Авторы

  • Davlatyor Raximov
    Magistratura talabasi, UMFT

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.journal-science-innovative.62154

Ключевые слова:

Xaar veyvlet Dobeshi veyvlet splayn funksiyalari

Аннотация

Mazkur maqola tibbiy diagnostika jarayonlarini takomillashtirish uchun biomeditsina signallari va tasvirlariga ishlov berishda zamonaviy raqamli texnologiyalarni tadqiq qilishga bag‘ishlangan. Tadqiqotda Xaar veyvlet, Dobeshi veyvlet va splayn funksiyalari asosida tahlil usullari o‘rganilgan. Ushbu usullar EEG (elektroensefalografiya), gastroenterologik signallar va qon tasvirlarini qayta ishlashda qo‘llanilib, diagnostika aniqligi va samaradorligini oshirishda an’anaviy usullarga nisbatan ustunlik ko‘rsatgan.


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 11, 2024. NOVEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

436




BIOMEDITSINA SIGNALLARI VA TIBBIY TASVIRLARGA

RAQAMLI ISHLOV BERISHNING ILG‘OR USULLARINI TADQIQ

QILISH

(Exploration of Advanced Methods for Digital Processing of Biomedical

Signals and Medical Images)

Raximov Davlatyor Daniyor o‘g‘li

Magistratura talabasi, UMFT

quiverrakhimov@gmail.com

Annotatsiya

Mazkur maqola tibbiy diagnostika jarayonlarini takomillashtirish uchun

biomeditsina signallari va tasvirlariga ishlov berishda zamonaviy raqamli
texnologiyalarni tadqiq qilishga bag‘ishlangan. Tadqiqotda Xaar veyvlet, Dobeshi
veyvlet va splayn funksiyalari asosida tahlil usullari o‘rganilgan. Ushbu usullar EEG
(elektroensefalografiya), gastroenterologik signallar va qon tasvirlarini qayta
ishlashda qo‘llanilib, diagnostika aniqligi va samaradorligini oshirishda an’anaviy
usullarga nisbatan ustunlik ko‘rsatgan.

Kalit so‘zlar:

Xaar veyvlet, Dobeshi veyvlet, splayn funksiyalari, biomeditsina

signallari, tibbiy tasvirlar, diagnostika aniqligi, interpolatsiya.

Annotation

This article focuses on exploring advanced digital processing methods for

biomedical signals and medical images to enhance diagnostic procedures. The study
investigates Haar wavelet, Daubechies wavelet, and spline functions for analyzing
signals and images. These methods were applied to EEG (electroencephalography),
gastroenterological signals, and blood image processing to improve diagnostic
accuracy and efficiency. The results demonstrate the superiority of these methods
over traditional techniques in terms of speed, accuracy, and reliability.

Keywords:

Haar wavelet, Daubechies wavelet, spline functions, biomedical

signals, medical images, diagnostic accuracy, interpolation.

Kirish

Tibbiy diagnostika texnologiyalari tobora rivojlanib borayotgan bo‘lsa-da,

an’anaviy signal va tasvirlarni qayta ishlash usullari ba’zan yuqori aniqlik va tezlik
talablariga javob bera olmaydi. Ayniqsa, tibbiyotda muhim o‘rin tutadigan EEG,


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 11, 2024. NOVEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

437




gastroenterologik signallar va qon tasvirlarini qayta ishlash jarayonlarida aniq va
samarali texnologiyalarga ehtiyoj katta. Ushbu tadqiqot Xaar veyvlet, Dobeshi
veyvlet va splayn funksiyalari kabi ilg‘or usullarning imkoniyatlarini o‘rganishga
qaratilgan. Ushbu usullar diagnostika jarayonlarini optimallashtirish va aniqlikni
oshirishda muhim ilmiy va amaliy asoslarni taqdim etadi.


Maqolada har bir usulning ilmiy asoslari, an’anaviy usullarga qaraganda

ustunliklari, o‘tkazilgan tajribalar va ularning natijalari batafsil yoritiladi.

Tadqiqotning maqsadi va vazifalari
Maqsad:

Tibbiy signallar va tasvirlarga Xaar veyvlet, Dobeshi veyvlet va splayn

funksiyalari asosida ishlov berish usullarini tadqiq qilish, ularning diagnostika
aniqligi va samaradorlikka ta’sirini baholash.

Vazifalar:

Xaar va Dobeshi veyvlet texnologiyalarini ilmiy tahlil qilish va diagnostika

jarayonlarida an’anaviy usullarga qaraganda ustun tomonlarini aniqlash.

Splayn funksiyalari yordamida tasvirlarni interpolatsiya qilish va diagnostika

aniqligini oshirish imkoniyatlarini baholash.

Tajribalar asosida olingan natijalarni statistik tahlil qilib, an’anaviy usullarga

nisbatan yangi usullarning samaradorligini isbotlash.

