Анализ сайта comaniciu.net
Основное Готовность: 35%
Домен
comaniciu.net
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт небезопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Кодировка на странице не определена. Укажите явно кодировку документа!
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~1,04сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 1,04сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
93Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 93Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 0
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Ресурсы не найдены. Неужели ваш сайт на чистом html?
Серверные заголовки
Кол-во: 9
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 9шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 06:14:31 GMT |
| Connection | keep-alive |
| Set-Cookie | request_id=0c467e91-2480-46f1-bfa5-290a13d682de; Max-Age=3600; Path=/; HttpOnly |
| Accept-Ranges | bytes |
| Cache-Control | max-age=3600 |
| Vary | Accept-Encoding |
| ETag | "17537-6532034a3b657" |
| Age | 1 |
| X-Request-ID | 0c467e91-2480-46f1-bfa5-290a13d682de |
CMS
WordPress
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
Не определён
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Веб-сервер не определён — заголовок Server скрыт. Это не ошибка: часто так настраивают из соображений безопасности.
Мета-теги Готовность: 24%
Title
Dorin Comaniciu
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 15, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Artificial Intelligence, Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, Generative Adversarial Networks, Marginal Space Deep Learning, Artificial Agents, Computer Vision, Medical Imaging, Medical Image Analysis, Motion Estimation, Precision Medicine, Precision Health, Pattern Recognition, Disease Modeling, Information Fusion, Cardiology
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport не указан. Страница не адаптивная.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | GENERATOR | MSHTML 6.00.2900.2802 |
| name | keywords | Artificial Intelligence, Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, Generative Adversarial Networks, Marginal Space Deep Learning, Artificial Agents, Computer Vision, Medical Imaging, Medical Image Analysis, Motion Estimation, Precision Medicine, Precision Health, Pattern Recognition, Disease Modeling, Information Fusion, Cardiology |
Оптимизация Готовность: 15%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 2 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 110 достаточно.
Кол-во знаков контента 67212 на странице оптимально.
Кол-во слов 9882 на странице оптимально.
Заголовки
Есть ошибки
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
Не обнаружено заголовков на странице. Добавьте заголовки (<h1>, <h2> или <h3>)
Тошнота
13,08
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
5,15%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| comaniciu: | 171 | 1,73% |
| medical | 101 | 1,02% |
| computer | 98 | 0,99% |
| comaniciu | 91 | 0,92% |
| georgescu | 87 | 0,88% |
| vision | 59 | 0,60% |
| detection | 59 | 0,60% |
| imaging | 56 | 0,57% |
| pattern | 48 | 0,49% |
| recognition | 44 | 0,45% |
| intervention | 41 | 0,41% |
| computing | 39 | 0,39% |
| miccai | 39 | 0,39% |
| segmentation | 39 | 0,39% |
| assisted | 38 | 0,38% |
| analysis | 36 | 0,36% |
| robust | 35 | 0,35% |
| modeling | 34 | 0,34% |
| learning | 33 | 0,33% |
| tracking | 31 | 0,31% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 305 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 196
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 196 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /IMAGES/TopInnovator2010.jpg |
Top Innovator
|
|
Анализировать url |
| /IMAGES/Dorin_Inventor.jpg |
2004 Siemens Inventor of the Year Award
|
|
Анализировать url |
| /Talks/Talks.html |
keynote talks
|
|
Анализировать url |
| /Papers/MultiscaleDeepReinforcementLearning_PAMI18.pdf |
