O‘PKA KT (KOMPYUTER TOMOGRAFIYASI) TASVIRLARIDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA SEGMENTATSIYA ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
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.
Keywords: O‘pka KT tasvirlari; segmentatsiya; sun’iy intellekt; chuqur o‘rganish; U-Net; kompyuter tomografiyasi; neyron tarmoq; diagnostika