TASVIRNI RAQAMLI QAYTA ISHLASH MODELLARI ASOSIDA KOʻKRAK BEZI SARATONINI ERTA DIAGNOSTIKA QILISH VA BASHORAT QILISH TIZIMINI ISHLAB CHIQISH
Ключевые слова:
Tasvirni raqamli qayta ishlash, tasvirga ishlov berish, koʻkrak bezi saratoni, diagnostika qilish, bashorat qilish, tashxis qо‘yish, mammografiya, segmentlash, tekstura, algoritmАннотация
Ushbu maqolada tasvirni raqamli qayta ishlash modellari asosida koʻkrak bezi saratonini erta diagnostika qilish va bashorat qilish tо‘g‘risidagi tadqiqotlar va ishlar haqida sо‘z yuritiladi. Kо‘krak bezi saratoni butun dunyo bо‘ylab ayollar о‘limining asosiy sabablaridan biridir chunki butun dunyo bо‘ylab tashxis qо‘yilgan malign lezyonlarning 16 foizi uning natijasidir. Shu ma’noda, omon qolishning eng yuqori imkoniyatlariga ega bо‘lish uchun ushbu lezyonlarni imkon qadar erta bosqichda tashxislash juda muhimdir. Tasvirga ishlov berish tibbiyotning turli sohalarida keng qо‘llaniladigan metodologiyadir. tasvirni raqamli qayta ishlash ba’zi foydali ma’lumotlarni olish uchun tasvirlar ustida ba’zi operatsiyalarni bajarishni о‘z ichiga oladi. Tasvirni tahlil qilish vaqt omili juda muhim bо‘lgan turli xil saratonlarni erta aniqlashda juda foydali. Dunyo bо‘ylab kо‘krak bezi saratoni bilan kasallanganlar soni ortib bormoqda. Agar kasallik dastlabki bosqichlarda aniqlansa, uni davolash mumkin. О‘simtani tо‘g‘ri aniqlash uchun juda kо‘p tadqiqotlar о‘tkazilgan ammo haligacha 100% aniq usul topilmagan. Raqamli tasvirni raqamli qayta ishlash yordamida kо‘krak bezi saratonini aniqlash bо‘yicha tadqiqotlar o‘tkazish yangilik emas ammo о‘simta hududini aniq bashorat qilish uchun ushbu sohada kо‘plab yangi yondashuvlar kо‘rib chiqilmoqda. Hozirgi yondashuv о‘simta hududini vizual ravishda aniqlash, shuningdek, о‘simta asosan qaysi hududda joylashganligini aniqlashdir.
Библиографические ссылки
О‘zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2024-yil 13-maydagi “O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligi hay’ati a’zolari tarkibini tasdiqlash to‘g‘risida”gi №262-sonli Qarori
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 25-yanvardagi “Sog‘liqni saqlash sohasida islohotlarni chuqurlashtirish bo‘yicha qo‘shimcha chora-tadbirlar to‘g‘risida”gi PQ-38 sonli Qarori
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2023-yil 29-dekabrdagi “Sog‘liqni saqlash tizimini raqamlashtirishni jadallashtirish hamda ilg‘or raqamli texnologiyalarni joriy etish bo‘yicha qo‘shimcha chora-tadbirlar to‘g‘risida”gi PQ-415 soni Qarori
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2023-yil 6-sentabrdagi “Sog‘liqni saqlash vazirligi faoliyatini yanada takomillashtirish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi PF-156 sonli Farmoni
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining “Raqamli O‘zbekiston-2030” strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish tadbirlari to‘g‘risida”gi 2020-yil 6 oktyabrdagi PF-6079 sonli Farmoni
“O‘zbekiston Respublikasi oliy ta’lim tizimini 2030-yilgacha rivojlantirish konsepsiyasini tasdiqlash to‘g‘risida”gi PF-5847-sonli Farmoni.
O‘zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2023-yil 4-sentabrdagi “Axborot-kommunikatsiya texnologiyalari sohasidagi xizmatlar turlari ro‘yxatini tasdiqlash to‘g‘risida” gi №447 sonli Qarori
Елена Александровна. Двуэнергетическая контрастная спектральная маммография (cesm) в диагностике непальпируемых образований молочной железы с высокой плотностью тканей. Диссертация. 2017
Гардашева Л.А., Гаджиева Т.А.Обзор и анализ методов диагностики и лечения рака современными информационными технологиями. Международный научно-исследовательский журнал, № 9 (87), Часть 1. 2019.
