zobnin D. Fast brain mri registration with automatic landmark detection using a single template image // Pattern Recognition (37th German Conference, GCPR 2015, Aachen, Germany, October 7–10, 2015, Proceedings). — Vol. 9358 of Lecture Notes in Computer Science. — Springer International Publishing Heidelberg, Germany, 2015. — P. 390–399
  10. Gavrishchaka V., Senyukova O., Davis K. Multi-complexity ensemble measures for gait time series analysis: Application to diagnostics, monitoring and biometrics // Signal and Image Analysis for Biomedical and Life Sciences. — Vol. 823 of Advances in Experimental Medicine and Biology. — Springer International Publishing Switzerland, 2015. — P. 107–126