169
Xulosa qilib shuni aytish mumkunki ichki turizm – mahalliy aholining oʻz mamlakati
hududiga turistik jozibador joylarga maqsadli ravishda uyushtirgan sayohatini qamrab olish,
kirish turizmi mamlakat fuqarosi boʻlmagan shaxslarning mamlakat hududiga turistik
maqsaddagi tashrifi haqida aytib o‘tildi. Shu bilan birga mamlakatimizda turizm sohasini keng
taraqqiy qildirish uchun tashkiliy-huquqiy asoslariga ham amal qilish lozimligi ko’rsatib berildi.
Shu bois, ichki turizmni rivojlantirish uchun undagi mavjud va amal qilish tamoyillariga e’tibor
qaratiladi
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati:
1. O’zbеkiston Rеspublikasi Prеzidеntining 2018 yil 3 fеvralda qabul qilingan PF-5326-sonli
“O’zbеkiston Rеspublikasi turizm salohiyatini rivojlantirish uchun qulay sharoitlar yaratish
bo’yicha qo’shimcha tashkiliy chora-tadbirlar to’g’risida”gi Farmoni
2. Пузакова Е.П. Международный туристический бизнес. – М.: Издательство, 2001. - с.3.
3. Tuxliyеv I.S., Pardayеv M.Q. Turizmda xizmat ko’rsatishni rivojlantirish - aholi bandligini
oshirish manbai. - T., 2008. – 23 b
4. Profеssorlar. M.Q.Pardayеv va H.N.Musayеvlar tahriri ostida Xizmat ko’rsatish, sеrvis va
turizm sohalarini rivojlantirish: muammolar va ularning yеchimlari. - T., 2008. – 53-56 b.
5.
MIKROSKOPIK TASVIRLARNI RAQAMLASHTIRISH USULLARI
t.f.d., prof. Mamatov Narzullo Solidjonovich
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Erejepov Kewlimjay Kaymatdinovich
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Raxmonov Erkin Davlatjonovich
Toshkent farmatsevtika instituti, Farmatsiya fakulteti
Zarat Soumaya
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Najmiddinov Ahliddin Sirojiddin o’g’li
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Annotatsiya.
Klinik tashxislash uchun aniqlik va samaradorlikni ta’minlovchi
mikroskopik tekshiruvlar muhim ahamiyatga ega. Bunda avtomatlashtirilgan tizimlar tibbiy-
biologik mikroobyektlar tasvirlarini qayta ishlashda keng qo‘llaniladi. Mazkur ishda
mikroskopik tasvirlarni tahlil qilishni avtomatlashtirish masalasi muhokama qilingan bo‘lib,
bunda asosan tasvirlarni raqamlashtirish bosqichiga alohida e’tibor qaratilgan. Chunki,
raqamlashtirish usullari mikroskopik tasvirlarni tahlil qilish samaradorligi va aniqligini
oshirishga xizmat qiladi. Shuningdek, ishda tibbiy-biologik mikroobyektlar tasvirlarini vizual
tekshirishni murakkab holatlari yoritilgan bo‘lib, ushbu muammoni hal etish uchun mos
algoritmik yechimlardan foydalanish tavsiya etilgan.
Kalit so‘zlar:
mikroskopik tasvir, mikroskopiya, raqamlashtirish, tibbiy-biologik
preparat, skanerlash traektoriyasi, raqamli kamera, morfologik tahlil, rang-yorqinlik, ko‘rish
170
maydoni.
Hozirgi kunda mikroskopik tasvirlar biologiya, tibbiyot, materialshunoslik va
nanotexnologiya kabi turli sohalarda keng qo‘llanilmoqda. Biroq, klinik tashxislashdagi
mikroskopik tadqiqotlar ularni o‘tkazish murakkabligi va o‘ziga xosligi sabab, tibbiy-biologik
mikroobyektlar tasvirlarini tahlil qilishga mo‘ljallangan avtomatlashtirilgan tizimlarni talab
qiladi. Bunda mikroskopik tasvirlarni raqamli texnologiyalar orqali raqamlashtirish bosqichini
o‘rganish muhimdir. Chunki, ushbu bosqich tasvirni shakllantirishdagi birinchi qadam
hisoblanadi. Mikroskop orqali olingan tasvirni "raqamlashtirish" tadqiqot jarayonini yanada
soddalashtirish imkoniyatiga bevosita ta’sir qiladi. Chunki tasvirlarni qayta ishlash va tanib
olishning mavjud algoritmlarini katta qismi [1-13] aynan raqamli tasvirlar bilan ishlashga
mo‘ljallangan. Shuning uchun ishni tasvirni olish bosqichidan boshlash lozim.
