Родилась в  г. Петропавловске (Северо-Казахстанская область). В возрасте 2 лет переехала в Краснодарский край. С детства была увлечена наукой и любила изучать что-то новое. После окончания школы поступила в Санкт-Петербургский государственный университет на биологический факультет. В 2021 г. окончила с отличием магистру по специальности Биология.

Любовь Аксенова начала свою карьеру в 2018 г. в Санкт-Петербургском государственном университете, , где занималась фундаментальными исследованиями липидного состава мозга человека. В рамках своей научной работы освоила широкий спектр методов лабораторного анализа и визуализации: MALDI-TOF масс-спектрометрию, гистологические техники, окрашивание тканей и конфокальную микроскопию. Этот опыт стал основой её системного подхода к исследованиям и глубокого понимания биологических процессов на молекулярном уровне.

В 2021 году переехала в Новороссийск. Параллельно с научной деятельностью продолжила активно развиваться в области медицинских технологий. Работая в научном отделе   ФГАУ «НМИЦ «МНТК «Микрохирургия глаза» им. акад. С.Н. Федорова» МЗ, стала участницей междисциплинарных исследований по темам применения алгоритмов машинного обучения в офтальмологии под руководством д.м.н. Мясниковой Виктории Владимировны. В 2023 году была приглашена в ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», где занималась статистическим анализом данных и оценкой точности ИИ-сервисов в маммографии. Одновременно являлась председателем Совета молодых ученых МНТК, координируя научную активность и образовательные инициативы молодых исследователей.

В 2022 году, совместно с Кириллом Аксеновым, основала компанию Пространство интеллектуальных решений. Она взяла на себя всю научную и исследовательскую часть проектов компании, включая руководство разработкой медицинской платформы EyeTech в рамках гранта от Фонда содействия инновациям. Также стала идейным вдохновителем и организатором всероссийского саммита с международным участием AIO — Искусственный интеллект в офтальмологии, объединившего профессионалов медицины и высоких технологий на одной площадке.

Любовь — человек, для которого наука не просто профессия, а образ жизни. Работа для неё — это хобби, способ познавать мир и находить нестандартные решения. Обладает уникальной способностью быстро вникать в сложные темы и создавать их структурированные описания. Это человек, который всегда найдет неожиданный, но точный путь — будь то научная гипотеза, исследовательский подход или архитектура медицинского сервиса.

KERATOCONUS DIAGNOSTIC AND TREATMENT ALGORITHMS BASED ON MACHINE-LEARNING METHODS

Malyugin B., Izmailova S., Sakhnov S., Axenova L., Zakaraiia T., Myasnikova V., Boiko E., Titov A., Pozdeyeva N., Terentyeva A., Axenov K.
2021. Т. 11. № 10. С. 1933.

Разработка модели глубокого машинного обучения для обнаружения биомаркеров анатомического и функционального исхода анти-VEGF-терапии на ОКТ-изображениях сетчатки.

Малюгин Б.Э., Сахнов С.Н., Аксенова Л.Е., Аксенов К.Д., Козина Е.В., Вронская В.В., Мясникова В.В. DOI: 10.25276/0235-4160-2022-4S-77-84

Modern trends in diagnostics and prediction of results of anti-vascular endothelial growth factor therapy of pigment epithelial detachment in neovascular agerelated macular degeneration using deep machine learning method (literature review)

L. Axenova, Kozina EV, Sakhnov SN, Myasnikova VV, Bykova EV

Acta biomedica scientifica. 2021 Dec 28;6(6–1):190–203.

Применение методов машинного обучения при разработке алгоритма диагностики кератоконуса

Малюгин Б.Э., Сахнов С.Н., Аксенова Л.Е., Аксенов К.Д., Красов А.В., Мясникова В.В.
Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 1: Естественные и технические науки. 2022. № 1. С. 79-86.

Разработка системы хранения и управления данными офтальмологической диагностики Eyetech

К.Д. Аксенов, Л. Е. Аксенова, А. В. Присяжнюк, А. В. Красов

Региональная информатика и информационная безопасность : Сборник трудов Санкт-Петербургской международной конференции и Санкт-Петербургской межрегиональной конференции, Санкт-Петербург, 23–25 октября 2024 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления, 2024. – С. 400-402.