Abdieva Xabiba Sobirovnaning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiya himoyasi haqida e’lon
I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beradigan fan tarmog‘i): “Mammografiya tasvirlari asosida ko‘krak o‘sma sohalarini segmentlash va tashxislash algoritmlari”, 05.01.11 – Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2023.3.PhD/T3897.
Ilmiy rahbar: Fazilov Shavkat Xayrullaevich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, Ilmiy kengash raqami: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti, DSc.13/30.12.2021.T.142.01.
Rasmiy opponentlar: Madraximov Shavkat Fayzullaevich, texnika fanlari doktori, professor;
Xashimov Axmadjon Anvarovich, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori(PhD).
Yetakchi tashkilot: “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy tadqiqot universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi mammografiya tasvirlarida ko‘krak o‘sma sohasini segmentlash va tasniflash algoritmlari hamda dasturiy majmuasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
CycleGAN modeliga asoslangan sog‘lom insonning mammografiya tasvirlaridan foydalanib o‘sma mavjud sintetik tasvirlarni hosil qilish algoritmi ishlab chiqilgan;
mammografiya tasvirlaridan ko‘krak sohasidagi intensivligi qo‘shni sohalariga yaqin bo‘lgan o‘smalarini segmentlashning to‘liq bog‘lanishli enkoder-dekoder arxitekturaga asoslangan modeli qurilgan;
mammografiya tasvirlar to‘plamida o‘sma mavjud tasvirlarni aniqlashga qaratilgan qoldiq blok va o‘ramali neyron tarmoq arxitekturasiga asoslangan tashxislash algoritmi ishlab chiqilgan;
mammografiya tasvirining lokal sohasida xavfli o‘smalarni tasniflash uchun adaptiv busting strategiyasiga asoslangan algoritmik ansambl qurilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: Mammografiya tasvirlari asosida ko‘krak o‘sma sohalarini segmentlash va tashxislash uchun ishlab chiqilgan algoritmlar va dasturiy majmuasi yordamida olingan ilmiy yangiliklar asosida:
CycleGAN modeliga asoslangan sog‘lom insonning mammografiya tasvirlaridan foydalanib o‘sma mavjud sintetik tasvirlarni hosil qilish algoritmi va mammografiya tasvirlaridan ko‘krak sohasidagi intensivligi qo‘shni sohalariga yaqin bo‘lgan o‘smalarini segmentlashning to‘liq bog‘lanishli enkoder-dekoder arxitekturaga asoslangan model Respublika ixtisoslashtirilgan onkologiya va radiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Samarqand filialining mammologiya bo‘limida joriy qilingan (Sog‘liqni saqlash vazirligining 2024-yil 19-iyuldagi 02-28/16067-son ma’lumotnomasi). Natijada mammografiya tasvirlaridan o‘smalarni segmentlash asosida bemorlarda ko‘krak saratoniga tashxis qo‘yish aniqligini 14%ga oshirish imkonini bergan;
mammografiya tasvirlar to‘plamida o‘sma mavjud tasvirlarni aniqlashga qaratilgan qoldiq blok va o‘ramali neyron tarmoq arxitekturasiga asoslangan tashxislash algoritmi Samarqand shahar 2-son oilaviy poliklinikasida joriy qilingan (Sog‘liqni saqlash vazirligining 2024-yil 19-iyuldagi 02-28/16067-son ma’lumotnomasi). Natijada ayollar ommaviy skriningida mammografiya tasvirlari oqimida o‘sma mavjud tasvirlarni aniqlashni 12%ga oshirish hamda unga ketadigan vaqtni 40%gacha kamaytirish imkonini bergan;
mammografiya tasvirlariga dastlabki ishlov berish algoritmlari va mammografiya tasvirining lokal sohasida xavfli o‘smalarni tasniflash uchun adaptiv busting strategiyasiga asoslangan algoritmik ansambli “ZARMED-PRATIKShA Bog‘ishamol” xususiy klinikasi radiologiya
bo‘limida joriy qilingan (Sog‘liqni saqlash vazirligining 2024-yil 19-iyuldagi 02-28/16067-son ma’lumotnomasi). Natijada bemorlarda ko‘krak o‘smalarning xavflilik darajasi tashxislash aniqligini 12%ga oshirish imkonini bergan.