Mikroskop va kompyuter orasidagi bog‘lovchi vosita bu raqamli tasvir yoki kam hollarda
optik o‘zgartirgich bilan jihozlangan videokamera hisoblanadi (1-rasm).
1-rasm. Mikroskopdan olingan tasvirlarni "raqamlashtirish" sxemasi
Raqamli almashtirishni yorug‘likka sezgirligi, ko‘rish maydoni o‘lchami, matritsasining
aniqligi va rang uzatish kabi cheklovlari tadqiq qilinayotgan tasvir sifatiga bevosita ta’sir
ko‘rsatadi va almashtirgichni tanlash tadqiqot vazifalari asosida amalga oshiriladi. Masalan, agar
tizim faqat tasvirdagi elementlarni hisoblash uchun mo‘ljallangan bo‘lsa, u holda piksellar soniga
e’tibor qaratmaslik mumkin. Agar uslub obyektlarni yoki butun preparatni batafsil, morfologik
tadqiq qilishni nazarda tutsa, u holda kuzatilayotgan tasvirni rang-yorqinlik xususiyatlari va
aniqligini adekvat saqlanishini maksimal darajada qondiradigan "kiritish" qurilmasidan
foydalanish talab etiladi [14].
Tasvirni "raqamlashtirish" bosqichini amalga oshiradigan texnik qurilmalarni
modernizatsiyalash imkonini beruvchi yangi, yuqori sifatli yechimlarni olish ulardagi
funksiyalarni kuchaytiruvchi fizik va texnik samaralarni aniqlash orqali sifatli hal etilishi
mumkin. Bunday yondashuv yangi texnik vositalar, jumladan optik va raqamli
almashtirgichlarni
konseptual
loyihalashtirishga
imkon
beradigan
avtomatlashtirilgan
ma’lumotlar bazalaridan foydalanish asosida rivojlantiriladi [15]. Shu bilan birga, yangi yoki
modernizatsiyalangan apparat vositalarni loyihalashtirish va texnik jihatdan amalga oshirish
katta hajmdagi texnik va iqtisodiy xarajatlarni talab qiladi. Tibbiy-biologik preparatlarni
avtomatlashtirilgan mikroskopiyasi masalalarini hal qiluvchi usul va algoritmlari samaradorligini
oshirish rekonstruksiyalashning nisbatan optimal yo‘li hisoblanadi.
Tashxislash kompleksi funksiyalarini universallashtirish keltirilgan barcha xususiyatlar
bo‘yicha yuqori sifatli almashtirgichdan foydalanishni talab qiladi. Biroq, ulardan foydalanish
umumiy
tan-narxga
kuchli ta’sir ko‘rsatadi. Bu
yo‘l texnik konstruksiyasini
murakkablashtirishga qaratilgan bo‘lib, unga sifatni yaxshilash va uskunalar past talablarini
saqlagan holda tahlil algoritmlarini modifikatsiyalash hisobiga erishish mumkin.
Mikroskopiya jarayonida preparatni ko‘rinadigan qismi o‘lchami odatda cheklangan
bo‘ladi. Ko‘plab tahlil uslublari natija barqaror statistik qiymatini ta’minlash maqsadida tadqiq
etilayotgan preparatni bir nechta hududlarini bir vaqtda tahlil qilishga urinadi. Bundan tashqari,
har bir uslub ko‘rish maydonlari to‘plamini o‘ziga xos algoritmi orqali tavsiflanadi.
