Ushbu tezisda inson oyog‘ining rentgen tasvirlariga ishlov bcrish algoritmlarining umumiy tavsifi keltirilgan bo'lib, ular oyoqdagi turli holatlami, jumladan, sinishlar, deformatsiyalar va bo'g'im kasalliklarini tashxislash uchun muhimdir. Tadqiqot tasvirlarda o‘zgarishlami aniqlash, segmentatsiya va belgilami ajratib olish kabi bir nechta tasvirga ishlov berish usullarini o'rganadi, bu csa rentgen tasvirlarining sifatini yaxshilash va tashxis aniqligini oshirishga yordam beradi. Bundan tashqari, tezisda rentgen tasvirlarida shovqin, buzilish va past kontrastni boshqarishdagi qiyinchiliklar muhokama qilinadi va ushbu muammolami kamaytirish bo‘yicha usullar bayon etilgan. Ushbu algoritmlami amalga oshirish orqali tadqiqot oyoq bilan bog‘liq tashxislaming samaradorligini oshirish va tibbiy qarorlar qabul qilishni yanada samarali qilishni maqsad qiladi.

Tibbiyot tasvirlarini intcllcktual tahlil qilishda sun’iy intellckt (SI) modellari ko'plab imkoniyatlar yaratmoqda. Biroq, ushbu modellarning samarali ishlashi uchun katta va sifatli belgilangan (yorliqlangan) ma’lumotlar talab qilinadi. Tibbiyot sohasida bunday ma’lumotlami to'plash qiyin va xarajatli bo'lgani sababli, ma’lumotlar augmentatsiyasi usullari muhim ahamiyat kasb etadi.

Ushbu maqolada videoendoskopiya usuli asosida olingan inson organlarining tasvirlarini raqamli ishlov bcrish jarayonida uchraydigan muammolar va ulami bartaraf etish usullari tahlil qilingan. Tibbiyotda keng qo'llanilayotgan videoendoskopik tasvirlar diagnostika va jarrohlik amaliyotlarida muhim ahamiyat kasb ctsa-da, ulaming sifati yoritishning yctarli cmasligi, shovqinlar, geometrik buzilishlar, rang balansining o'zgaruvchanligi kabi omillar ta’sirida pasayadi. Shuningdek, inson organizmining biologik xilma-xilligi va kasalliklarning patologik ko‘rinishlaridagi farqlar sun’iy intellekt modellarining aniqligiga salbiy ta’sir ko'rsatadi. Maqolada tasvir sifatini oshirish va diagnostik samaradorlikni ta’minlash uchun zamonaviy algoritmik yondashuvlar, jumladan, chuqur o'qitish texnologiyalarini qo‘llashning dolzarbligi asoslab berilgan.

Ushbu maqolada dinamik obyektlami aniqlashda к-means klasterlash algoritmini bajarilishi ko‘rib chiqilgan. к-means usuli nazoratsiz o'qitish usullaridan biri bo'lganligi sababli real vaqtda harakatlanuvchi obyektlami aniqlash, kuzatish va tasniflashni o‘z ichiga oluvchi dinamik obyektlami aniqlash masalalarida kcng qo'llaniladi. Usulning mazmuni, uning bajarilishi va kamchiliklari chuqur o'qitish usullaridagi yondashuvlarni talab qiladi.

Тасвирлардан объектларни ажратиб олиш усуллари мақоласида Тасвирда объектларни сегментлаш алгоритмларининг асосий турлари ўрганилган ҳамда уларнинг асосий афзалликлари ва камчиликлари ҳақида маълумот келтирилган. Қўйилган масаланинг хусусиятига қараб усуллардан бирини ёки бир нечтасини танлаш имкониятлари келтирилган.