ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
240
UDK: 004.891.2
TIBBIY TASVIRLARNI QAYTA ISHLASH USULLARI VA SUN’IY
INTELLEKT YORDAMIDA KASALLIKLARNI ANIQLASH
TEXNOLOGIYALARI
Suyunova Ra’no Ro‘ziboy qizi
Denov tadbirkorlik va pedagogika instituti
“Axborot texnologiyalari” kafedrasi 1-kurs magistranti
Annotatsiya.
Tabbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt yordamida
kasalliklarni aniqlash texnologiyalari zamonaviy tibbiyotda diagnostika jarayonlarini
avtomatlashtirish va aniqlikni oshirish uchun qo‘llaniladi. Ushbu yo‘nalishda tasvirlarni
oldindan ishlov berish, xususiyatlarni ajratib olish, segmentatsiya, shuningdek,
mashinasozlik va chuqur o‘rganish algoritmlari keng qo‘llaniladi. Konvolyutsion neyron
tarmoqlari (CNN) kabi algoritmlar yordamida o‘smalar, yurak kasalliklari va boshqa
patologiyalar samarali tashxis qilinadi. Texnologiyalar diagnostik jarayonlarni
tezlashtirish, xatolarni kamaytirish va qiyin hollarda tibbiy ekspertlarga yordam berish
imkonini beradi. Shu bilan birga, ma’lumot sifati, axborot xavfsizligi va maxfiylik bilan
bog‘liq muammolar texnologiyaning kengroq joriy etilishi yo‘lidagi muhim omillardir.
Kalit so‘zlar:
diagnostika, kasalliklarni aniqlash, sun’iy intellect, kardiologiya,
Tasvir segmentatsiyasi.
Kirish.
Zamonaviy tibbiyotda raqamli tibbiy tasvirlarning roli va ularni qayta ishlash
texnologiyalari doimiy ravishda oshib bormoqda. Tibbiy tasvirlar diagnostika jarayonida
muhim ahamiyatga ega bo‘lib, shifokorlarga to‘g‘ri tashxis qo‘yishga yordam beradi.
Ayniqsa, rentgenografiya, kompyuter tomografiyasi (KT), magnit-rezonans tomografiya
(МРТ), ultratovush (УЗИ) va boshqa tibbiy tadqiqot usullari kabi usullarni o‘z ichiga
olgan rentgen diagnostikasi keng qo'‘llaniladi. Ushbu texnologiyalar yordamida
shifokorlar inson tanasining turli qismlarini o‘rganishlari, kasalliklarni aniqlashlari va
davolash usullarini ishlab chiqishlari mumkin. Biroq, bunday tasvirlarni tahlil qilish va
ularni kerakli ma'lumotlarga aylantirish ko'pincha murakkab va ko‘p vaqt talab qiladigan
jarayondir[1].
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
241
Kasalliklarni erta aniqlash va samarali davolash choralari bemorlarning hayot sifatini
yaxshilash hamda o‘lim holatlarini kamaytirishda asosiy rol o‘ynaydi. Shu maqsadda,
sun’iy intellekt texnologiyalari tibbiyotda yangi imkoniyatlar yaratmoqda. Tasvirni qayta
ishlash va tahlil qilishda sun’iy intellekt algoritmlaridan foydalanish tibbiy tasvirlarning
murakkabligini bartaraf etib, ularni chuqur o‘rganish orqali kasalliklarni aniqlashda
yuqori aniqlik va tezlikni ta’minlamoqda.
Radiologiya, neyrologiya va kardiologiya kabi sohalarda sun’iy intellektdan
foydalanish tibbiy amaliyotga yangi innovatsiyalar olib kirdi. MRI, CT va rentgen
tasvirlarini avtomatik tahlil qilish usullari yordamida shishlar, qon tomir kasalliklari,
neyrodegenerativ kasalliklar kabi bir qator kasalliklarni aniqlash sezilarli darajada
osonlashdi. Sun’iy intellektning rivojlanishi nafaqat tashxis jarayonini tezlashtirish, balki
inson xatolarini kamaytirishga ham yordam bermoqda. Shu sababli, ushbu
texnologiyalarni tibbiyotga keng joriy etish dolzarb masalaga aylandi[2].
Ushbu maqolada tibbiy tasvirlarni qayta ishlashning zamonaviy usullari va sun’iy
intellekt texnologiyalari yordamida kasalliklarni aniqlash yo‘nalishidagi yutuqlar tahlil
qilinadi. Bunda asosiy e’tibor tibbiy tasvirlarni tahlil qilish jarayonining afzalliklari,
cheklovlari va amaliy tadbiqlariga qaratiladi.
