"TIBBIYOTDA KASALLIKLARNI ERTA ANIQLASHDA SUN'IY INTELLEKTNING QO‘LLANILISHI: KO‘P O‘LCHOVLI TASVIRLAR ASOSIDA TALIL"
Keywords:
Tibbiy tasvirlar, kasalliklarni erta aniqlash, mashinaviy o‘rganish, chuqur o‘rganish (Deep learning), neyron tarmoqlar, roentgen, magnit-rezonans tomografiya (MRT).Abstract
Ushbu maqolada tibbiyot sohasida kasalliklarni erta aniqlashda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining qo‘llanilishi tahlil qilinadi. Maxsus e’tibor ko‘p o‘lchovli tibbiy tasvirlar — rentgen, magnit-rezonans tomografiya (MRT), ultratovush (UZI) va boshqalar — asosida avtomatik diagnostika jarayonlariga qaratilgan. SI algoritmlari, xususan chuqur o‘rganish va neyron tarmoqlar yordamida, tasvirlardagi patologik o‘zgarishlarni aniqlash va tasniflashning aniqligi va samaradorligi an’anaviy usullarga nisbatan sezilarli darajada yaxshilandi. Tadqiqotdako‘p o‘lchovli tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash, siqish va muhim xususiyatlarni ajratib olish usullari ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, sun’iy intellekt yordamida diagnostika jarayonining tezligi va aniqligini oshirish hamda inson omilining
kamayishi natijasida yuzaga keladigan xatoliklarni kamaytirish imkoniyatlari
muhokama qilinadi.
References
1.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., &
Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural
networks. Nature, 542(7639), 115-118.
2.
Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, B. E., Setio, A. A. A., Ciompi, F., Ghafoorian,
M., ... & Sánchez, C. I. (2017). A survey on deep learning in medical image analysis.
Medical Image Analysis, 42, 60-88.
3.
Shen, D., Wu, G., & Suk, H. I. (2017). Deep learning in medical image
analysis. Annual Review of Biomedical Engineering, 19, 221-248.
4.
Greenspan, H., van Ginneken, B., & Summers, R. M. (2016). Guest editorial
deep learning in medical imaging: Overview and future promise of an exciting new
technique. IEEE Transactions on Medical Imaging, 35(5), 1153-1159.