Multi-Scale Deep Reinforcement Learning for Real-Time 3D-Landmark Detection in CT Scans
|
|
|
| /Papers/ModelingMitralValveRepair_MIA17.pdf |
Towards Patient-Specific Modeling of Mitral Valve Repair: 3D Tranesophageal Echocardiography-derived Parameter Estimation
|
|
|
| /Papers/PersonalizedMitralValveClosure_MIA17.pdf |
Personalized Mitral Valve Closure Computation and Uncertainty Analysis from 3D Echocardiography
|
|
|
| /Papers/FromMedicalImagingToPrecisionMedicine_MIA16.pdf |
Shaping the Future through Innovations: From Medical Imaging to Precision Medicine
|
|
|
| /Papers/MarginalSpaceDeepLearning_TMI16.pdf |
Marginal Space Deep Learning: Efficient Architecture for Volumetric Image Parsing
|
|
|
| /Papers/MachineLearning_FFR_Computation_JAP16.pdf |
A Machine Learning Approach for Computation of Fractional Flow Reserve from Coronary Computed Tomography
|
|
|
| /Papers/ArtificialAgent_MultiPhysicsComputations_MIA16.pdf |
A Self-Taught Artificial Agent for Multi-Physics Computational Model Personalization
|
|
|
| /Papers/DeepDecisionNetwork_CVPR16.pdf |
Deep Decision Network for Multi-Class Image Classification
|
|
|
| /Papers/HepaticTumorAblation_LBM_Solver_TMI15.pdf |
Patient-Specific Lattice Boltzmann Model of Radio-Frequency Hepatic Tumor Ablation
|
|
|
| /Papers/PatientSpecificHemodynamics_JCP15.pdf |
A Parameter Estimation Framework for Patient-Specific Hemodynamic Computations
|
|
|
| /Papers/ModelingFailingHeart_PLoS_ONE15.pdf |
Towards Personalized Cardiology: Multi-Scale Modeling of the Failing Heart
|
|
|
| /Papers/AorticCoarctationAssessment_MP15.pdf |
Non-Invasive Hemodynamic Assessment, Treatment Prediction and Follow-up of Aortic Coarctation from MR Imaging
|
|
|
| /Papers/MarginalSpaceDeepLearning_MICCAI15.pdf |
Marginal Space Deep Learning: Effcient Architecture for Detection in Volumetric Image Data
|
|
|
| /Papers/3D_DeepLearningLandmark_MICCAI15.pdf |
3D Deep Learning for Efficient and Robust Landmark Detection in Volumetric Data
|
|
|
| /Papers/Vito_MultiPhysicsHeartModeling_MICCAI15.pdf |
Vito - A Generic Agent for Multi-Physics Model Personalization: Application to Heart Modeling
|
|
|
| /Papers/RealTimeValves_MICCAI15.pdf |
Robust Live Tracking of Mitral Valve Annulus for Minimally-Invasive Intervention Guidance
|
|
|
| /Papers/CardiacElectricalDiffusivity_MIA14.pdf |
Data-Driven Estimation of Cardiac Electrical Diffusivity from 12-Leed ECG Signals
|
|
|
| /Papers/FetalHeadMeasurements_TMI14.pdf |
Automatic Detection and Measurement of Structures in Fetal Head Ultrasound Volumes Using Sequential Estimation and Integrated Detection Network
|
|
|
| /Papers/LeftAtriumSegmentation_TMI14.pdf |
Multi-Part Modeling and Segmentation of Left Atrium in C-Arm CT for Image-Guided Ablation of Atrial Fibrillation
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Robust Image-Based Estimation of Cardiac Tissue Parameters and Their Uncertainty from Noisy Data
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Lung Segmentation from CT with Severe Pathologies Using Anatomical Constraints
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Automatic Image-to-Model Framework for Patient-Specific Electromechanical Modeling of the Heart
|
|
|
| /Papers/LiverAblation_MICCAI14.pdf |
Parameter Estimation For Personalization of Liver Tumor Radiofrequency Ablation
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Model based Non-invasive Estimation of PV Loop from Echocardiography
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Automatic Personalization of the Mitral Valve Biomechanical Model Based on 4D Transesophageal Echocardiography
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
A Framework for the Pre-clinical Validation of LBM-EP for the Planning and Guidance of Ventricular Tachycardia Ablation
|
|
|
| /Papers/AngioIVUS_CoReg_TMI13.pdf |
Image-based Co-Registration of Angiographjy and Intravascular Ultrasound Image
|
|
|
| /Papers/SpineDetectionLabeling_MIA13.pdf |
Spine Detection in CT amd MR using Iterated Marginal Space Learning
|
|
|
