Закулисье МатМодельера


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


Карина Уразова, математик и исследователь в биомедицине. Показываю, как живые системы становятся моделями и кодом — вместе с ошибками, гипотезами и настоящим закулисьем науки.
Связаться с админом: @karina_urazova

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


РЕЦЕНЗЕНТ №2: СИНТЕТИКА — НЕ ПАЦИЕНТ

Я люблю синтетические данные.
Правда.
Когда данных мало отлично.
Редкий класс прекрасно.
Нужно проверить крайний сценарий пожалуйста.
Нужно быстро понять, работает ли идея вообще, прежде чем месяцами собирать датасет, вообще вопросов нет.

FDA, к слову, тоже исследует синтетические данные именно как способ дополнять медицинские датасеты при разработке и оценке AI-моделей.

Проблемы начинаются примерно здесь:
«А зачем нам реальные данные? У нас синтетика очень реалистичная».

И вот тут в комнату входит Рецензент №2.
Потому что если вы сами создали данные, сами задали их распределение, сами определили патологию, сами внесли шум, а потом ваша модель прекрасно научилась всё это распознавать
поздравляю.
Вы доказали, что модель хорошо понимает мир, который вы сами ей придумали.

Пациент пока в исследовании участия не принимал.
И есть ещё одна маленькая неприятность.
Медицинское изделие регистрируют не за красивый ROC-AUC и не за то, что loss наконец перестал выглядеть как кардиограмма.
Нужно подтверждать качество, эффективность и безопасность продукта; система регистрации отдельно предусматривает клинические испытания там, где они необходимы для подтверждения эффективности. Для ПО с ИИ сейчас существуют ещё и специальные требования к регистрационному досье и последующему мониторингу его работы.

Поэтому сам факт обучения на синтетике не приговор.
А вот попытка заменить синтетикой реальную клиническую проверку уже совсем другой разговор.

Синтетические данные могут помочь вам построить модель.
Они могут увеличить выборку.
Помочь с редкими случаями.
Дать контролируемый эксперимент.
Позволить проверить гипотезу.
Но они не превращаются в пациента от того, что вы добавили побольше шума.

Синтетика — это инструмент, а не замена реальных пациентов.
Рецензент №2: major revision.

#эмэль@MathModeller
#моделируеммодели@MathModeller






🎤Первый выпуск первого сезона «Закулисья МатМодельера» доступен для прослушивания!

Apple Podcast

Яндекс музыка


Автор наконец-то дошёл до записи выпусков подкаста :)


Репост из: Биомедтех с Аллой Панченко | SechenovTech
В биомедтехе сильная научная идея — лишь начало пути. Чтобы разработка стала востребованным продуктом, важно заранее проверить клиническую ценность, понять требования рынка и регуляторной среды, а также выстроить диалог с будущими пользователями, партнерами и производителями.

🚀 Весь этот путь можно пройти вместе с Сеченовским Университетом в 10-ом юбилейном сезоне акселератора SechenovTech!

К участию приглашаются студенты, молодые ученые, врачи, исследователи и команды, развивающие проекты в сферах medtech, healthtech, фармацевтики, медицинских изделий и IT для здравоохранения.

В новом сезоне вас ждут:
• индивидуальная работа с трекерами;
• консультации ведущих отраслевых экспертов;
• поддержка в доработке, развитии и упаковке проекта;
• новый формат — медтех-туры в компании технологических лидеров и на производственные площадки;
• возможность представить проект на финальном демодне в Москве.

Заявки принимаются до 25 августа.

⏺Старт программы — 5 сентября

⏺Демодень — 10 декабря

Участие бесплатное.

💡Регистрация.

👍Подробности можно узнать здесь.


ПОЧЕМУ «ШОВ МОДЕЛИ» — ЭТО НЕ ПРО КРАСИВОЕ НАЗВАНИЕ

Мне вообще нравится, что слово матмодельер у многих сначала вызывает очень странную реакцию

Типа: «Это что-то из фэшн-индустрии?»

