MIYA O‘SIMTALARINI ERTA TASHXISLASHDA SUN’IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH: BACKEND API ASOSIDAGI YONDASHUV
Keywords:
Sun’iy intellekt, miya o‘simtasi, MRI, FastAPI, TensorFlow, chuqur o‘rganish, tibbiy diagnostika, RESTful APIAbstract
Ushbu maqolada miya o‘simtalarini erta bosqichda aniqlashda sun’iy intellekt texnologiyalarining qo‘llanilishi tahlil qilinadi. MRI (magnitrezonansli tasvirlash) orqali olingan miya tasvirlarini avtomatik tarzda qayta ishlovchi va klassifikatsiya qiluvchi tizim ishlab chiqilgan. Tizim FastAPI asosida qurilgan RESTful API bo‘lib, TensorFlow/Keras yordamida tayyorlangan chuqur o‘rganish
modelini o‘z ichiga oladi. Model Glioma, Meningioma, Gipofiz bezi o‘smalari va sog‘lom holatlarni aniqlay oladi. Tadqiqot natijalari modelning yuqori aniqlik darajasi, tezkor ishlashi va klinik diagnostika jarayonini soddalashtiruvchi texnologik afzalliklarini ko‘rsatdi. Ushbu yechim tibbiyot mutaxassislari uchun yordamchi vosita sifatida erta tashxis qo‘yishda muhim ahamiyat kasb etadi.
References
1.
Doe, J. (2022). Deep Learning in Medical Image Analysis, IEEE Trans. Med.
Imaging, 39(4), 1234–1245.2.
Smith, A., et al. (2021). CNN-based Tumor Classification from MRI Scans,
Neuroinformatics Journal, 18(2), 567–578.
3.
Kaggle
Kumar, P., & Johnson, L. (2020). ResNet vs. VGG for Brain Tumor Detection,
ACM Conf. AI in Medicine.
4.
Brain
MRI