| /Papers/HemodynamicsAortaCoarctation_ABE13.pdf |
Non-Invasive Hemodynamic Assesment of Aortic Coarctation: Validation with In-Vivo Measurements
|
|
|
| /Papers/LearningBasedDetectionTracking_Springer13.pdf |
Learning-Based Detection and Tracking in Medical Imaging: A Probabilistic Approach
|
|
|
| /Papers/LymphNodes_MIA13.pdf |
Lymph Node Detection and Segmentation in Chest CT Data using Discriminative Learning and a Spatial Prior
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Graphics Processing Unit Accelerated One-Dimensional Blood Flow Computation in the Human Arterial Tree
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Fast Data-Driven Calibration of a Cardiac Electrophysiology Model from Images and ECG
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Lattice Boltzmann Method for Fast Patient-Specific Simulation of Liver Tumor Ablation from CT Images
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Image-Based Computational Models for TAVI Planning: From CT Images to Implant Deployment
|
|
|
| /Papers/MaterialPropertiesMitralValve_ISBI13.pdf |
Estimation of Patient-Specific Material Properties of the Mitral Valve using 4D Transesophageal Echocardiography
|
|
|
| /Papers/Planning_TAVI_ISBI13.pdf |
Advanced Intervention Planning for Transcatheter Aortic Valve Implantations (TAVI) from CT using Volumetric Models
|
|
|
| /Papers/4DCardiacMR_ISMRM13.pdf |
Model Based Automated 4D Analysis for Real-Time Free-Breathing Cardiac MRI
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
A Novel Coupling Algorithm for Computing Blood Flow in Viscoelastic Arterial Models
|
|
|
| /Papers/TranscatheterAorticValveImplantation_TMI12.pdf |
Automatic Aorta Segmentation and Valve Landmark Detection in C-Arm CT for Transcatheter Valve Implantation
|
|
|
| /Papers/MitralValveBiomechanics_MIA12.pdf |
An Integrated Framework for Finite-Element Modeling of Mitral Valve Biomechanics from Medical Images: Application to MitraClip Intervention Planning
|
|
|
| /Papers/CompleteValvularHeartApparatus_MIA12.pdf |
Complete Valvular Heart Apparatus Model from 4D Cardiac CT
|
|
|
| /Papers/LymphNodesTMI_2011.pdf |
Automatic Detection and Segmentation of Lymph Nodes from CT Data
|
|
|
| /Papers/HeartValves_Springer12.pdf |
Morphological and Functional Modeling of the Heart Valves and Chambers
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Trans-Stenotic Pressure Drop: Reduced-Order Modeling and Sensitivity with Respect to Lesion Geometry
|
|
|
| /Papers/BalloonMarkersGuidewire_ECCV12.pdf |
Automatic Localization of Balloon Markers and Guidewire in Rotational Fluoroscopy with Application to 3D Stent Reconstruction
|
|
|
| /Papers/MotionCompensation_TAVI_MICCAI12.pdf |
Catheter Tracking via Online Learning for Dynamic Motion Compensation in Transcatheter Aortic Valve Implantation
|
|
|
| /Papers/LBM_EP_MICCAI12.pdf |
LBM-EP: Lattice-Boltzmann Method for Fast Cardiac Electrophysiology Simulation from 3D Images
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Real Time Assistance for Stent Positioning and Assessment by Self-initialized Tracking
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Data-Driven Breast Decompression and Lesion Mapping from Digital Breast Tomosynthesis
|
|
|
| /Papers/AorticCoarctation_MICCAI12.pdf |
Hemodynamic Assessment of Pre- and Post-operative Aortic Coarctation from MRI
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Ultrasound and Fluoroscopic Images Fusion by Autonomous Ultrasound Probe Detection
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
A Personalized Biomechanical Model for Respiratory Motion Prediction
|
|
|
| /Papers/CoronaryFlowSimulations_EMBC2012.pdf |
A Framework for Personalization of Coronary Flow Simulations during Rest and Hyperemia
|
|
|
| /Papers/BackgroundSubtraction_ISBI12.pdf |
Enhancement of Organ of Interest via Background Subtraction in Cone Beam Rotational Angiocardiogram
|
|
|
| /Papers/AortaSegmentationMRI_ISBI12.pdf |