И в каком-то смысле да, потому что модельер работает с формой, конструкцией, материалом и тем, как всё это должно держаться вместе
А в математическом моделировании, если честно, всё примерно так же

Только вместо ткани — данные, гипотезы, уравнения, код и биология. И вместо платья — модель, которая либо держит форму, либо расползается у тебя в руках.

И вот здесь появляется идея, которая мне сейчас особенно нравится: шов модели

Шов — это вообще очень точная метафора

С одной стороны, это место соединения С другой — место напряжения А ещё именно по шву часто видно качество всей работы
В модели всё точно так же

Есть место, где сшиваются:
— реальный объект и его упрощённое описание; — биология и механика; — экспериментальные данные и теория; — уравнение и его численная реализация; — результат и его интерпретация

Именно там чаще всего и начинается самое интересное.
Потому что хорошая модель ломается не обязательно в центре. Очень часто она расходится именно по швам

⚠️Там, где допущение оказалось слишком смелым
⚠️Там, где параметр взяли «ну примерно отсюда»
⚠️Там, где код уже работает, но физический смысл начинает тихо выходить из чата
⚠️Там, где всё выглядит правдоподобно, но одно с другим на самом деле плохо соединяется

🖥️Поэтому мне и хочется, чтобы в этом канале был не только разговор о готовых моделях, графиках и результатах

🔎Мне интереснее смотреть на то, как модель сшита
Где у неё прочный шов Где временная намётка Где конструкция держится честно А где её уже пора перешивать

Наверное, поэтому «шов модели» для меня — это не просто удачная фраза. Это довольно точное описание того, чем я вообще занимаюсь и что хочу здесь показывать

Не только красивые результаты, но и места соединения, натяжения, ошибки, пересборки — всю ту внутреннюю конструкцию, без которой модель не существует

Потому что готовая картинка — это ещё не всё

Иногда важнее всего именно шов

#моделируеммодели@MathModeller #визуалважнее@MathModeller


«Ну сосуд — это же просто трубка»

Фраза, после которой матмодельер начинает немного нервничать
Потому что технически — да. Можно взять цилиндр, задать давление изнутри, выбрать материал и получить напряжения
И даже очень красивые

⚠️Проблема в том, что стенка реального сосуда вообще не особенно старается соответствовать этой удобной картинке. Она многослойная. Волокна ориентированы не случайно. Механические свойства меняются по толщине. Даже в состоянии, которое мы привычно называем «ненагруженным», ткань может хранить остаточные напряжения. А ещё сосуд — это не конструкция, однажды собранная и оставленная в покое

⚠️Он адаптируется

🕛Меняется давление — меняется механическая среда
🕛Меняется механическая среда — ткань перестраивается: синтезируются и деградируют компоненты матрикса, меняется структура, геометрия и, в итоге, сама механика стенки
Получается довольно красивая петля:

📰нагрузка ➡️напряжения ➡️биологический ответ ➡️ремоделирование ➡️новая механика ➡️новая нагрузка

И вот здесь мне математическое моделирование особенно нравится

Потому что вопрос уже не «какие напряжения возникли в сосуде?»

Гораздо интереснее:
что должна сделать живая стенка, чтобы при изменившихся условиях снова прийти к механическому состоянию, которое для неё приемлемо?

А если не сможет?

Вот с этого места обычно и начинается самое интересное

#моделируеммодели@MathModeller


Дорогие друзья!

