OSHQOZON TASVIRINI BIPOLYAR NORAVSHAN QAYTA ISHLASH ORQALI TASHXISLASHNING GIBRID ALGORITMI

Ushbu maqolada oshqozon tasvirlarini avtomatlashtirilgan tarzda tahlil qilish uchun yangi yondashuv – bipolyar noravshan mantiqqa asoslangan dastlabki ishlov berish va gibrid neyron tarmoq arxitekturasini birlashtirgan Sinergetik model taklif etiladi. Mazkur metodologiya tasvirlarni noaniqlikdan xabardor xususiyatlar maydoniga aylantirib, chuqur o'rganish uchun kerakli belgilarni samarali ajratib olishga yordam beradi. Bipolyar noravshan mantiqqa asoslangan dastlabki ishlov berish bosqichi tasvirlardagi sun'iy artefaktlarni yumshatadi va klassik gastroskopiyada ko'rinmaydigan o'ta nozik diagnostika belgilarini ajratib ko'rsatadi. Masalan, Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) orqali tekstura xususiyatlarini aniqlash va noravshan klasterlash usullari oshqozondagi qon ketish holatlarini segmentatsiya qilishda yuqori ko'rsatgich ko'rsatdi. Taklif etilgan neyron tarmog'i va uning termoyadroviy moduli kichik poliplarni murakkab fonlardan aniqlashda an'anaviy yondashuvlarga nisbatan yuqori aniqlik beradi. Ayniqsa, saraton xavfi 10–20% atrofida bo'lgan adenomatoz poliplarni aniqlashda ushbu yondashuv samarali natijalar beradi.Model maxsus yig'ilgan 1433 ta o'quv va 508 ta test gastroskopik tasvirlar to'plamida sinovdan o'tkazildi. Sinov natijalariga ko'ra, aniqlik 91,6%, eslab qolish darajasi 86,2%, F1 balli 88,8% va F2 balli 87,2% ni tashkil etdi. Umumiy aniqlik 88,7% bo'ldi.Mazkur yondashuv oshqozon tasvirlarini avtomatlashtirilgan va aniq baholash imkonini berib, diagnostik noaniqliklarni kamaytiradi va klinik belgilarni ertaroq va ishonchli tarzda aniqlashda amalga oshirishga xizmat qiladi.

Ҳали таржима қилинмаган