ENDOSKOPIK TASVIRLARDA OSHQOZON YARALARINI ANIQLASH UCHUN SUN'IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING QO'LLANILISHI
Jalgasbayeva Aziza ArtiqbaevnaMuhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti magistranti, Toshkent, O'zbekiston
Sabitova Nazokat Qobuljon qizi
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Kompyuter tizimlari kafedrasi asistenti, Toshkent, O'zbekiston
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)repository2026
ABI
Abstract
Ushbu tadqiqotda endoskopik tasvirlarda oshqozon yaralarini RetinaNet modeli yordamida avtomatik aniqlash va klassifikatsiya qilish masalasi yoritilgan. Tadqiqot davomida Kvasir, HyperKvasir, GastroVision va Kvasir-Capsule ma'lumotlar bazalaridan foydalanilib, maxsus o'quv tanlanma shakllantirildi. Tasvirlarga dastlabki ishlov berish bosqichida CLAHE, Median Filter va Telea Inpainting algoritmlari qo'llanildi hamda augmentatsiya usullari orqali o'quv tanlanma kengaytirildi. RetinaNet modeli endoskopik tasvirlar asosida o'qitilib, uning ishlash samaradorligi Precision, Recall va mAP ko'rsatkichlari asosida baholandi. Tajriba natijalari modelning oshqozon yaralarini aniqlashda yuqori samaradorlikka ega ekanligini ko'rsatdi.
Topics
Identifiers
Citations and references
Cited by 00 references