Asosiy qism
Tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt yordamida kasalliklarni aniqlash
texnologiyalari tibbiyotda diagnostika jarayonini tezkor va aniq amalga oshirish imkonini
yaratmoqda.
1. Tasvirlarni qayta ishlash usullari
❖
Tasvirni tozalash va yaxshilash - Shovqinlarni olib tashlash, kontrastni
oshirish va tasvir sifatini yaxshilash orqali diagnostik natijalarning aniqligini oshirishga
xizmat qiladi.
❖
Segmentatsiya - Tasvirni qism-qismga ajratish orqali organlar yoki
kasallangan hududlarni alohida ajratib ko‘rsatish mumkin.
❖
Anomalikani aniqlash - Normadan og‘ishlar, masalan, shish yoki patologik
tuzilmalarning avtomatik tahlil qilinishi.
2. Suniy intellekt yordamida diagnostika
❖
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) - Radiologik tasvirlar orqali
kasalliklarni aniqlashda keng qo‘llaniladi. Masalan, o‘pka saratoni yoki diabetik
retinopatiya belgilari.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
242
❖
Chuqur o‘rganish (Deep Learning) - Tasvirlardagi murakkab tuzilishlarni
tahlil qilish va ulardan xulosa chiqarish uchun foydalaniladi [3].
❖
Avtomatik tashxis tizimlari - Sun’iy intellekt yordamida ishlab chiqilgan
algoritmlar MRI, CT va X-ray tasvirlarini o‘rganib, kasalliklarning mavjudligi haqidagi
xulosalarni beradi.
3. Kasalliklarni aniqlashdagi texnologiyalar
❖
Radiologik diagnostika - MRI, CT va rentgen tasvirlari asosida shishlar,
infarkt yoki boshqa kasalliklarni aniqlashda sun’iy intellekt algoritmlarining
samaradorligi isbotlangan.
❖
Klinik qo‘llanilish - Tizimlar kasalliklarni aniqlashda inson aniqligiga yaqin
yoki undan yuqori natijalarni ko‘rsatib, tibbiy xizmat sifatini oshirishga hissa
qo‘shmoqda.
Sun’iy intellekt texnologiyalari diagnostika tezligini oshirib, tibbiyotda yangi davrni
boshlab bermoqda va turli kasalliklarni erta aniqlashda ishonchli yordamchi bo‘lib xizmat
qilmoqda.
Tibbiy tasvirni tahlil qilishning mavjud usullari va yondashuvlarini ko'rib chiqish.
Biz saratoni kasallikni tashxislash uchun sun‘iy neyron tarmoq (ANN) modellari
bo'yicha adabiyotlarni tizimli ko'rib chiqamiz. Turli ANN modellarining afzalliklari va
cheklovlari, jumladan, Spike Neural Network (SNN), Deep Belief Network (DBN),
Convolutional Neural Network (CNN), Multilayer Neural Network (MLNN), Multilayer
Autoencoders (SAE), 1-rasm. 2-rasmda kirish, yashirin va chiqish qatlamlaridan iborat
ANN namunasi ko'rsatilgan. ANN - bu tasniflash, bashorat qilish va vizualizatsiyani o'z
ichiga olgan turli vazifalar uchun mos keladigan mashinani o'rganish algoritmi. Bundan
tashqari, ANN bir nechta turdagi ma'lumotlardan foydalangan holda fanlararo
muammolarni hal qilish uchun mos keladi, ular tuzilmagan, yarim tizimli va tuzilgan
ma'lumotlar bo'lishi mumkin[4].
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
243
1-
rasm.
ANNning oldinga tarqalishi misoli.
2-rasm. DNNning oldinga tarqalishi misoli.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
244
3-rasm. Deep CNNning oldinga tarqalishi misoli.
Ilmiy yangiligi.
Tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt
texnologiyalarining qo‘llanilishi zamonaviy tibbiyotda diagnostika jarayonlarini
innovatsion darajaga olib chiqmoqda. Ushbu sohadagi ilmiy yangiliklar quyidagilarni o‘z
ichiga oladi[5].
1. Chuqur o‘rganish texnologiyalarining keng joriy qilinishi - Konvolyutsion neyron
tarmoqlari (CNN) va U-Net kabi modellar tibbiy tasvirlarni segmentatsiya va tasniflashda
yuqori samaradorlik ko‘rsatmoqda. Chuqur o‘rganish modellarining o‘z-o‘zini
o‘rganuvchanligi diagnostika jarayonida qiyin aniqlanadigan patologiyalarni aniqlash
imkonini beradi.
