Radiologiyada sun'iy intellekt: MRT va KT tasvirlarini mashinaviy o'rganish imkoniyatlari
Annotatsiya
Ushbu maqolada sun’iy intellekt (AI) va uning tarkibiy qismi bo‘lgan chuqur o‘rganish (Deep Learning), mashinaviy o‘rganish (Machine Learning) texnologiyalarining, ayniqsa Konvolyutsion Neyron Tarmog‘i (CNN) radiologiya sohasida qo‘llanilishi ko‘rib chiqildi. Tadqiqotning asosiy maqsadi ushbu algoritmlarning tasvirlarni qayta ishlash, segmentatsiya qilish va patologik o‘zgarishlarni aniqlashdagi samaradorligini baholashdan iborat. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, CNN asosidagi modellar tasviriy ma’lumotlardan muhim belgilarni avtomatik ajratib olish orqali diagnostika aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Shuningdek, ML va DL yondashuvlari radiologik ish jarayonlarini optimallashtirib, tezkor va aniq klinik qaror qabul qilishga yordam beradi. Shu bilan birga, ma’lumotlar sifati, model umumlashuvi va interpretatsiya masalalari dolzarb muammo bo‘lib qolmoqda. Ushbu muammolarga qaramay, AI texnologiyalari radiologiyada keng qo‘llanish salohiyatiga ega bo‘lib, kelajakda diagnostika sifatini yanada yaxshilashi kutilmoqda.