Sog'liqni saqlashda raqamlashtirish jarayoni dcrmoskopik tasvirlami avtomatlashtirilgan tahlil qilishni talab etmoqda. Bunday tasvirlar teri shishlarini, xususan melanomani erta aniqlashda muhim hisoblanadi. Ushbu maqolada tasvirlarni qayta ishlashda uchraydigan asosiy muammolar - standartlashmaganlik, tanlama muvozanatsizligi va belgilar noaniqligi tahlil etiladi va shu asosda avtomatlashtirilgan tizim uchun ketma-ketlik diagrammasi loyihalashtirilgan.
Ushbu tadqiqotda klassik tasvirlarni kvant tasvirlariga aylantirish algoritmlari tahlil qilinadi, bu esa kvant tasvirlarni qayta ishlashning muhim bosqichlaridan biridir. IBM real vaqt kompyuterida va Aer simulyatorida 8 000 ta tortishish bilan kvant sxemasi, tasvirni kvant fonnatiga samarali kodlash va qubitlardan foydalanish miqdorini optimallashtirish bo'yicha taklif etilgan yondashuvni taqdim etamiz. Tadqiqot natijalari kvant tasvirlarni qayta ishlash texnologiyalarini rivojlantirishga hissa qo'shishi mumkin.
Ushbu maqola raqamli video tasvirlarni qayta ishlash - bu videolarning sifatini yaxshilash, tasvirlarni optimallashtirish va tahlil qilish jarayonlarini o‘z ichiga oladi. Maqolada zamonaviy tcxnologiyalar, xususan, sun’iy intcllckt va mashinaga o'qitish asosidagi usullar, shuningdek, videolarda shovqinlarni kamaytirish, tasvimi tikiash, rangni to‘g‘rilash va video siqishni takomillashtirish kabi yondashuvlar ko‘rib chiqiladi.
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.
Ozod Yusupov, Xabiba Abdiyeva, Oybarchin Davronova (Muallif)
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.
Mirzayan Kamilov, Mirzaakbar Xudayberdiyev, Anvar Ravshanov, Feruza Samadova (Muallif)
Ushbu maqolada yerni masofadan zondlash tasvirlariga dastlabki ishlov berishda diskret gistogramma modeli asosida tahlil qilingan. Modelni qo'llash samaradorligi va uning muhim darajasi, sifati va o'ziga xosligi kcltirib o'tilgan. Bundan tashqari, ycmi masofadan zondlash orqali obektlami tanib olish samaradorligini oshirishda infraqizil kanallaming amaliy ahamiyati kcltirilgan.
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.