2. Ko‘p modal tibbiy tasvirlarni integratsiya qilish - Bir vaqtning o‘zida MRI, KT
va ultratovush tasvirlarini birlashtirish orqali yanada aniqroq diagnostik ma’lumotlar
olinmoqda. Bu nafaqat kasallikni aniqlash, balki uning rivojlanish dinamikasini
kuzatishga ham imkon beradi.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
245
4-rasm(real vaqt rejimida tashxis qo‘yish)
3. Real vaqt rejimida tashxis qo‘yish - Sun’iy intellekt algoritmlarining tezligi
diagnostika jarayonlarini real vaqt rejimida bajarishga imkon beradi. Misol uchun,
operatsiya vaqtida tasvirlar asosida shikastlangan to‘qimalarni aniqlash amaliyoti.
4. Personalizatsiya qilinadigan modellar - Har bir bemor uchun maxsus
moslashtirilgan algoritmlar ishlab chiqilmoqda. Bu yondashuv individual fiziologik va
genetik ma’lumotlarni hisobga olish imkonini beradi[6].
5. O‘rganish uchun katta ma’lumotlar bazasining qo‘llanilishi - Big Data
texnologiyalari sun’iy intellekt tizimlarini yanada ko‘p miqdordagi klinik tasvirlar bilan
o‘qitishni ta’minlaydi. Bu nafaqat mavjud diagnostik usullarni takomillashtiradi, balki
yangi kasallik belgilarini aniqlashga ham yordam beradi.
6. Noinvaziv diagnostika usullari - Sun’iy intellekt yordamida noinvaziv tashxislash
usullari (masalan, rentgen yoki ultratovush orqali) invaziv usullarni minimallashtirish
imkonini beradi. Bu bemor uchun xavfsizroq va kam xarajatli yondashuvni taqdim etadi.
7. Klinik tadbiqotlar va amaliyotning uyg‘unligi - Sun’iy intellekt texnologiyalari
klinik sharoitlarda muvaffaqiyatli sinovdan o‘tmoqda, bu esa ilmiy g‘oyalarning amaliy
tadbiqotga aylanishini tezlashtirmoqda[7].
Ushbu ilmiy yangiliklar sun’iy intellektni tibbiyotning ajralmas qismiga aylantirib,
sog‘liqni saqlash tizimining sifatini tubdan yaxshilashga xizmat qilmoqda.
Natijalar samaradorligi.
Tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt
texnologiyalarining qo‘llanilishi diagnostika jarayonining samaradorligini bir necha
jihatdan oshiradi.
1. Aniqlikning oshishi
- Sun’iy intellekt algoritmlari, xususan, chuqur o‘rganish
modellarining qo‘llanilishi diagnostik jarayonlarda inson xatolarini sezilarli darajada
kamaytiradi. Misol uchun, konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) yordamida o‘smalarni
yoki patologik o‘zgarishlarni erta aniqlash aniqligi ba'zi sohalarda 95–98% gacha
yetmoqda.
2. Tezkorlik
- Tibbiy tasvirlarni avtomatlashtirilgan qayta ishlash usullari
diagnostik vaqtni sezilarli qisqartiradi. Masalan, KT yoki MRI tasvirlarini tahlil qilish
uchun sun’iy intellekt modeliga bir necha soniya kerak bo‘ladi, bu esa shifokorlar uchun
katta vaqt tejash imkonini beradi.
3. Resurslardan samarali foydalanish
- Sun’iy intellekt modellarining yuqori
samaradorligi sog‘liqni saqlash tizimlarida kadrlar va texnologik resurslarni yanada
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
246
oqilona taqsimlash imkonini beradi. Masalan, masofadan turib tashxis qo‘yish imkoniyati
chekka hududlarda tibbiy xizmat sifatini oshiradi.
4. Kasalliklarni erta aniqlash
- O‘smalar, yurak kasalliklari va diabetik
retinopatiya kabi patologiyalarni erta bosqichda aniqlash imkoniyati davolashni tezroq
boshlashga va natijada bemorlarning sog‘ayish imkoniyatini oshirishga yordam beradi.
5. Ma’lumotlarni izchil tahlil qilish
- Sun’iy intellekt doimiy va obyektiv tahlil
qilish imkoniyatiga ega, bu esa diagnostik jarayonlarning izchilligini ta’minlaydi.
Ayniqsa, murakkab kasalliklarni o‘rganishda insonning subyektiv fikrlari va tajribasidan
kelib chiqadigan xatolarni oldini oladi[8].
6. Sun’iy intellekt yordamida o‘rganish imkoniyati
- Modellar katta miqdordagi
ma’lumotlar bazasi asosida doimiy ravishda takomillashadi, bu esa ularning
samaradorligini vaqt o‘tishi bilan oshiradi.
Natijaviy cheklovlar
➢
Ma’lumot sifati: Natijalar faqat to‘g‘ri va sifatli ma’lumotlar bazasi mavjud
bo‘lgandagina ishonchli bo‘ladi.
