Arabboev Muxriddin Murodjon o‘g‘lining
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Development of a mobile system for remote monitoring of human physiological parameters» (Inson fiziologik ko‘rsatkichlarini masofadan monitoring qiluvchi mobil` tizim ishlab chiqish), 05.04.02 – Radiotexnika, radionavigatsiya, radiolokatsiya va televidenie tizimlari va qurilmalari. Mobil`, tola-optik aloqa tizimlari (texnika fanlari). Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2022.1.PhD/T2668.
Ilmiy rahbar: Nosirov Xabibullo Xikmatullo o‘g‘li, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori (PhD), dotsent. 
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti. 
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/30.12.2019.T.07.02. 
Rasmiy opponentlar: Piseskiy Yuriy Valer`evich, texnika fanlari doktori (DSc), professor; Tashmanov Erjan Baymatovich, texnika fanlari doktori (DSc), professor. 
Yetakchi tashkilot: Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti. Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi:  radiomodullar va sensorlar yordamida inson fiziologik ko‘rsatkichlarini masofadan monitoring  qilish va holatini bashoratlash mobil` tizimini ishlab chiqishdan iborat. 
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi: 
inson asosiy hayotiy belgilaridan yurak urishlar soni va tana haroratini radiotexnik elementlar va modullarni o‘zaro bog‘lash hamda integratsiyalash orqali monitoring qilish tizimining funksionalligini va o‘lchash aniqligini oshiruvchi usul ishlab chiqilgan; 
real vaqt davomida inson hayotiy belgilarining me’yoriy ko‘rsatkichlarini baholovchi va chuqur neyron tarmoq modeliga asoslangan yuqori energiya tejamkor mobil` qurilmaning ishlash algoritmi yaratilgan;
masofadan olingan raqamli signallarga ishlov berish asosida inson fiziologik ko‘rsatkichlarini monitoring qilishda o‘lchash xatoliklarini kamaytirish va ma’lumotlarni yig‘uvchi hamda yuqori aniqlikda bashoratlovchi model` va algoritm ishlab chiqilgan;
simsiz texnologiyalarni integratsiya qilish orqali lokal hududga mo‘ljallangan inson fiziologik ko‘rsatkichlarini masofadan real vaqt rejimida monitoring qilish va bashoratlashda kam quvvat talab qiluvchi mobil` tizim ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. 
Inson fiziologik ko‘rsatkichlarini masofadan monitoring qilish va bashoratlash usullari, algoritmlari hamda dasturiy vositalarini yaratish bo‘yicha olingan natijalar asosida:
favqulodda vaziyatlarda real vaqtda tirik qolgan insonlarni aniqlash uchun ishlab chiqilgan usullar, algoritmlar va dasturiy vositalar O‘zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligi Akademiyasi huzuridagi Fuqaro muhofazasi institutining ishlab chiqarish, ta’lim va axborot xizmatlari jarayonlariga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022 yil 21 yanvar`dagi 33-8/351-son ma’lumotnomasi). Natijada, ishlab chiqilgan sun’iy intellektga asoslangan tirik qolgan insonlarni aniqlash usuli yordamida favqulodda vaziyatlarda tirik qolgan insonlarni 2 km. gacha masofada aniqlash imkoniyati yaratilgan;
Inson salomatligini masofadan monitoring qilish va bashoratlash usuli, algoritmi, qurilmasi va dasturiy vositasi «UNICON.UZ» DUK ning axborot xizmatlari jarayonlariga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022 yil 21 yanvar`dagi 33-8/351-son ma’lumotnomasi). Natijada inson salomatligini ko‘p parametrlar asosida intellektual tahlil qiluvchi apparat-dasturiy ta’minoti va uning algoritmi inson sog‘lig‘i holati haqidagi ma’lumotlarni uzatishda energiya iste’moli samaradorligi 2,6 barobarga oshgan va uzatish masofasi 2-3 km.gacha bo‘lgan masofada monitoring qilish imkoniyatini yaratgan; 
chuqur neyron tarmoq modeli asosida ishlab chiqilgan inson salomatligini masofadan monitoring qilish va bashoratlash usuli, algoritmi, qurilmasi va dasturiy vositasi «Sohib Karomat Shifo» xususiy klinikasining tibbiy va axborot xizmatlari jarayonlariga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022 yil 21 yanvar`dagi 33-8/351-son ma’lumotnomasi). Natijada ishlab chiqilgan chuqur neyron tarmoq modeliga asoslangan inson salomatligi monitoringi va bashoratlash jarayonining algoritmik usuli yordamida ehtimoliy kasallikni 98,79 % aniqlik darajasida bashoratlash imkoniyati yaratilgan.