Как вы знаете, я сотрудничаю с одной лабораторией, и там есть команда программистов и с некой периодичностью эта команда обновляется, поэтому, если вы:
- знаете один из этих языков программирования: python, c++, julia, R
- хотите заниматься биомедицинскими задачами
- разбираетесь в ML/DL алгоритмах
- хотите развиваться в области физико-информированных нейронных сетей
- интересна тематика сегментации изображений, компьютерного зрения и морфометрии в гистологии

Если два и более из этих пунктов совпали, пишите мне на почту karina_urazova@icloud.com что умеете и почему хотите (можно словами, можно резюмешкой) в ближайшее две недели

265 0 13 2 13

Как вам ребрендинг?
Опрос
  •   🔥🔥🔥
  •   ❤️❤️❤️
  •   😎😎😎
  •   👎👎👎
11 голосов


🔎МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАЧИНАЕТСЯ НЕ С УРАВНЕНИЯ

📈Когда тебе говорят: «Нужно построить модель», — очень хочется сразу открыть блокнот, написать красивое дифференциальное уравнение, добавить параметры, а потом перейти к самому приятному — коду и графикам.

📕И я прекрасно понимаю этот соблазн, потому что как только появляется формула, кажется, что научная работа уже началась, а если формула достаточно сложная — то ещё и весьма успешно.

⚠️Но модель начинается с вопроса.
Причём «как смоделировать стенку сосуда?» — не вопрос. Можно исследовать её деформацию под действием давления, распределение напряжений, рост и ремоделирование, повреждение или взаимодействие со стентом, и каждый раз это будет разная задача.

✅Вопрос должен звучать конкретнее:

И только после этого мы решаем, какой участок сосуда рассматриваем, сколько слоёв учитываем, как задаём свойства ткани и чем нагружаем модель.
Например, стенку сосуда можно представить однородной изотропной трубкой, это удобно, но в реальности она многослойная, нелинейная и анизотропная: её механическое поведение зависит в том числе от расположения волокон.

📈Значит ли это, что простая модель заведомо плохая? Нет.

Она становится плохой тогда, когда отброшенные свойства важны для поставленного вопроса, например, если мы изучаем общую реакцию сосуда на давление, упрощения могут быть допустимы, а если хотим понять роль архитектуры волокон, то изотропная модель уже не ответит на наш вопрос.

⚠️Модель не обязана содержать всю реальность. Она должна сохранять ту её часть, которая нужна для ответа.

Поэтому до первого уравнения стоит спросить себя:
Что я хочу объяснить или предсказать?
Какой объект и масштаб рассматриваю?
Какие свойства ткани считаю главными?
Какие данные и параметры у меня есть?
Как я пойму, что модель работает?
Потому что «код запустился» — не критерий. «Получился красивый график» — тоже.
Если заранее не решить, что именно мы проверяем, можно сначала получить результат, а потом придумать, почему он правильный, а это уже не моделирование, а довольно изящная форма самообмана.

🔎А с чего обычно начинается ваша модель: с вопроса, данных или уравнения, которое очень хочется куда-нибудь применить?

#моделируеммодели@MathModeller


💬 КАЖЕТСЯ, ПОРА ПОЗНАКОМИТЬСЯ ЗАНОВО

За время существования этого канала и я, и само «Закулисье МатМодельера» успели заметно измениться. Поэтому начну новый этап с повторного знакомства.

Меня зовут Карина Уразова.

По образованию я механик-математик и материаловед: окончила бакалавриат по направлению «Механика и математическое моделирование» и магистратуру «Материаловедение и технологии материалов» Сеченовского Университета.

Со второго курса я работаю с задачами на пересечении биомедицины, анализа изображений, математического моделирования, научного программирования и искусственного интеллекта.
Больше всего мне нравится момент, когда реальный биологический объект постепенно превращается в исследовательский вопрос, затем — в допущения, уравнения, алгоритм и код. А потом появляется график, которому ещё предстоит доказать, что он не просто красивый, но и имеет отношение к реальности.
Именно поэтому канал называется «Закулисье МатМодельера».

Здесь я показываю не только готовые результаты, но и всё, что обычно остаётся за ними:
— как биомедицинская задача превращается в математическую модель;
— почему рабочий код ещё не гарантирует правильный результат;
— как выбирать методы, параметры и допущения;
— что делать, когда модель не сходится;
— как читать научные статьи и применять найденные идеи;
— как оформлять графики, доклады и исследовательские проекты;
— каково строить профессиональный путь, пока ты ещё сам находишься в его начале.