Personalized Learning-based Segmentation of Thoracic Aorta and Main Branches for Diagnosis and Treatment Planning
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Fast tracking of catheters in 2D fluoroscopic images using an integrated CPU-GPU framework
|
|
|
| /Papers/LASegmentation_ISBI12.pdf |
Precise segmentation of the left atrium in C-arm CT volumes with applications to atrial fibrillation ablation
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Data-driven computational models of heart anatomy, mechanics and hemodynamics: An integrated framework
|
|
|
| /Papers/BoneLesionDetection_SPIE12.pdf |
Multi-Stage Osteolytic Spinal Bone Lesion Detection from CT Data with Internal Sensitivity Control
|
|
|
| /Papers/RobustPigtailDetection_SPIE12.pdf |
Robust Pigtail Catheter Tip Detection in Fluoroscopy
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Robust Tracking of a Virtual Electrode on a Coronary Sinus Catheter for Atrial Fibrillation Ablation Procedure
|
|
|
| /Papers/CollaborativeTrackers_TMI_2011.pdf |
Prediction-based Collaborative Trackers: A Robust and Accurate Approach toward 3D Medical Object Tracking
|
|
|
| /Papers/PatientSpecificHeartModeling_RoyalSociety_2011.pdf |
Patient-Specific Modeling of the Whole Heart Anatomy, Dynamics and Hemodynamics from 4D Cardiac CT Images
|
|
|
| /Papers/Esophagus_TMI11.pdf |
A Probabilistic Model for Automatic Segmentation of the Esophagus in 3-D CT Scans
|
|
|
| /Papers/3DMRI_TissueClassification_PMB11.pdf |
A Discriminative Model-Constrained EM Approach to 3D MRI Brain Tissue Classification and Intensity Non-Uniformity Correction
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
Comparing Axial CT Slices in Quantized N-Dimensional SURF Descriptor Space to Estimate the Visible Body Region
|
|
|
| /Papers/*.pdf |
A Framework for Wire Tracking in Image Guided Interventions
|
|
|
| /Papers/AngioIvusCoreg_MICCAI11.pdf |
Image-Based Device Tracking for the Co-registration of Angiography and Intravascular Ultrasound Images
|
|
|
| /Papers/FusionValves_MICCAI11.pdf |
Model-Based Fusion of Multi-modal Volumetric Images: Application to Transcatheter Valve Procedures
|
|
|
| /Papers/ContrastInflowDetection_MICCAI11.pdf |
Robust and Fast Contrast Inflow Detection for 2D X-ray Fluoroscopy
|
|
|
| /Papers/MitralClip_MICCAI11.pdf |
Towards Patient-Specific Finite-Element Simulation of MitralClip Procedure
|
|
|
| /Papers/CoronaryStenoses_MICCAI11.pdf |
Detection, Grading and Classification of Coronary Stenoses in Computed Tomography Angiography
|
|
|
| /Papers/CoronaryOstia_MICCAI11.pdf |
Efficient Detection of Native and Bypass Coronary Ostia in Cardiac CT Volumes: Anatomical vs. Pathological Structures
|
|
|
| /Papers/DynamicLeftVentricle_MICCAI11.pdf |
Automatic Extraction of 3D Dynamic Left Ventricle Model from 2D Rotational Angiocardiogram
|
|
|
| /Papers/LeftAtrium_MICCAI11.pdf |
Multi-Part Left Atrium Modeling and Segmentation in C-Arm CT Volumes for Atrial Fibrillation Ablation
|
|
|
| /Papers/AutomaticView_CardiacMRI_MICCAI11.pdf |
Automatic View Planning for Cardiac MRI Acquisition
|
|
|
| /Papers/MitralValve_MICCAI11.pdf |
Robust Physically-Constrained Modeling of the Mitral Valve and Subvalvular Apparatus
|
|
|
| /Papers/MitralValve_MRI_MLMI11.pdf |
Accurate Regression-Based 4D Mitral Valve Surface Reconstruction from 2D+t MRI Slices
|
|
|
| /Papers/LiverLesions_MCBR11.pdf |
A Discriminative Distance Learning-Based CBIR Framework for Characterization of Indeterminate Liver Lesions
|
|
|
| /Papers/CatheterTracking_CVPR11.pdf |
Learning-based Hypothesis Fusion for Robust Catheter Tracking in 2D X-ray Fluoroscopy
|
|
|
| /Papers/StentEnhancement_CVPR11.pdf |
Robust Discriminative Wire Structure Modeling with Application to Stent Enhancement in Fluoroscopy
|
|
|
| /Papers/LeftHeart_FIMH11.pdf |
Patient-Specific Model of Left Heart Anatomy,Dynamics and Hemodynamics from 4D TEE: A First Validation Study
|
|
|
| /Papers/VentriclesMRI_FIMH11.pdf |
Automatic Delineation of Left and Right Ventricles in Cardiac MRI Sequences Using a Joint Ventricular Model
