Презентация содержит аудиозапись при просмотре рекомендуется исползовать наушники

---

Внимание!
ЭТО ПРЕЗЕНТАЦИЯ СОДЕРЖИТ АУДИОЗАПИСЬ
ПРИ ПРОСМОТРЕ
РЕКОМЕНДУЕТСЯ ИСПОЛЗОВАТЬ
НАУШНИКИ

---

Neyrotarmoqlariga asoslangan 
diagnostika tibbiy dasturlari
Designed by:
Created by:
Tibbiyot
diagnostika qilish
dastur va tizimlari

---

Mening kurs ishim tibbiy diagnostika uchun neyrotarmoqlarga asoslangan diagnostika tibbiy dasturlarini 
ishlab chiqishga bag'ishlangan. Bunday diagnostik tizimining ishi neyron tarmoqlarning ishiga, shuningdek 
ularning ma'lumotlardan o'rganish qobiliyatiga asoslangan. 
Tibbiyot - neyron tarmoqlarini qo'llashning eng muhim sohalaridan biri hisoblanadi. 
Neyron tarmoqlari eng samarali ishlashini o'rganish uchun katta ma'lumotlar namunalaridan foydalangan 
holda, ya'ni, bemorlar to'g'risidagi ma'lumotlar: ularning tahlillari natijalari, tibbiy ko'rik, shifokorlar 
tomonidan tavsiya etilgan belgilangan davolanish ketma-ketliklari qo'llaniladi. 
Men o'z ishimda neyron tarmoqlarini o'rganganimdan so'ng, bemorning ma'lumotlariga ko'ra davolanishni 
iloji boricha aniqroq amalga oshirishga qodir bo'lgan neyrotarmoqlariga asoslangan diagnostika tibbiy 
dasturini ishlab chiqishni maqsad qilib qo'ydim. 
Davolashni "bashorat" qilish murakkablashishiga sabab har bir bemor har xil, ba'zi bemorlar mutlaqo 
boshqacha ko'rsatkichlarga ega bo'lishi mumkin yoki bemorlarning ma'lumotlari va ularni davolash 
o'rtasidagi bog'liqlik tarmoqlarni o'rganish uchun ma'lumot sifatida ishlatilishida uzluksiz bo'lmasligi 
mumkin, buning natijasida to'g'ri ishlaydigan neyron tarmoqni yaratishga imkon bermasligi mumkin. 
Shuning uchun bemor ma'lumotlarini uchta klasterga bo'lish va ularning har biri uchun neyron 
tarmoqlarini qurish to'g'risida yechim qabul qilingan. 
Mening ishimda neyron tarmoqlarini qurish uchun STATISTICA 7, va Embarcadero RAD Studio 10.3 
dasturlaridan va ularning Neural Network modulidan foydalandim. Kelajakda STATISTICA dasturidan 
foydalanmasdan neyron tarmoqlarini o'rganish uchun o'z dasturimni yaratishni va uni tugatishni 
rejalashtirmoqdaman.
KIRISH

---

04
02
03
01
MUNDARIJA
TIBBIYOT
DIAGNOSTIKA TIZIMLARI
SUN'IY
NEYRON TARMOQLARI
NEYRON
TARMOQLARIGA 
ASOSLANGAN O'Z-O'ZINI 
DIAGNOSTIKA QILISH 
DASTURINI ISHLAB 
CHIQISH
XULOSA
DASTUR KELAJAGI

---

TIBBIYOT
01
DIAGNOSTIKA TIZIMLARI

---

DIAGNOSTIKA TIZIMLARI
Diagnostika tizimi (DT) — muammoli vaziyatni hal qilishda mutaxassisni 
almashtirishga qodir kompyuter dasturi. DT 1970-yillarda sun'iy intellekt 
tadqiqotchilari tomonidan ishlab chiqila boshlandi va 1980-yillarda moliyaviy 
yordamga ega bo'lishdi va rivojlana boshlashdi.