Здесь будут математическое моделирование, биомеханика, научный код, ИИ, разборы исследований, рабочие гипотезы, ошибки, репозитории и немного профессиональной жизни без парадного фасада.

Но только наукой мой мир не ограничивается.
Я пишу стихи, занимаюсь фотографией и изобразительным искусством, играю на музыкальных инструментах. В 2025 году вышел мой сборник стихов «Авангардный декаданс», а сейчас я работаю над романом.

Для меня наука и творчество никогда не были противоположностями. И там и там сначала возникает идея, затем появляется структура, а после начинается длинная серия попыток, сомнений и неудачных версий.
Наверное, именно на этой границе и живёт матмодельер.

«Закулисье МатМодельера» — наука до красивого графика.

Добро пожаловать, или добро пожаловать заново 🫶🏻

Навигация по каналу:

#моделируеммодели@MathModeller — математическое моделирование и биомеханика

#эмэль@MathModeller — ИИ, машинное обучение и научное программирование

#ненаучноонаучном@MathModeller — исследования, статьи и научные методы

#визуалважнее@MathModeller — графики, презентации и научный визуал

#советсебепосоветуй@MathModeller — советы молодым специалистам
#трустори@MathModeller — профессиональные и личные истории


Хэштеги я всё ещё иногда забываю, поэтому со временем здесь появятся и прямые ссылки на основные материалы канала :)


Сейчас огромные объёмы информации, но я всегда остаюсь в курсе всех последних событий, потому что эту рутину поручила чату ГПТ.

Каждый день читаю сводку последних научных новостей, которые касаются интересующих меня областей.

Буквально 10-15 минут в день — и вот вы уже в курсе всех последних событий.

Так что однозначно гпт за это лайк.

А Вы для каких задач/рутин используете нейронки? И какими именно пользуетесь?




Что хотели бы здесь видеть?
Опрос
  •   Длинные посты
  •   Короткие посты
  •   Больше интерактива
  •   Кружочки/подкасты
  •   Мемы
  •   Больше объясняющих постов
  •   Больше постов «закулисья»
11 голосов


Поскольку постоянно думаю о том, что здесь писать, приняла решение:
Напишите в комментариях про что интересно почитать/посмотреть и тд


можно считать, что минимальный жизнеспособный продукт, или другими словами, MVP, готов

далее - безусловно правки возможных опечаток и ошибок и добавление новых туториалов
если есть желание стать соразработчиком - вэлком
https://github.com/karinaurazova/Biomechanics-Research-Tutorials


«Выше закона может быть только любовь, выше права — лишь милость, выше справедливости — лишь прощение. Многое на свете имеет предел, но нет предела милосердию»
— Патриарх Алексий II


Неожиданно? Возможно. Для репозитория по механике мягких тканей, где всё должно быть строго, верифицируемо и воспроизводимо, да, неожиданно.

Но я выбрала эту цитату не случайно.
В нашей работе в математике, в моделировании, в коде мы привыкли опираться на законы. На уравнения, которые не обсуждаются. На граничные условия, которые нельзя нарушить. На логику, которая либо работает, либо нет.

Но есть вещи, которые выходят за пределы этих жёстких конструкций. И я хочу, чтобы каждый, кто откроет этот репозиторий, чувствовал: да, здесь строго, здесь по делу, здесь не обманывают. Но за этим стоит не просто «техническое задание». За этим стоит желание помочь, объяснить, сделать сложное доступным. Сделать так, чтобы у человека, который откроет мои туториалы, не опустились руки. Чтобы он увидел не просто код, а путь. Не просто инструкцию, а понимание.
И это про то, что за пределами формул есть человек, который их пишет, и человек, который их читает.

