Saparov Saidqul Xo‘jamurotovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i):
“Bosh miya saratonini erta tashxislash masalalarida obektlar muhimligining axborot o‘lchovini aniqlash algoritmlari” 05.01.03 - “Informatikaning nazariy asoslari”(texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2025.2.PhD/T4635
Ilmiy rahbar: Nishanov Axram Xasanovich, texnika fanlari doktori, professor. 
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/05.05.2023.T.07.03.
Rasmiy opponentlar: Primova Xolida Anorboevna, texnika fanlari doktori, professor; Xamraev Alisher Shodmonqulovich, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori, katta ilmiy xodim. 
Yetakchi tashkilot: Toshkent davlat transport universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi bosh miya saratonini erta tashxislashda belgilar muhimligini ta’minlovchi axborot mezonlariga asoslangan obektlar muhimligi axborot o‘lchovini aniqlash algoritmlarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
bosh miya saratoni bilan kasallangan bemorlarga erta tashxis qo‘yishda obektlar va ularni tavsiflovchi belgilarning tashxislashga qo‘shgan axborot hissasini aniqlashga asoslangan evristik mezonlari ishlab chiqilgan;
miya saratoni tashxisiga oid mashinali o‘qitish modellari uchun klinik belgilar axborot o‘lchoviga asoslangan sintetik o‘quv tanlanmasini yaratish algoritmi ishlab chiqilgan;
nominal belgilar fazosi asnosida shakllantirilgan miya saratoni obektlarining muhimligi axborot o‘lchovini aniqlashga asoslangan informativ belgilar majmualarini tanlash algoritmi ishlab chiqilgan;
ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usul va algoritmlari asosida miya saratoni obektlarining tashxislashga qo‘shgan axborot hissasini baholash orqali ularning muhimlilik darajasini aniqlash asnosida sinflashtirishga asoslangan algoritmi ishlab chiqilgan.
IV.Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Ilmiy tadqiqotda ishlab chiqilgan algoritmlar asosida yaratilgan “Aqlli onkologiya” dasturiy majmuasi asosida: 
miya saratoni o‘quv tanlanma sinflarini shakllantirishda tibbiy timsollar muhimligining axborot o‘lchovini aniqlash algoritmi asosida yaratilgan dasturiy majmua Respublika ixtisoslashtirilgan onkologiya va radiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Qoraqalpog‘iston filialida joriy etilgan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 29-martdagi 04/2366-sonli ma’lumotnomasi). Natijada bu bemorlar uchun qulay shart-sharoit muhitini yaratib, ularning Neyroxirurg va Radiologilar maslahatini olish zarurligini yoki zaruriyat emasligini ko‘rsatdi. Shuningdek, bu jarayonda shifokorlar uchun bosh miya kasalliklarini erta aniqlash, bu soha mutaxassislarining ish unumdorligini o‘rtacha 15% ga oshirishga imkon bergan.;
ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usul va algoritmlari kombinatsiyasi kesimida miya saratoni obektlarining muhimligini axborot o‘lchovini aniqlash algoritmi asosida yaratilgan dasturiy majmua Respublika ixtisoslashtirilgan onkologiya va radiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Qoraqalpog‘iston filialida joriy etilgan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 29-martdagi 04/2366-sonli ma’lumotnomasi). Natijada bosh miya kasalliklar sinfining muhumlilik ko‘rsatgichlari baholanilgan va ular asosida sinflarning vakil obekti aniqlangan. Buning natijasida radiolog va onkologlar tomonidan bosh miya kasalliklariga tashxis qo‘yishda muayyan tibbiy choralarni o‘z vaqtida amalga oshirishga, buning natijasida ma’umotlarni tahlil qilish uchun ketadigan vaqtni 15% ga qisqartirish va tashxislash samaradorligini 20% ga oshirga imkon bergan.
miya saratoni obektlarining muhimligini aniqlashda informativ belgilar majmualarini tanlash algoritmi asosida yaratilgan dasturiy majmua Qoraqalpog‘iston Respublikasi To‘rtko‘l tuman tibbiyot birlashmasida joriy etilgan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 29-martdagi 04/2366-sonli ma’lumotnomasi). Natijada bosh miya saratoni kasalliklarini xarakterlovchi 19 ta belgilar majmuasidan tashxis qo‘yishda eng muhim bo‘lgan 6 ta belgidan iborat bo‘lgan informativ belgilar majmuasi tanlab olingan. Buning natijasida informativ belgilar majmuasidan foydalanib kasallikka tashxis qo‘yishga ketadigan vaqtni taxminan 1.7 barobarga qisqartirish imkonini bergan.