Aswini Kumar Mohanty, Swasati Sahoo, Arati Pradhan, Saroj Kumar Lenka. Breast Cancer Assessment and Diagnosis using Particle Swarm Optimization. International journal of computer science & technology. VOL- 2 ISSUE – 3 (Version 1) , September- 2011. URL: https://www.ijcst.com/archives/vol-2-issue-3-version-2-2/vol-2-issue-3-version-1/
S. Amutha, D. Babu. Early Detection of Breast Cancer Using Image Processing Techniques. Medicine, Computer Science, 2021
Tobias C., Melanie A. and James C. Breast cancer detection using image processing techniques. Proceedings of FUZZ-IEEE 2000: 9th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp.973-976
Абдураимов А. Б., Терновой С.К. Новые возможности лучевой диагностики рака молочной железы. // Опухоли женской репродуктивной системы. 2009. N 3. C. 24-28.
Бухарин Д.Г., Величко С.А., Фролова И.Г., Лунева С.В. Ультрасонография и рентгеновская маммография в диагностике рака молочной железы, развившегося на фоне мастопатии. // Сибирский медицинский журнал 2012. Т. 27. № 1.. С.99 - 102.
Комарова Л.Е. Скрининговая маммография рака молочной железы. За и против? // Сибирский онкологический журнал. 2008. Приложение N2. C.9 –14.
Корженкова Г.П., Долгушин Б.И. Опыт использования цифровой маммографии. // Опухоли женской репродуктивной системы. 2011. N1. C. 37 - 41.
Boyd NF, Guo H, Martin LJ, et al. Mammographic density and the risk and detection of breast cancer. // N Engl J Med. 2007. V. 356. Р. 227 – 229.
Алиева, Г.С. Возможности маммографии, УЗИ и МРТ в дифференциальной диагностике микрокарцином различных биологических подтипов инвазивного рака молочной железы/ Г.С. Алиева, Г.П. Корженкова, И.В. Колядина // Опухоли женской репродуктивной системы.‒ 2020.‒ №4.‒С.21-34.
Бусько, Е. А. Определение порогового значения соноэластографического коэффициента жесткости в дифференциальной диагностике доброкачественных и злокачественных образований молочной железы / Е. А. Бусько, А. В. Мищенко, В. В. Семиглазов // Кремлевская медицина. Клинический вестник. ‒ 2013. ‒ № 1. ‒ С. 112-115.
Ермаганбетова, А. Т. Роль сигнальных лимфатических узлов при раке молочной железы. Современное состоя-ние проблемы. / А. Т. Ермаганбетова, А. К. Макишев, Х. А. Иманбаев // Клиническая медицина Казахстана. ‒ 2017. ‒ № 2 (44). ‒ C. 15-18.
Семиглазов, В.В. Оптимизация диагностики непальпируемых образований молочной железы / В.В. Семиглазов, Е.А. Бусько, А.Н. Зайцев, И.И. Семенов // Вопросы онкологии. ‒ 2009. ‒ T. № 3. ‒ 387-388.
Карпова, М. С. Возможности магнитно-резонансной маммографии в диагностике неинвазивного протокового рака молочной железы (обзор литературы и собственный опыт использования) / М. С. Карпова, Г. С. Алиева, А. В. Петровский, Г. П. Корженкова // Радиология – практика. ‒ 2017. ‒ T. 6. ‒ C. 60-70
Prannoy G., Saravanakumar K., Breast cancer detection using image processing techniques. Oriental journal of computer science & technology. ISSN: 0974-6471 June 2017, Vol. 10, No. (2): Pgs. 391-399
Poorti Sahni and Neetu Mittal. Breast Cancer Detection Using Image Processing Techniques. Advances in Interdisciplinary Engineering. Select Proceedings of FLAME 2018
http://www.lex.uz – О‘zbekiston Respublikasi qonunlari bazasi sayti
http://www.stat.uz – О‘zbekiston Respublikasi Davlat statistika qо‘mitasi sayti
https://www.mitc.uz/ – O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligi
https://ssv.uz/ – O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligi
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Kuchkorov Temurbek Ataxonovich, Olimova Muxlisa Vohidjon qizi
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