|
|
|
| /Papers/VascularLandmarks_SPIE11.pdf |
Vascular Landmark Detection in 3D CT Data
|
|
|
| /Papers/SemanticSearch_MedicalImages_SPIE11.pdf |
Combined Semantic and Similarity Search in Medical Image Databases
|
|
|
| /Papers/VesselnessMeasurement_SPIE11.pdf |
Machine Learning Based Vasselness Measurement for Coronary Artery Segmentation in Cardiac CT Volumes
|
|
|
| /Papers/ColorFlow_ISBI11.pdf |
Automatic Cardiac Flow Quantification on 3D Volume Color Doppler Data
|
|
|
| /Papers/SegmentationWristBones_ISBI11.pdf |
Fully Automatic Segmentation of Wrist Bones for Arthritis Patients
|
|
|
| /Papers/AorticMitralValves_TMI10.pdf |
Patient-Specific Modeling and Quantification of the Aortic and Mitral valves from 4D Cardiac CT and TEE
|
|
|
| /Papers/LymphNodes_MICCAI10.pdf |
Automatic Detection and Segmentation of Axillary Lymph Nodes
|
|
|
| /Papers/AllValves_MICCAI10.pdf |
Complete Valvular Heart Apparatus Model from 4D Cardiac CT
|
|
|
| /Papers/TAVI_Segmentation_MICCAI10.pdf |
Automatic Aorta Segmentation and Valve Landmark Detection in C-Arm CT: Application to Aortic Valve Implantation
|
|
|
| /Papers/CardiacAnchoring_MICCAI10.pdf |
Cardiac Anchoring in MRI through Context Modeling
|
|
|
| /Papers/PulmonaryTrunk_MICCAI10.pdf |
Cross-Modality Assessment and Planning for Pulmonary Trunk Treatment using CT and MRI Imaging
|
|
|
| /Papers/.pdf |
Model-Based Esophagus Segmentation from CT Scans using a Spatial Probability Map
|
|
|
| /Papers/.pdf |
Graph Based Interactive Detection of Curve Structures in 2D Fluoroscopy
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 109
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 109 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| linkedin.com |
linkedin.com/in/dorincomaniciu
|
Анализировать url |
| grokipedia.com |
grokipedia.com/page/dorin_comaniciu
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
Siemens Healthineers
|
Анализировать url |
| upenn.edu |
University of Pennsylvania
|
Анализировать url |
| nae.edu |
National Academy of Engineering
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
National Academy of Medicine
|
Анализировать url |
| acad.ro |
Romanian Academy
|
Анализировать url |
| siemens.com |
Siemens
|
Анализировать url |
| ieee.org |
IEEE
|
Анализировать url |
| awards.acm.org |
ACM
|
Анализировать url |
| miccai.org |
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society
|
Анализировать url |
| aimbe.org |
American Institute for Medical and Biological Engineering
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
2010 IEEE Longuet-Higgins Prize
|
Анализировать url |
| lme.tf.fau.de |
Friedrich-Alexander University of Erlangen-Nuremberg
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Generative AI helps Radiotherapy Planning with User Preference
|
Анализировать url |
| aapm.onlinelibrary.wiley.com |
Single Shot Full Plan Deep Learning Dose Computation for Radiation Therapy using Spherical Harmonics
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AI End-to-End Radiation Treatment Planning Under One Second
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
Syngo.CT Coronary Cockpit
|
Анализировать url |
| fiercebiotech.com |
AI Abdomen
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Industry first AI solution
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
2025 R&D 100 Award
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
ACUSON Origin
|
Анализировать url |
| cardiovascularbusiness.com |
revolutionary echocardiography system
|
Анализировать url |
| rdworldonline.com |
Intelligent CT Emergency Imaging
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
myExam Companion
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
Deep Resolve Boost
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Best New Radiology Software
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Youtube video
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
Organs-at-risk contouring for Radiation Therapy
|
