Статья

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

Аннотация

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.

Перевод пока недоступен

Темы

Retinal Imaging and Analysis Applied Advanced Technologies Scientific and Engineering Research Topics

Идентификаторы

DOI: 10.5281/zenodo.20269834

Цитирования и источники

Цитирований: 0Использованных источников: 0

Показатели — AkademScholar