Klassik "qo‘lda bajariladigan" variant maxsus mexanik boshqaruv elementlari yordamida
o‘rganilayotgan modda joylashgan oynani mikroskop stolida siljitishni talab qiladi. Bunda
harakat traektoriyasini kuzatilayotgan tasvirdan kelib chiqqan holda tadqiqotchi boshqaradi.
Mikroskop
(optik almashtirish)
Raqamli foto
(video) kamera
Shaxsiy
kompyuter
(tahlil)
171
Avtomatlashtirilgan mikroskopiya tizimlarida esa axbarot olishning bunday usuli qo‘yiladigan
talablarga javob bermaydi.
Tadqiq etilishi lozim bo‘lgan preparatni ko‘rish yoki skanerlash traektoriyasini avtomatik
boshqarish uchun maxsus zamonaviy ishchi stollar mavjud. Traektoriya dastur yordamida
boshqariladi va skanerlashda yuqori aniqlikda amalga oshiriladi [16]. Bundan tashqari, ularda bir
vaqtning o‘zida bir nechta obyektli oynalarini o‘rnatish imkoniyati mavjud bo‘lgan
avtomatlashtirilgan stollar ham ishlab chiqarilmoqda. Ishchi stolni avtomatik harakatlanishida
kuzatilayotgan tasvir aniqligi yoki tahlil qilish uchun yaroqli bo‘lmagan maydonlarni chiqarib
yuborishning vizual nazorati mavjud emas va bu muammo algoritmik hal etilishi mumkin.
Xulosa
Mazkur ishda tibbiy-biologik mikroobyektlar tasvirlarini raqamli texnologiyalar orqali
raqamlashtirish masalasi tadqiq qilindi. Bunda, raqamli tasvirga olish uskunasi orqali olingan
mikroskopik tasvirlarni tahlil qilishning an’anaviy, ya’ni qo‘l mehnati talab qilinadigan usullari
va avtomatlashtirilgan usullari tadqiq qilindi, shuningdek, ularni yutuq va kamchiliklari e’tirof
etildi. Umumiy holda, tadqiqot ishini o‘tkazish natijasida quyidagi xulosalar shakllandi:
raqamli almashtirishni yorug‘likka sezgirligi, ko‘rish maydoni o‘lchami va rang uzatish
kabi cheklovlar tasvir sifatiga bevosita ta’sir qiladi;
yangi yoki takomillashtirilgan avtomatlashgan vositalarni loyihalashtirish va texnik
jihatdan amalga oshirish katta hajmdagi texnik va iqtisodiy xarajatlarni talab qiladi;
raqamli almashtirgichni tanlash tadqiqot ehtiyojlariga mos kelishi zarur;
mikroskopik tasvirlarni yuqori aniqlik va samaradorlik bilan qayta ishlash va tahlil qilish
imkoniyatiga ega bo‘lgan dasturiy ta’minotni ishlab chiqish zarur;
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati:
1.
Маматов, Н., Рахмонов, Э., Самижонов, А., Жалелова, М., & Самижонов, Б. (2023).
ТАСВИРДАГИ
МИКРОСКОПИК
ОБЪЕКТЛАРНИ
ТАНИБ
ОЛИШ
АЛГОРИТМЛАРИ. Евразийский журнал математической теории и компьютерных
наук, 3(11), 7-13.
2.
Mamatov, N., & Jalelova, M. (2023). ТАСВИР КОНТРАСТИНИ ОШИРИШ УСУЛИ
ВА КОНТРАСТ БАҲОЛАШ МЕЗОН ОПТИМАЛ ЖУФТЛИГИ. DIGITAL
TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 1(2), 158-167.
3.
Mamatov, N. S., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Samijonov, B. N. (2024, February).
Algorithm for improving the quality of mixed noisy images. In Journal of Physics:
Conference Series (Vol. 2697, No. 1, p. 012013). IOP Publishing. https://doi.org/
10.1088/1742-6596/2697/1/012013
4.
Mamatov, N., Sultanov, P., & Jalelova, M. (2023). Analysis of imaging equipments of
human internal organs.
Scientific Collection «InterConf+»
, (38 (175)), 291-299.
https://doi.org/10.51582/interconf.19-20.10.2023.026
5.
