Meliev Farxod Fattoevichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiya himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beradigan fan tarmog‘i): “Gistologik tasvirlarga dastlabki ishlov berish va tanib olish algoritmlari”, 05.01.11- Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2024.3.PhD/T4876
Ilmiy rahbar: Mirzaev Nomaz Mirzaevich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti.
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: Tashev Azat Aripovich – Qozog‘iston Respublikasi fan va oliy ta’lim vazirligi, Fan qo‘mitasi, Axborot va hisoblash texnologiyalari instituti,bosh ilmiy xodim, texnika fanlari doktori, professor;
To‘xtasinov Mumtozali – Namangan muhandislik-qurilish instituti, “Axborot tizimlari va texnologiyalari” kafedrasi dotsenti, texnika fanlari nomzodi, dotsent.
Yetakchi tashkilot: Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi gistologik tasvirlarni tahlil qilish imkoniyatini beruvchi model va algoritmlarni ishlab chiqish, takomillashtirish va ular asosida tashxis qo‘yishni qo‘llab quvatlovchi dasturiy majmuani ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
tasvirni tahlil qilish orqali adaptiv hisoblanadigan radius asosida Rolling Ball algoritmi takomillashtirilgan va BM3D filtrining shovqin darajasini belgilovchi parametri qiymatini avtomatik hisoblash algoritmi ishlab chiqilgan;
gistologik tasvirlarni segmentlash asosida morfometrik ko‘rsatkichlarni aniqlash algoritmi ishlab chiqilgan;
HOG usulidan foydalanib ajratilgan belgilarni, segmentatsiyalash natijasida ajratilgan sohalarning morfometrik ko‘rsatgichlari bilan birlashtirib, belgilar vektorini hosil qilish yondashuvi taklif etilgan;
neyron tarmoq arxitekturasi asosida gistologik tasvirlarni tasniflash modellari ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: Gistologik tasvirlarlarga dastlabki ishlov berish, ularni tahlil qilish va tasniflashning mavjud va taklif etilgan model va algoritmlarini qo‘llab yaratilgan dasturiy majmua asosida:
 takomillashtirilgan Rolling ball algoritmi va BM3D filtrini avtomatik hisoblangan parametr qiymati bilan qo‘llash asosida gistologik tasvirlar sifatini yaxshilash va ularda mavjud sohalarni ajratish, sonini va morfometrik ko‘rsatkichlarini aniqlash imkoniyatini beruvchi dasturiy majmua Samarqand viloyati ko‘p tarmoqli tibbiyot markazining  Patalogik anatomiya bo‘limida joriy qilingan (Samarqand viloyati hokimligining 2024 yil 26 dekabrdagi 07-07/1052-sonli maʼlumotnomasi). Ilmiy-tadqiqot natijasida bemorlardan olingan gistologik tasvirlarning morfometrik ko‘rsatkichlarni tezda aniqlash, turli o‘smalarning agressivligini bashorat qilish va davolash strategiyasini tanlash engillashdi va ish unumdorligi 1.15 barobarga, hamda tashxis qo‘yish aniqligini 10% ga oshirish imkonini yaratildi;
gistologik tasvirlardan belgilarni ajratish usullari va ularni tasniflash modellari asosida yaratilgan dasturiy majmua Respublika ixtisoslashtirilgan onkologiya va radiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Samarqand filialining Gistologiya bo‘limiga joriy etildi (Samarqand viloyati hokimligining 2024 yil 26 dekabrdagi 07-07/1052-sonli maʼlumotnomasi). Ilmiy-tadqiqot natijasi bemorlarda o‘pka saratoniga tashxis qo‘yishda ish unumdorligini 1.2 barobarga hamda tashxis qo‘yish aniqligini 11%ga oshirish imkonini berdi; 
gistologik tasvirlar sifatini oshirish, ulardagi sohalarning morfometrik ko‘rsatgichlarini aniqlash va o‘pka onkologik kasalligini tashxislash algoritmlari asosida yaratilgan dasturiy majmua Samarqand shahridagi "SaoMed" xususiy tibbiyot shifoxonasi laboratoriyasida joriy qilingan (Samarqand viloyati hokimligining 2024 yil 26 dekabrdagi 07-07/1052-sonli maʼlumotnomasi). Ilmiy-tadqiqot natijasida bemorlardan olingan gistologik mikropreparatlarning morfometrik ko‘rsatkichlarini tezda aniqlash, turli o‘smalarning agressivligini bashorat qilish va davolash strategiyasini tanlash engillashdi va ish unumdorligi 1.15 barobarga, hamda tashxis qo‘yish aniqligi 10% ga oshirildi.