Ляхова Ульяна Алексеевна

• В 2018 году окончила Северо-Кавказский федеральный университет по специальности «Биология» с присвоением квалификации «Бакалавр биологии».
• В 2020 году окончила Северо-Кавказский федеральный университет по специальности «Прикладная математика и информатика» с присвоением квалификации «Магистр прикладной математики и информатики».
• С 2020 года – младший научный сотрудник кафедры математического моделирования Северо-Кавказского федерального университета.
С 2025 года – доцент кафедры математического моделирования Северо-Кавказского
федерального университета (по внутреннему совместительству).

Исполнитель проекта поддержанного грантом Президента Российской Федерации, МК-3918.2021.1.6 «Высокопроизводительные устройства цифровой обработки медицинских изображений на основе параллельной математики» (2021-2022).

Исполнитель проекта поддержанного грантом Президента Российской Федерации, МК-371.2022.4 «Аппаратные ускорители с параллельными масштабированными вычислениями для обработки трехмерных медицинских изображений» (2022-2023).

Исполнитель проекта, поддержанного грантом РНФ 22-71-00009 «Новые подходы к цифровой обработке биомедицинских данных на основе параллельных вычислений и искусственных нейронных сетей» (2022-2024).

Научный консультант проекта Старт-1 № С1-117757 «Разработка программного обеспечения поддержки принятия врачебных решений при установке дентальных имплантов, с учетом прогнозирования нейронными сетями на основе индивидуальных особенностей пациента» (2022).

Исполнитель проекта РНФ 22-71-00009 «Новые подходы к цифровой обработке биомедицинских данных на основе параллельных вычислений и искусственных нейронных сетей» (2022-2024).

Исполнитель проекта РНФ 23-71-10013 «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений» (2023-2026).

Исполнитель проекта РНФ 24-71-10016 «Перспективные подходы к нейросетевой обработке сигналов и изображений и их реализация на современных аппаратных устройствах» (2024-2027).

Научные награды:

1 Победитель «УМНИКи» Ставропольского края 2021 г. с проектом «Разработка программного комплекса для выявления потенциально злокачественных новообразований кожи с использованием глубоких нейронных сетей» в направлении Н1 «Цифровые технологии».

2 Победитель Всероссийского молодежного #ВЦЕНТРЕНАУКИ в 2022 г. по тематическому направлению «персонализированная медицина, высокотехнологичное здравоохранение и технологии здоровье сбережения» с проектом «Высокоточный программный комплекс интеллектуального анализа гетерогенных дерматологических данных для выявления потенциально злокачественных новообразований кожи».

3 Благодарственное письмо Председателя Думы Ставропольского края за заслуги в научно-исследовательской деятельности (2024 г.).

Рецензент научных журналов:

1 Computerized Medical Imaging and Graphics (Scopus, Web of Science)
2 Scientific Reports (Scopus, Web of Science)
3 BMC Medical Informatics and Decision Making (Scopus, Web of Science)
4 BMC Cancer (Scopus, Web of Science)
5 Multimedia Systems (Scopus, Web of Science)
6 Biomedical Materials & Devices (Scopus, Web of Science)
7 Computers, Materials and Continua (Scopus, Web of Science)
8 Discover Artificial Intelligence (Scopus, Web of Science)
9 Cluster Computing (Scopus, Web of Science)
10 Journal of Medical Internet Research (Scopus, Web of Science)
11 Journal of Advanced Research (Scopus, Web of Science)
12 International Journal of Machine Learning and Cybernetics (Scopus, Web of Science)
13 International Journal of Dermatology and Venereology (Scopus, Web of Science)
14 International Journal of Computational Intelligence Systems (Scopus, Web of Science)
15 International Journal of Environmental Research and Public Health (Scopus, Web of Science)
16 The Journal of Supercomputing (Scopus, Web of Science)
17 Applied Sciences (Scopus, Web of Science)
18 Mathematics (Scopus, Web of Science)

Повышение квалификации:

1 «Противодействие коррупции в деятельности образовательной организации», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 24 часа, 2024 год, г. Ставрополь.

2 «Современные технологии развития критического мышления в области преподавания математических дисциплин», ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», 72 часа, 2025 год, г. Ставрополь.

Стаж научно-педагогической деятельности 6 лет.

Общий стаж работы – 6 лет.