---

---

avtomatlashtirilgan tahlil qilish uchun SNT 
dan foydalanganlar. Usul umumiy prostata 
maxsus antigenini (PMA) aniqlashga va erkin 
PMA foizini aniqlashga asoslangan edi. Bunda 
sezuvchanlik 95%, prognoz 34% ni tashkil 
etdi. Uni neyron tarmoq logistik regressiya 
modeli (LRM) bilan to'ldirilganda, prognoz 
95% gacha ko'tarildi.
Stephan va 
hamkasblari prostata 
biopsiyasini

---

LRM ga nisbatan aniqlash uchun SNT dan 
foydalanganlar. Shuningdek, SNT aniqroq 
bashorat qilish imkoniyatlarini namoyish etdi.
F. K. Chung va 
hamkasblari prostata 
saratoni xavfini

---

buyrak transplantatsiyasidan keyin bolalarda qon zardobidagi kreatininining kechiktirilgan pasayishini 
bashorat qilishda neyron tarmoq texnologiyalaridan foydalanganlar. Kiruvchi ma'lumotlar va kerakli 
natijalar o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlash uchun buyrak transplantatsiyasi qilingan bemorlarda 107 ta 
klinik o'rganilgan misollar bo'yicha sun'iy neyron tarmoq yaratildi. Unda eng muhim ma'lumotlar bilan 
bog'liq bo'lgan natija tanlandi: transplantatsiya kunida qon zardobidagi kreatinin, dastlabki 24 soat 
ichida diurez, gemodializ samaradorligi, qabul qiluvchining jinsi, donorning jinsi, transplantatsiyadan 
keyingi birinchi kundagi tana vazni, yoshi. Model bemorlarning ikkinchi namunasi bilan taqqoslangan (n 
= 41). O'rganish, taqqoslash va tekshirish namunalarida neyron tarmog'ining aniqligi mos ravishda 89%; 
77% va 87% ni tashkil etdi. Qiyosiy logistik tahlil umumiy aniqlikni 79% ko'rsatdi. SNT sezgirligi va 
prognozi 87% ni tashkil etdi, logistik regressiya usuli esa mos ravishda 37% va 94% ni tashkil etdi.
Transplantologiyada 
G. Santori va 
boshqalar

---

gipokampal sklerozni avtomatlashtirilgan 
aniqlash uchun MRT tasvirlarini tasniflash 
uchun neyron tarmog'idan foydalanganlar. 
SNT 144 ta rasm namunalari bo'yicha 
o'rganilgan va sklerotik o'zgarishlar 
mavjudligiga nisbatan miya to'qimasidagi 
o'zgarishlarni tasniflashga imkon bergan.
Tibbiy radiologiyada 
F. Dohler va 
boshqalar

---

avtomatlashtirilgan aniqlash uchun SNT 
yaratdilar va ushbu texnikaning 
an'anaviylarga nisbatan ishonchliligini 
baholadilar. Texnikaning sezgirligi va prognozi 
87% va 82% ni tashkil etdi. Bundan tashqari, 
SNT suyak tuzilmalarini segmentatsiyalashni 
10 baravar tezroq amalga oshirdi.
E. E. Gassman va 
boshqalar suyak 
tuzilmalarini

---

tahlil qilish asosida epileptik hurujlarni 
bashorat qilish uchun neyroaloqadan 
foydalanganlar. Usulning bashoratli aniqligi 
98 – 100% ni tashkil etgan.
F. Nevrologiyada A. T. 
Tzalas va boshqalar 
EEGlarni

---

SUN'IY
02
NEYRON TARMOQLARI

---

NEYRONLAR
Biologik neyron
Sun'iy neyron.

---

SUN’IY NEYRONLAR
Bir qatlamli neyron 
tarmoq
Ko'p qatlamli 
neyron tarmoq

---

NEYRON
03
TARMOQLARIGA ASOSLANGAN 
O'Z-O'ZINI DIAGNOSTIKA QILISH 
DASTURINI ISHLAB CHIQISH

---

—Dastur interfeysi prototipi