Juraev Umidjon Sayfullaevichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiya himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): “Veyvlet usulida biotibbiyot signallari va radiologik diagnostika tasvirlariga raqamli ishlov berish algoritmlari va dasturlari”, 05.01.04 - Hisoblash mashinalari, majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy ta’minoti (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2024.1.PhD/T2193
Ilmiy rahbar: Zaynidinov Xakimjon Nasiridinovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Guliston davlat universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/30.12.2019.T.07.01.
Rasmiy opponentlar: Kabulov Anvar Vasilovich, texnika fanlari doktori, professor; Karshiev Zaynidin Abduvalievich, texnika fanlari falsafa doktori (PhD), dotsent.
Yetakchi tashkilot: Farg‘ona politexnika instituti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi. Dobeshi veyvlet usuli yordamida biotibbiyot signallari va radiologik diagnostika tasvirlariga raqamli ishlov berish algoritmlari va dasturiy majmuasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
EKG signalining apparat shovqinlarini ikkinchi tartibli Dobeshi veyvlet usuli yordamida filtrlash algoritmi ishlab chiqilgan;
biotibbiyot tasvirlarini ko‘p masshtabli Dobeshi veyvletidan foydalangan holda siqish usuli taklif qilingan;
veyvlet CNN orqali o‘pka rentgen va tomografik tasvirlarini tahlil qiluvchi neyron tarmoq algoritmi va arxitekturasini loyihalash bosqichlari ishlab chiqilgan;
biotibbiyot signallari va radiologik diagnostika tasvirlarini raqamli ishlov berishning dasturiy majmua strukturasi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi:
Dissertatsiya tadqiqotlari doirasida bir va ikki o‘zgaruvchili Dobeshi veyvletlari yordamida signallar va tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritmlari va ularning dasturiy vositalari yordamida olingan ilmiy yangiliklar asosida:
Dobeshi veyvlet usulida EKG signallarini apparat shovqinlaridan tozalash asosida tashxislash samaradorligini oshirish dasturiy vositasi Respublika ixtisoslashtirilgan kardiologiya ilmiy amaliy tibbiyot markazi Sirdaryo filialiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2023 yil 10 avgustdagi 33-8/5448-son ma’lumotnomasi). Dasturiy vositani tadbiq etilishi ilmiy-tadqiqotlar samarasini, olingan natijalarning informativligi, aniqligi va ishonchliligini oshirgan hamda xatoliklarni kamaytirilishiga olib kelgan:  xatolik 8-10% ga kamaygan, mehnat unumdorligi esa 4-7%ga oshgan;
Ko‘krak qafas rentgen tasvirlaridan bakterial pnevmoniya, sil, Covid-19, sog‘lom o‘pka, viral pnevmoniya kasalliklarini tasniflash uchun sun’iy intellekt dasturiy vositasi Samarqand viloyat 1-son shahar shifoxonasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2023 yil 10 avgustdagi 33-8/5448-son ma’lumotnomasi). Dasturiy vositaning tatbiq etilishi ilmiy-tadqiqotlar samarasini, olingan natijalarning informativligi, aniqligi va ishonchliligini oshirga hamda xatoliklarni kamaytirilishiga olib kelgan: ketadigan vaqt 3 barobarga kamaygan, xatolik 6-10%ga kamaygan, mehnat unumdorligi esa 3-6%ga oshgan. Ushbu dasturiy vositani tatbiq etish natijasida iqtisodiy samaradorlikka erishilgan;
Sun’iy intellekt va chuqur o‘rganish algoritmlari hamda veyvlet asosli konvolyusion neyron tarmoqlardan foydalangan holda ko‘krak qafasi kompyuter tomografiyasidan o‘pka saratoni turlari bo‘yicha tashxislash va sinflash dasturiy vositasi Respublika ixtisoslashtirilgan onkologiya va radiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Samarqand filialiga hamda Sirdaryo viloyati, Guliston shahar “RDM” xususiy klinikasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2023 yil 10 avgustdagi 33-8/5448-son ma’lumotnomasi). Dasturiy vositasining tatbiq etilishi ilmiy-tadqiqotlar samarasini, olingan natijalarning informativligi, aniqligi va ishonchliligini oshirgan hamda xatoliklarni kamaytirilishiga olib kelgan: ketadigan vaqt ikki barobarga kamaygan, xatolik 7-11% ga, mehnat unumdorligini esa 5-8% ga oshirishga erishilgan.