O‘PKA KT (KOMPYUTER TOMOGRAFIYASI) TASVIRLARIDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA SEGMENTATSIYA ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH

Saparov Saidqul Xo‘jamurotovich; Adilova Dinora Ablaqul qizi

Authors

Saparov Saidqul Xo‘jamurotovich Tashkent State University of Economics
Adilova Dinora Ablaqul qizi Samarqand shahar 50-umumiy o‘rta ta’lim maktabi

Keywords:

O‘pka KT tasvirlari, segmentatsiya, sun’iy intellekt, chuqur o‘rganish, U-Net, kompyuter tomografiyasi, neyron tarmoq, diagnostika

Abstract

Ushbu maqolada O‘pka kompyuter tomografiyasi (KT) tasvirlarida sun’iy intellekt texnologiyalari asosidagi segmentatsiya algoritmini ishlab chiqarishni ishlab chiqish masalasini ko'rib chiqamiz. O‘pka to‘g’irlash chegaralarini aniqlashtirish, Patologik o‘zgarishlarni erta bosqichda aniqlash va diagnostika jarayonini aniqligini oshirish. Maqolada chuqur o‘rganish (Deep Learning) usullaridan biri - U-Net konvolyutsion neyron manbasi asosida ishlab chiqarilgan va o'qitilgan. Maqolada LIDC-IDRI ochiq ma’lumotlar to‘plamiga KT tasvirlaridan foydalanildi. Modellashtirish IoU (Intersection over Union) va Dice koeffitsienti mezonlari yordamida baholandi. Natijalar ko‘rsatgichlari, taklif qilingan model O‘pka to‘qimasi segmentatsiyasini yuqori aniqlik bilan va kasallik o‘choqlarini avtomatik aniqlash jarayonini soddalashtirish va tibbiy tasvirlarni tahlil qilishda inson omillarini hamda klinik diagnostika tizimlarida amaliy qo‘llab-quvvatlash mumkin.

References

N. Abdirofiev. An improved McCluskey method for minimizing underdetermined boolean functions. "International Journal of Theoretical and Applied Issues in Digital Technologies". #4(6) 2023. ISSN 2181-3086, eISSN 2181-3094. 138-142 p.10.

A. Babadzhanov, E. Urunbaev and I. Saymanov, "Problem of Synthesis of Minimal Forms of Logical Functions," 2022 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT), Tashkent, Uzbekistan, 2022, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICISCT55600.2022.10146903.