Маматов, Н., Султанов, П., Жалелова, М., & Тожибоева, Ш. (2023). Критерии оценки
качества
медицинских
изображений,
полученных
на
мультиспиральном
компьютерном томографе. Евразийский журнал математической теории и
компьютерных наук, 3(9), 27-37.
6.
Mamatov, N., Jalelova, M., Samijonov, B., & Samijonov, A. (2024). Algorithm for
extracting contours of agricultural crops images. In ITM Web of Conferences (Vol. 59, p.
03015). EDP Sciences.
https://doi.org/10.1051/itmconf/20245903015
7.
Маматов, Н., & Джалелова, М. (2023). Tasvir shovqinlari tahlili. Информатика и
инженерные технологии, 1(2), 113-115.
8.
Mamatov, N. S., Niyozmatova, N. A., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Tojiboyeva,
S. X. (2023). Methods for improving contrast of agricultural images. In
E3S Web of
Conferences
(Vol.
401,
p.
04020).
EDP
Sciences.
172
9.
Shavkat, F., Narzillo, M., & Abdurashid, S. (2019). Selection of significant features of
objects in the classification data processing. International Journal of Recent Technology
and Engineering, 8(2 Special Issue 11), 3790-3794.
10.
Mamatov, N., Jalelova, M., & Samijonov, B. (2024). Tasvir obyektlarini
segmentatsiyalashning mintaqaga asoslangan usullari. Modern Science and Research, 3(1),
1-4. https://inlibrary.uz/index.php/science-research/article/view/28241
11.
Mamatov, N., Sultanov, P., Jalelova, M., & Samijonov, A. (2023). 2D image processing
algorithms for kidney transplantation. Scientific Collection «InterConf», (184), 468-474.
12.
Маматов, Н., Султанов, П., Юлдашев, Ю., & Жалелова, М. (2023). Методы
повышения контрастности изображений при мультиспиральной компьютерной
томографии. Евразийский журнал академических исследований, 3(9), 125-132.
13.
Narzillo, M., Bakhtiyor, A., Shukrullo, K., Bakhodirjon, O., & Gulbahor, A. (2021,
November). Peculiarities of face detection and recognition. In 2021 International
Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT) (pp. 1-
5). IEEE.
14.
Дюк, В.А. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях /
В.А. Дюк. - СПб.: Питер, 2003. - 528 с.
RENTGENOGRAFIK TASVIRLARGA DASTLABKI ISHLOV BERISH DASTURIY
MAJMUASI
t.f.d., prof. Mamatov Narzullo Solidjonovich
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Jalelova Malika Moyatdin qizi
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Erejepov Kewlimjay Kaymatdinovich
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Samijonov Abdurashid Narzullo o’g’li
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Najmiddinov Ahliddin Sirojiddin o’g’li
“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy
tadqiqot universiteti, O’zbekiston
Annotatsiya.
Mazkur maqola rentgenografik tasvirlarga ishlov berish yondashuv va
algoritmlari asosida ishlab chiqilgan dasturiy majmuani tuzilmasi, talablari va imkoniyatlari
bayoniga bag‘ishlangan bo‘lib, unda dasturiy majmuani tashkil etuvchi modullar va ularni
tasniflari hamda dasturiy majmuadan foydalanish uchun kompyuter konfiguratsiyasi keltirilgan.
Kalit so’zlar:
tasvirlarga ishlov berish, modul, CLAHE, kontrast, shovqin, tanib olish,
bosh oyna, menyu, OpenCV, kontur ajratish.
Ilg‘or funksional va zamonaviy imkoniyatlarga ega bo’lgan yuqori sifatli rentgen
uskunasi har qanday tibbiy muassasa uchun zarur vosita hisoblanadi. Bu kabi uskunalarni ishlab
chiqish bugungi kunda dolzarbdir. Raqamli texnologiyalarni rivojlanishi esa tashxislash va
tasvirlashni ko‘plab zamonaviy yondashuvlarini paydo bo‘lishiga olib kelmoqda. Bunda yangi
yondashuvlardan foydalanib bemorlarga tibbiy mutaxassislarni tashxis qo‘yishi va davolash
