Xaydarov Sherali Islom 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):
“Sut bezi saraton kasalliklarini erta aniqlashda xatoliklarni minimallashtirishga asoslangan tashxislash algoritmi”, 05.01.03-“Informatikaning nazariy asoslari” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2025.2.PhD/T5627
Ilmiy rahbar: Mamajanov Rahmatilla Yakubjanovich texnika fanlari nomzodi, dotsent.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Denov tadbirkorlik va pedagogika instituti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.09/2025.27.12.T.01.03
Rasmiy opponentlar: Xudayberdiev Mirzaakbar Xakkulmirzaevich, texnika fanlari doktori, katta ilmiy xodim; Boboev Lochinbek texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori (PhD).
Yetakchi tashkilot: “Farg‘ona davlat texnika universiteti”.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: sut bezi saraton kasalliklarini erta aniqlashda tashxislash xatoliklarini minimallashtirish algoritmini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
sut bezi saratoniga oid klinik maʼlumotlarda uchraydigan shovqinli, takroriy, etishmaydigan va nomuvofiq qiymatlarni aniqlash hamda bartaraf etishga qaratilgan dastlabki ishlov berishning adaptiv tozalash algoritmi ehtimollik nazariyasiga asoslangan holda takomillashtirilgan;
obektlarni tashxislashda yaqinlik va o‘xshashlik darajalarini hisobga olingan holda guruhlash aniqligini oshirishga qaratilgan mikro klasterlashning minimal qamrovli daraxtga asoslangan algoritmi ishlab chiqilgan;
obektlarni sinflashtirishda xatolik koeffisienti va ehtimollar nazariyasi asosida belgilarning ahamiyat darajasini baholash hamda eng muhim xususiyatlarni ajratib olishga qaratilgan informativ belgilar majmuasini tanlash algoritmi ishlab chiqilgan;
informativ belgilar fazosida sinflar obektlarining o‘xshashlik darajalari farqini aniqlash, tashxislash jarayonida yuzaga keladigan xatoliklarni minimallashtirish, hamda qaror qabul qilish aniqligini oshirishga qaratilgan tashxislash algoritmi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Tadqiqotda ishlab chiqilgan sut bezi saraton kasalliklarini erta aniqlashda xatoliklarni minimallashtirishga asoslangan tashxislash algoritmi va «Smartdiagnosis» dasturiy majmuasidan foydalanish bo‘yicha olingan natijalar asosida:
sut bezi saratoniga oid klinik maʼlumotlarga dastlabki ishlov berishning ehtimollik nazariyasiga asoslangan adaptiv tozalash algoritmi va “SBSK” dasturi O‘zbekiston Respublikasi Surxondaryo viloyati Termiz shahar “Respublika ixtisoslashtirilgan onkologiya va radiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Surxondaryo filiali”da joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 5-noyabrdagi 02-28/26482-son ma’lumotnomasi). Natijada sut bezi saratonini tavsiflovchi 32 ta simptom belgidan tashxislash uchun eng muhim bo‘lgan 18 ta informativ belgilar majmuasi tanlab olingan hamda ushbu belgilar asosida tashxis qo‘yishga ketadigan vaqt 20-25 foizga qisqartirilgan va tashxis ishonchliligi 20 foizga oshirilgan;
obektlarni yaqinlik va o‘xshashlik darajalari orqali tashxislashda minimal qamrovli daraxt asosidagi mikroklasterlash algoritmi va “Smartdiagnosis” dasturi O‘zbekiston Respublikasi Surxondaryo viloyati Termiz shahar “Toshkent davlat tibbiyot universiteti Termiz filiali”da joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 5-noyabrdagi 02-28/26482-son ma’lumotnomasi). Natijada tanlangan informativ belgilar majmuasidan foydalanib kasallikka tashxis qo‘yishga ketadigan vaqt 1,5 barobarga qisqartirilgan va tashxislash samaradorligi 1,7 barobarga oshirilgan.
obektlarni tashxislashdagi xatoliklarni minimallashtirishda informativ belgilar fazosida xatolik koeffisienti kamaytirishga qaratilgan tashxislash algoritmi va “Smartdiagnosis” dasturi O‘zbekiston Respublikasi Surxondaryo viloyati Termiz shahar “O‘tan Polvon diagnostika va davolash markazi”da joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 5-noyabrdagi 02-28/26482-son ma’lumotnomasi). Natijada ishlab chiqilgan algoritmlar asosida sut bezi saratonini tashxislash jarayonlari avtomatlashtirildi hamda diagnostika jarayonining ishonchliligi 20 foizga oshirishi tasdiqlangan.