• математическое моделирование биологических процессов
• методы обработки сигналов и изображений в медицине

Цифровая обработка изображений, медицинская визуализация, обработка биомедицинских данных, машинное обучение и искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, мультимодальные нейронные сети, ансамблевые нейронные сети, дистилляция знаний, квантование, краевые вычисления

1. Lyakhov P. A., Lyakhova U. A., Nagornov N. N. System for the Recognizing of Pigmented Skin Lesions with Fusion and Analysis of Heterogeneous Data Based on a Multimodal Neural Network// Cancers. – 2022. – Т. 14. – №. 7. – С. 1819. URL: https://www.mdpi.com/2072-6694/14/7/1819
2. Lyakhov, P.A., Dolgalev, A.A., Lyakhova, U.A., Muraev, A.A., Zolotayev, K.E., Semerikov, D.Y. Neural network system for analyzing statistical factors of patients for predicting the survival of dental implants //Frontiers in Neuroinformatics. vol.14, 2022. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2022.1067040/full
3. Lyakhov P. A., Lyakhova U. A. Neural network classification system for pigmented skin neoplasms with preliminary hair removal in photographs //Computer Optics. – 2021. – Т. 5. – №. 45. – С. 728-735. URL: http://www.computeroptics.ru/eng/KO/Annot/KO45-5/450512e.html.
4. Lyakhov P., Kiladze M., Lyakhova U. System for neural network determination of atrial fibrillation on ECG signals with wavelet-based preprocessing //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 16. – С. 7213. URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/16/7213.
5. Fedorenko, V. V., Lyakhova, U. A., Nagornov, N. N., Efimenko, G. A., Kaplun, D. I. Semantic Segmentation System of Pigmented Skin Lesions Based on Convolutional Neural Networks // 2022 11th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). – IEEE, 2022. – С. 1-5.
6. Lyakhov P. A., Lyakhova U. A., Baboshina V. A. Neural Network Classification of Dermatoscopic Images of Pigmented Skin Lesions //Mathematics and its Applications in New Computer Systems: MANCS-2021. – Cham: Springer International Publishing, 2022. – С. 41-49.
7. Lyakhova, U. A., Lyakhov, P. A., Abdulkadirov, R. I., Efimenko, G. A., Romanov, S. A., & Kaplun, D. I. System for neural network recognition of malignant pigmented skin neoplasms with image pre-processing //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2021. – Т. 2052. – №. 1. – С. 012023.
8. Lyakhova U. A., Lyakhov P. A. Method of Cleaning Hair Structures for Intellectual Image Classification of Skin Neoplasms //2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). – IEEE, 2021. – С. 0020-0023.
9. Lyakhova, U. A., Lyakhov, P. A., Chervyakov, N. I., Kaplun, D. I., Voznesensky, A. S. Method for determining skin lesions from images using neural network //2020 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). – IEEE, 2020. – С. 1-4.
10. N.I. Chervyakov, P.A. Lyakhov, M.R. Kiladze, U.A. Lyakhova, A.A. Kovalets. EEG Neuro-processing for the development of neurointerfaces //IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing, 2020. – Т. 873. – №. 1. – С. 012003.
11. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2023617299 Мультимодальная нейросетевая система обработки метаданных и сигналов электрокардиограммы для определения аритмии сердца, 07.04.2023
12. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2022615092 Среда мультимодального нейросетевого анализа гетерогенных дерматологических данных для распознавания пигментных новообразований кожи, 29.03.2022.
13. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2022616725 Программный комплекс для семантической нейросетевой сегментации пигментных новообразований кожи, 15.04.2022.
14. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2023662645 Интеллектуальная система классификации пигментных новообразований кожи на основе взвешенного ансамбля мультимодальных нейронных сетей, 09.06.2023.
15. Патент на изобретение RU 2771791 C1 Способ адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях, 12.05.2022.

Опубликовал более 40 научных трудов, в том числе 34 статьи в изданиях, индексируемых в РИНЦ, 9 статей в журналах из перечня ВАК, 22 статей в изданиях, индексируемых в Scopus и Web of Science, 7 авторских свидетельств.

Количество цитирований: 82 (РИНЦ); 209 (Google Scholar); 107 (Scopus); 36 (Web of Science).

Индекс Хирша: 5 (РИНЦ); 8 (Google Scholar); 6 (Scopus); 3 (Web of Science).