На данный момент готово 5 туториалов из 22 запланированных. Да, это не быстро. Да, я переписываю объяснения по три раза, потому что фраза «здесь мы используем метод Ньютона для решения нелинейной системы» — это не объяснение. Это просто констатация. Настоящее объяснение начинается с «смотри, здесь проблема в том, что…» и заканчивается «а теперь проверь, сошлось ли у тебя».

Репозиторий будет выложен на GitHub, но не раньше, чем будут готовы все 22. Потому что я хочу, чтобы человек, открыв его, мог идти от туториала к туториалу как по лестнице и нигде не споткнуться.

Это мой способ сказать: «Я была на том же месте, где ты сейчас. Я тоже не понимала. Но я разобралась. И теперь я покажу тебе, как».

Так что работа продолжается, чай остывает, код компилируется не с первого раза, но я знаю, зачем я это делаю.

А цитата просто напоминание, что за пределами всех наших жёстких конструкций есть место для человеческого.

И это место самое важное.


А ещё сейчас активно занимаюсь обучающим репозиторием в рамках механики мягких тканей, там будет собрана вся необходимая методическая информация, скрипты, ноутбуки для проведения мастер-классов и тд.
Два языка: русский и английский.

Пока готовы два полноценных туториала, официальный релиз будет, как будут готовы все

P. S. Карина окончательно в прайме


Есть один момент, который сложно передать словами. Не потому что он тайный, а потому что он пограничный.

Ты долго носишь идею в голове.
Рисуешь схемы на полях.
Записываешь уравнения, переписываешь, сокращаешь, снова разворачиваешь.
Проверяешь, сходится ли размерность.
Потом проверяешь, есть ли в этом вообще смысл.
И вот наступает миг, когда модель перестаёт быть просто мыслью.
Она должна стать кодом.

Этот переход: от блокнота к интерпретатору — самый сложный и самый честный. Потому что в блокноте можно обмануть себя. В коде — нет.

Я открыла репозиторий проекта Anisotropic Soft Tissue Remodeling. Не потому что там лежит что-то законченное, как минимум 10 итераций исправлений ему точно грозит :) А потому что процесс должен быть видимым.

За каждым скриптом стоит исследовательский вопрос:
🔹как описать анизотропную структуру мягкой ткани так, чтобы это имело смысл не только для математика, но и для биолога?
🔹как связать микроскопическое устройство материала с его макроскопическим поведением, не потеряв по пути ни физику, ни логику?
🔹как учесть, что биологическая ткань — не статичный объект, а процесс, который длится?

Мягкие ткани — это особый класс материалов. Они не похожи на металл. В металле свойства можно считать постоянными, пока ты не перегрел его докрасна. В ткани всё иначе. Её поведение определяется архитектурой: ориентацией волокон, составом внеклеточного матрикса, структурными изменениями, процессами ремоделирования — и это только малая часть. Она не просто деформируется — она перестраивается в ответ на нагрузку. И эта её способность — главная сложность и главный интерес.

Поэтому математическая модель здесь — это не набор формул. Это попытка создать язык. Язык, на котором можно описать связь: структура ➡️механика ➡️изменение ткани во времени. И этот язык должен быть достаточно точным, чтобы не врать, и достаточно гибким, чтобы не ломаться при первом же отклонении от идеальных условий.

В репозитории я собираю не только саму модель. Я собираю всё, что обычно остаётся за кадром: структуру проекта, вычислительные эксперименты, воспроизводимые примеры, документацию, описание предположений. То, что превращает идею в инструмент.

Самая сложная часть — не придумать новую идею, а сделать так, чтобы другой человек смог её понять, проверить и использовать. Этот переход от мысли к воспроизводимой модели и есть настоящее закулисье матмодельера.

Там, где заканчиваются красивые формулировки и начинается честная работа с кодом.

GitHub проекта:
https://github.com/Data-Driven-Biomedicine-Lab/Anisotropic-Soft-Tissue-Remodeling

P. S. Если есть желание внести вклад, как разработчик, вэлком :)

Показано 20 последних публикаций.