Parallellik paradigmasi asosida tibbiy tasvirlarga raqamli ishlov berishning parallel algoritmi

Pixel_S 
kattaligi aniqlanmoqda; 
- Siklning 8 dan 18 gachasida bemordagi belgilar asosida bosh miya tasvirining 
Slice_T 
kattaligi aniqlanmoqda; 
NATIJALAR TAHLILI
Shu kungacha mavjud bo‘lgan algoritmlarda bemorning belgilari asosida neyron 
tarmoq jarayoni o‘qitilmagan. Buni aksi avval o‘qitib olingan juda kata hajmdagi 
ma’lumotlarga nisbatan belgilar parameter sifatida kiritilgan. Taklif qilinayotgan 
algoritmda bemorda uchragan kasallik belgilari va avvaldan klassifikatsiya qilingan 
kasallik turi bo‘yicha neyron tarmoq jarayoni o‘qitilmoqda. Mavjud algoritmlar bosh 
miya tyasviri uchun zarur bo‘lmagan parametrlarni ham aniqlashga kata vaqt 
sarflaganini ko‘rishimiz mumkin. Mavjud va taklif qilinayotgan algoritmning 
solishtirma natijalari quyidagi jadvalda keltirilgan: 
1- jadval. 4 yadroli protsessorda tibbiy tasvirlarni
o‘qitishga srflangan vaqtlar tahlili 
№ 
Data Set 
DICOM 
fayllar soni 
Hisoblashga sarflangan vaqt 
Tezlashtirish 
koeffitsienti 
Mavjud 
algoritm 
(minut) 
Taklif 
qilingan 
algoritm 
(minut) 
1 
1 (150 kb) 
1.58 
0.89 
1.77 
2 
5 (689 kb) 
3.5 
1.75 
2 
3 
10 (1420 kb) 
5.9 
2.8 
2.11 
4 
20 (3256 kb) 
9.1 
4.01 
2.26 
5 
50 (7.892 kb) 
20.3 
7.01 
2.89 
1- jadvalni tahlil qiladigan bo‘lsak, 4 yadroli protsessorda 1 ta DICOM faylini 
o’qish uchun mavjud algoritm 1.58 minut, taklif qilingan algoritm esa 0.89 minut 
sarflandi. Tezlashtirish koeffitsienti 1.77 ni tashkil etgan. 5 ta Dicom fayli uchun esa 
mavjud algoritm 3.5 minut, taklif qilingan algoritm esa 1.75 minut sarflandi. 

---

WWW.HUMOSCIENCE.COM
289 
Tezlashtirish koeffitsienti 2 ni tashkil etgan. Jadvaldan shuni ko‘rishimiz mumkinki, 
DICOM fayllar soni ko‘paygan sari tezlashtirish koeffitsienti ham oshayotgan. Bu 
tadqiqot 4 yadroli protsessorlarda amalga oshirilgan agar 8 va undan yuqori yadoli 
protsessorlarda amalga oshirilsa, tibbiy tasvirlarni o’qishga sarflangan vaqtlar yanada 
qisqaradi.