AP25794129 – Жүрек диагностикасы үшін биомедициналық кескіндерді сүзу және алдын ала өңдеу алгоритмін жасау
Мақсаты – жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалаудың дәлдігі мен тиімділігін арттыратын биомедициналық кескіндерді автоматтандырылған сүзгілеу және алдын ала өңдеу үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану.
Жобаның өзектілігі: Жобаның өзектілігі жүрек-қан тамырлары ауруларының кең таралуымен және олардың диагностикасының дәлдігін арттыру қажеттілігімен байланысты. Биомедициналық кескіндердің сапасы диагноз қоюдың дұрыстығына тікелей әсер етеді, алайда шудың болуы мен анық еместігі талдауды қиындатады. Бұл медицина мамандарына түсетін жүктемені арттырып, диагностикалық қателіктер қаупін күшейтеді. Машиналық оқытудың заманауи әдістері кескіндерді автоматты түрде сүзгілеу және жақсарту мүмкіндіктерін ашады. Мұндай технологияларды енгізу ерте диагностиканың тиімділігін арттырып, медициналық деректерді өңдеуді жеделдетеді. Сондықтан жоба медициналық көмектің сапасын жақсартуға және пациенттердің денсаулығына төнетін тәуекелдерді азайтуға бағытталғандықтан өзекті болып табылады.
Ғылыми жетекші: Техника ғылымдарының магистрі, Аға оқытушы, Кабдуллин Мақсат Амангелдіұлы
Күтілетін және қол жеткізілген нәтижелер: Жоба аясында әртүрлі сыныптар бойынша толықтырылған биомедициналық кескіндердің кеңейтілген деректер жиынтығы қалыптастырылды, бұл алгоритмдерді оқыту және тестілеу үшін сенімді негіз қамтамасыз етті. Деректерді алдын ала өңдеу жүргізіліп, оның ішінде қайталанатын кескіндер жойылды, шу деңгейі төмендетілді және кескіндер нормализацияланды. Бұл шаралар бастапқы деректердің сапасын айтарлықтай жақсартып, кейінгі талдау әдістерінің дұрыс жұмыс істеуін қамтамасыз етті. Биомедициналық кескіндерді сүзгілеуге арналған алгоритмнің прототипі әзірленді, ол сандық өңдеудің негізгі әдістеріне негізделген. Алгоритм кескіндерден жүрек-қан тамырлары ауруларының белгілерін анықтай алады. Әзірленген прототип сынақтан өткізіліп, кескін сапасын жақсарту және шу деңгейін төмендету бойынша тиімділігі дәлелденді. Жүргізілген жұмыстар нәтижесінде диагностика дәлдігін арттыруға арналған технологиялық негіз қалыптастырылды. Жобаның ғылыми жаңалығы сүзгілеу және алдын ала өңдеу әдістерін Қазақстанның биомедициналық деректеріне бейімдеуде болып табылады. Бұл жергілікті ерекшеліктерді ескеруге және диагностиканың сенімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Жалпы алғанда, алынған нәтижелер жобаның осы кезеңінің сәтті орындалғанын және оның практикалық маңыздылығын дәлелдейді.
Жарияланымдар тізімі
- Kabdullin M., Naizabayeva L., Kabdullin A., Zhonkeshova A.
Development of an algorithm for automatic analysis of biomedical images in cardiology using machine learning methods and prospects for further analysis // Вестник Академии гражданской авиации (АГА). – Алматы, 2025. – В печати. - Kabdullin M., Kairbekov A., Kabdullin A., Naizabayeva L., Mukhit A.
Design and Implementation of a Web-Based Prototype for Cardiological Image Management // DTESI 2025: 10th International Conference on Digital Technologies in Education, Science and Industry, November 19–20, 2025, Almaty, Kazakhstan. – Алматы, 2025. – В печати.