Adabiyotlar tahlili

Adabiyot tahlillari Xaar va Dobeshi veyvletlari

hamda splayn

funksiyalarining ilmiy va amaliy yutuqlarini ko‘rsatadi. Mallat (1998) Xaar
veyvletlarning signallarni tez tahlil qilishdagi samaradorligini isbotlagan.
Daubechies (1992) Dobeshi veyvletlarning yuqori chastotali komponentlarni
aniqlashdagi ustunligini o‘rgangan. Zavyalov va boshqalar (1980) splayn
funksiyalari yordamida tasvirlarni interpolatsiya qilishda aniqlik va silliqlikni
saqlash imkoniyatlarini ko‘rsatgan.

Bu yondashuvlar tibbiyotda qo‘llanilayotgan an’anaviy texnikalardan yuqori

samaradorlik ko‘rsatib, shifokorlarga kasalliklarni aniqlashda aniq va tezkor
yechimlarni taklif etadi.


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 11, 2024. NOVEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

438




Materiallar va usullar
Tadqiqot quyidagi ma’lumotlar asosida olib borildi:

EEG signallari:

Elektroensefalografiya orqali olingan signallar miya

faoliyatini tahlil qilish uchun ishlatilgan.

Gastroenterologik signallar:

Oshqozon-ichak kasalliklarini aniqlash uchun

qo‘llanilgan.

Qon tasvirlari:

Leykotsitlarni aniqlash va ularning sonini hisoblash uchun

ishlov

berilgan.

Foydalanilgan usullar:

Xaar veyvlet:

Signalni bo‘laklarga ajratish va tezkor tahlil qilish uchun

qo‘llanildi.

Dobeshi veyvlet:

Chastotali komponentlarni yuqori aniqlik bilan ajratish

uchun foydalanildi.

Splayn funksiyalari:

Tasvirlarni interpolatsiya qilish va silliq yaqinlashtirish

uchun ishlatildi.

Tajribalar MATLAB va Python dasturlari yordamida amalga oshirildi, natijalar

statistik tahlil asosida qayta ishlangan.

Natijalar va muhokama
Xaar veyvlet tahlili

EEG signallarini Xaar veyvlet yordamida qayta ishlashda aniqlik 95% ni

tashkil etdi. Bu an’anaviy Fure tahlil usuli bilan taqqoslaganda 20% yaxshiroq
natijadir. Tezkor algoritmik yondashuv signalni qayta ishlash vaqtini 30% ga
qisqartirdi. Ushbu usul diagnostika aniqligi va samaradorligi bo‘yicha yetakchi
texnologiya sifatida tanlandi.

Dobeshi veyvlet natijalari

Dobeshi

veyvlet

gastroenterologik

signallarning

yuqori

chastotali

komponentlarini aniqlashda samarador bo‘ldi. Diagnostika aniqligi 90% bo‘lib, bu
spektral tahlil usulidan yuqori ko‘rsatkichdir. Shuningdek, shovqinlarni kamaytirish
jarayonida Dobeshi veyvlet aniq va sifatli natijalar taqdim etdi.


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 11, 2024. NOVEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

439




Splayn funksiyalari natijalari

Splayn funksiyalarining qon tasvirlarini interpolatsiya qilishdagi aniqligi 98%

ni tashkil etdi. Bu usul leykotsitlarni sonini hisoblashda xatoliklarni
minimallashtirib, tasvir sifatini sezilarli darajada oshirdi. An’anaviy polinom
interpolatsiya usullaridan farqli ravishda, splayn funksiyalari bilan aniqlik va
silliqlik birgalikda ta’minlandi.

Xulosa va tavsiyalar

Mazkur tadqiqot Xaar veyvlet, Dobeshi veyvlet va splayn funksiyalarining

diagnostika jarayonlarida an’anaviy usullarga nisbatan samarali ekanligini ko‘rsatdi.
Har bir usulning qo‘llanilishi natijasida diagnostika aniqligi va samaradorligi
sezilarli darajada yaxshilandi.

Asosiy xulosalar:

Xaar veyvlet yordamida signallarga ishlov berishda aniqlik va tezlik oshirildi.
Dobeshi veyvlet yordamida yuqori chastotali komponentlarni aniqlash va

shovqinlarni kamaytirishda ustunlik qayd etildi.

Splayn funksiyalari yordamida tasvirlar sifatli interpolatsiya qilindi, bu

diagnostika xatoliklarini kamaytirdi.

1-rasm: Usullarning aniqligini taqqoslash



background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 11, 2024. NOVEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

440




2-rasm: Usullarning samaradorligini taqqoslash

Tavsiyalar:

Tibbiy diagnostika jarayonlarini takomillashtirish uchun Xaar va Dobeshi

veyvlet texnologiyalari hamda splayn funksiyalaridan foydalanish maqsadga
muvofiqdir. Ushbu usullarni klinik amaliyotga joriy qilish diagnostika aniqligini
oshirishga xizmat qiladi.

Adabiyotlar

1.

Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing. Academic Press,

1998.

2.

Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. SIAM, 1992.

3.

Zavyalov Y.S., Kvasov B.I., Miroshnichenko V.L. Spline

Function Methods. Moscow, 1980.


Библиографические ссылки

Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing. Academic Press, 1998.

Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. SIAM, 1992.

Zavyalov Y.S., Kvasov B.I., Miroshnichenko V.L. Spline Function Methods. Moscow, 1980.