INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE
“DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL
IMPLEMENTATION IN THE INDUSTRY”
APRIL 27-28, 2023
864
KO’KRAK QAFASI RENTGENOGRAFIK TASVIRLARINI KLASSIFIKATSIYA
QILISHDA VEYVLETLARGA ASOSLANGAN CHUQUR O’QITISH MODELI
Jurayev Umidjon Sayfullayevich
GulDU tayanch doktoranti
https://doi.org/10.5281/zenodo.7859557
Annotatsiya. So'ngi paytlarda veyvlet va ularning bir-birini to'ldiruvchi kuchli
tomonlaridan foydalanish uchun chuqur o'rganishni birlashtirishga qiziqish ortib bormoqda.
Konvolyutsion neyron tarmog'iga (CNN) asoslangan xususiyatlarni o'rganish usullari tasvirlarni
tasniflash vazifalarida katta yutuqlarga erishdi. Biroq, o'ziga xos shovqin va boshqa ba'zi
omillar konvolyutsion xususiyatlar statistikasining samaradorligini susaytirishi mumkin.
Maqolada diskret veyvlet o’zgartirishga asoslangan veyvletli konvolyutsion neyron tarmoq
(VKNT) modelini taklif qilingan.
Kalit so’zlar: Chuqur o’qitish, neyron tarmoq, CNN, ko’p toifali tasvirlani tasniflash,
veyvlet o’zgartirish, Dobeshi veyvleti
Kirish. Insonning nafas olish tizimi turli xil o'pka kasalliklari tomonidan hujumga
uchraydi. Bu
kasalliklar orasida pnevmoniya, sil, o'pka saratoni va Covid-19 va boshqalar
kiradi. Ushbu kasalliklar inson o'pkasiga o'xshash ta'sirga olib kelishi mumkin, shuning uchun
bu kasalliklarni tashxislash uchun rentgen tasvirlari odatda qo'llaniladi. Chuqur o'rganish
algoritmlari ko'rinishidagi sun’iy intellekt kasalliklarni aniqlash va tasniflashda tobora muhim
rol o'ynadi. Chuqur o'rganish diagnostika jarayonini osonlashtiradi va tibbiyot xodimlarining
vaqtini tejaydi.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (KNT) kabi ChO’ modellarining
ish faoliyatini
yaxshilash uchun tasvirni oldindan qayta ishlash usullari va arxitekturani yaxshilash usullari
taklif qilingan. Misol uchun, veyvlet parchalanish
funktsiyasi kuchli, ixchamligi tufayli
konvolyution neyron tarmoqda tasvir xususiyatlarini ajratib olish uchun ishlatilgan. Bundan
tashqari, KNT arxitekturalari tasniflash jarayonini qo'llab-quvvatlash
uchun xususiyatlarni
aniqlash jarayonini yaxshilash uchun optimallashtirilgan. Biroq, bu yondashuvlar hali ham to'liq
emas, chunki yaxshilanadigan xususiyatlarni va xususiyatlarni yaxshilash uchun yo'q qilinishi
kerak bo'lgan xususiyatlarni farqlash mexanizmi mavjud emas. Bundan tashqari,
tasniflash
aniqligini oshirish uchun ko’krak qafasi rentgenografik tasvirlarida diskriminant xususiyatlarni
aniqlashni yaxshilash uchun KNT arxitekturasini qayta qurish uchun mos veyvlet o’zgartirish
usullaridan foydalanishga hech qanday tadqiqotlar yaqinlashmagan.