Анализировать url |
| twitter.com |
2021 R&D 100 Award
|
|
| siemens-healthineers.com |
CT Pneumonia Analysis COVID-19
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
AI-Rad Companion Chest CT, Chest X-Ray, and Prostate MR
|
Анализировать url |
| twitter.com |
2020 R&D 100 Award
|
|
| twitter.com |
2020 Market Disruptor Gold Award
|
|
| siemens-healthineers.com |
First patient positioning system powered by artificial intelligence
|
Анализировать url |
| twitter.com |
2020 R&D 100 Award
|
|
| siemens-healthineers.com |
Compressed Sensing Cardiac Cine
|
Анализировать url |
| ismrm.org |
International Society for Magnetic Resonance in Medicine
|
Анализировать url |
| healthcare.siemens.com |
eSie Valves
|
Анализировать url |
| youtube.com |
syngo.CT Bone Reading
|
Анализировать url |
| accscientificsession.org |
American College of Cardiology
|
Анализировать url |
| asecho.org |
American Society of Echocardiography
|
Анализировать url |
| ehealthnews.eu |
2010 Innovation Award
|
Анализировать url |
| eacts.org |
European Association for Cardio-Thoracic Surgery
|
Анализировать url |
| siemens-healthineers.com |
syngo TrueFusion
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Wikipedia's list of prolific inventors
|
Анализировать url |
| tinyurl.com |
359 US
|
Анализировать url |
| worldwide.espacenet.com |
237 international
|
Анализировать url |
| tc.computer.org |
CVPR
|
Анализировать url |
| miccai.org |
MICCAI
|
Анализировать url |
| springer.com |
Marginal Space Learning for Medical Image Analysis
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Artificial Intelligence for Computational Modeling of the Heart
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
70,000 citations
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Mean Shift
|
Анализировать url |
| wharton.upenn.edu |
University of Pennsylvania's Wharton School
|
Анализировать url |
| ece.rutgers.edu |
Rutgers University
|
Анализировать url |
| upb.ro |
Polytechnic University of Bucharest
|
Анализировать url |
| radunegru.ro |
Annual Prize
|
Анализировать url |
| radunegru.ro |
Radu Negru
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Integrated Diagnostics: From Patient Twinning to Precision Therapy
|
Анализировать url |
| nationalacademies.org |
National Academies
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Dorin Comaniciu page at Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Self-supervised Learning from 100 Million Medical Images
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
A deep learning approach for predicting severity of COVID-19 patients using a parsimonious set of laboratory markers
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Machine learning automatically detects COVID-19 using chest CTs in a large multicenter cohort
|
Анализировать url |
| nature.com |
Automated detection of critical findings in multi-parametric brain MRI using a system of 3D neural networks
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
No Surprises: Training Robust Lung Nodule Detection for Low-Dose CT Scans by Augmenting With Adversarial Attacks
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Robust classification from noisy labels: Integrating additional knowledge for chest radiography abnormality assessment
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Quantifying and leveraging predictive uncertainty for medical image assessment
|
Анализировать url |
| sic.ici.ro |
Privacy-Preserving and Explainable AI for
Cardiovascular Imaging
|
Анализировать url |
| kjronline.org |
Prediction of Patient Management in COVID-19 Using
Deep Learning-Based Fully Automated Extraction
of Cardiothoracic CT Metrics and Laboratory Findings
|
Анализировать url |
| jacc.org |
3D Printing, Computational Modeling, and Artificial Intelligence for Structural Heart Disease
|
Анализировать url |
| journals.lww.com |
A Novel Deep Learning Based Computer-Aided Diagnosis System Improves the Accuracy and Efficiency of Radiologists in Reading Biparametric Magnetic Resonance Images of the Prostate Results of a Multireader, Multicase Study