➢
Texnik infrastrukturaga qaramlik: Sun’iy intellekt tizimlarini samarali
ishlatish uchun yuqori darajadagi texnologik vositalar zarur.
➢
Tibbiy tasdiqlash zarurati: Modellar keng qo‘llanilishidan oldin klinik
sinovlardan o‘tishi kerak.
5-rasm
(Samaradorlik
ko’rsatkichi)
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
247
Umuman olganda, ushbu texnologiyalar diagnostika jarayonining aniqligi va
tezligini oshirish orqali bemorlar hayot sifatini yaxshilashda muhim rol o‘ynaydi.
Tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt yordamida kasalliklarni aniqlash
texnologiyalari diagnostika jarayonining samaradorligini sezilarli darajada oshirdi.
Zamonaviy algoritmlar va usullar bemorlarning kasalliklarini erta aniqlash, aniqlikni
oshirish hamda vaqt va resurslarni tejash imkonini bermoqda[9].
Sun’iy intellekt yordamida ishlangan tizimlar inson xatolarini kamaytirib, murakkab
kasalliklar, jumladan, saraton, yurak-qon tomir kasalliklari va neyrodegenerativ
kasalliklarni aniqlashda yuqori natijalarni ko‘rsatmoqda. Shuningdek, bu texnologiyalar
klinik tahlillarning izchilligi va ishonchliligini oshirgan holda tibbiy xizmat sifatini yangi
bosqichga olib chiqmoqda.
Xulosa qilib aytganda, tibbiyotda sun’iy intellektni keng joriy etish nafaqat tashxis
qo‘yish jarayonlarini takomillashtiradi, balki sog‘liqni saqlash tizimini samarali
boshqarish uchun mustahkam zamin yaratadi. Bu esa bemorlar hayotini saqlab qolishda
va ularning sog‘lom hayot kechirishida muhim omil hisoblanadi[10].
Xulosa.
Tabbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt texnologiyalarini
diagnostika jarayoniga joriy qilish zamonaviy tibbiyotda katta yutuqlarga erishishga
imkon yaratdi. Ushbu texnologiyalar inson xatolarini kamaytirish, diagnostik jarayonlarni
tezlashtirish va aniqlikni oshirish orqali sog‘liqni saqlash tizimining samaradorligini
oshiradi.
Sun’iy intellekt algoritmlari, xususan, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va
boshqa chuqur o‘rganish usullari tibbiy tasvirlardan muhim diagnostik ma’lumotlarni
ajratib olishda yuqori samaradorlikni ko‘rsatmoqda. Onkologiya, kardiologiya,
nevrologiya va oftalmologiya sohalarida bu texnologiyalar o‘smalarni erta aniqlash, yurak
kasalliklarini tashxislash va diabetik retinopatiyani tahlil qilishda qo‘llanilmoqda.
Biroq, ushbu texnologiyalarni amaliyotga joriy qilishda ma’lumotlar sifati, axborot
xavfsizligi va modellarni klinik tasdiqlash kabi muammolarni hal etish zarur. Shuningdek,
tibbiy xodimlar va texnologiyalar o‘rtasidagi hamkorlikni yo‘lga qo‘yish, sun’iy
intellektdan samarali foydalanishni ta’minlash uchun zarurdir.
Kelajakda tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va sun’iy intellektning qo‘llanilishi
diagnostikada yanada innovatsion yondashuvlarni olib kelib, sog‘liqni saqlash tizimining
samaradorligini oshirishga xizmat qiladi.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2024 SJIF 2024 = 5.073/Volume-3, Issue-4
248
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning. MIT Press. 2016.
2. Litjens, G., et al. (A survey on deep learning in medical image analysis. Medical
Image Analysis, 2017. 42, 60-88.
3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. Deep learning. Nature, 2015. 521(7553),
436-444.
4. Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. U-Net: Convolutional networks for
biomedical image segmentation. International Conference on Medical Image Computing
and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). 2015.
5. Suzuki, K. Overview of deep learning in medical imaging. Radiological Physics
and Technology, 2017. 10(3), 257-273.
6. Esteva, A., et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural
networks. Nature, 2017. 542(7639), 115-118.
7. Lundervold, A. S., & Lundervold, A. An overview of deep learning in medical
imaging focusing on MRI. Zeitschrift für Medizinische Physik, 2019. 29(2), 102-127.
8. Yamashita, R., et al. Convolutional neural networks: an overview and application
in radiology. Insights into Imaging, 2018. 9(4), 611-629.
9. Zhang, J., et al. Medical image segmentation using deep learning: A survey. arXiv
preprint arXiv:1906.01412. 2019.
10. WHO Artificial intelligence in health care: Opportunities and challenges. World
Health Organization. 2021.