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Brain midline shift detection and quantification by a cascaded deep network pipeline on non-contrast computed tomography scans
|
Анализировать url |
| pubs.rsna.org |
Automated Quantification of CT Patterns Associated with COVID-19 from Chest CT
|
Анализировать url |
| journals.lww.com |
Artificial Intelligence in Diagnostic imaging: Status quo, Challenges, and Future Opportunities
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Validation of a Fully Automated Liver Segmentation Algorithm using Multi-Scale Deep Reinforcement Learning and Comparison versus Manual Segmentation
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Deep Attentive Panoptic Model for Prostate Cancer Detection Using Biparametric MRI Scans
|
Анализировать url |
| ieeetv.ieee.org |
False Positive Reduction Using Multiscale Contextual Features for Prostate Cancer Detection in Multi-Parametric MRI Scans
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Extracting and Leveraging Nodule Features with Lung Inpainting for Local Feature Augmentationm
|
Анализировать url |
| elsevier.com |
Artificial Intelligence for Computational Modeling of the Heart
|
Анализировать url |
| ncbi.nlm.nih.gov |
Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Combo loss: Handling input and output imbalance in multi-organ segmentation
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Quantifying and Leveraging Classification Uncertainty for Chest Radiograph Assessment
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Select, Attend, and Transfer: Light, Learnable Skip Connections
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Class-Aware Adversarial Lung Nodule Synthesis in CT Images
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Towards intelligent robust detection of anatomical structures in incomplete volumetric data
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Generating Synthetic X-ray Images of a Person from the Surface Geometry
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
3D Anisotropic Hybrid Network: Transferring Convolutional Features from 2D Images to 3D Anisotropic Volumes
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Learning to recognize abnormalities in chest x-rays with location-aware dense networks
|
Анализировать url |
| ncbi.nlm.nih.gov |
Early diagnosis of acute coronary syndrome
|
Анализировать url |
| ncbi.nlm.nih.gov |
Comprehensive preclinical evaluation of a multi-physics model of liver tumor radiofrequency ablation
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Robust Multiscale Anatomical Landmark Detection in Incomplete 3D-CT Data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Automatic Liver Segmentation using an Adversarial Image-to-Image Network
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Deep Image-to-Image Recurrent Network with Shape Basis Learning for Automatic Vertebra Labeling in Large-Scale 3D CT Volumes
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
An Artificial Agent for Robust Image Registrations
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Automatic Localization and Labeling of Vertebrae in 3D CT using Deep Image-to-Image Network with Message Passing and Sparse Representation
|
Анализировать url |
| spiedigitallibrary.org |
Cascaded Deep Decision Networks for Classification of Endoscopic Images
|
Анализировать url |
| ncbi.nlm.nih.gov |
Comparison of Fractional Flow Reserve Based on Computational Fluid Dynamics Modeling Using Coronary Angiographic Vessel Morphology versus Invasively Measured Fractional Flow Reserve
|
Анализировать url |
| onlinelibrary.wiley.com |
Personalized Blood Flow Computations: A Hierarchical Parameter Estimation Framework for Tuning Boundary Conditions
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта comaniciu.net, слабо оптимизирован на 18%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: