ТИББИЁТ ТАСВИРЛАРИНИ СЕГМЕНТЛАШ АЛГОРИТМЛАРИ Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

Ж

TDSHKEIMT DAVLAT TRANSPORT UNIVEHSITETI

Ташкентский гссударстмнчый транспортный университет

"Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте" АВРИИТТ-2021 1-Республиканская научно-техническая конференция (Ташкент, 24-25 ноября 2021 года)

интернет воситаларидан фойдаланган *олда ташиш жараёнларини ташкил этиш ва бошщаришга доир фанларни у^итишда у^увчи-талабалар, шу со^ада илмий-тад^от ишлари билан шугулланаётганларга ижобий имкониятлар беради, жумладан, узлаштиришни кутаради. Шу билан бирга, мамлакатимизда ташиш жараёнларини ташкил этиш инфраструктурасини янада ривожлантириш, йуналишларни жадаллаштириш, ^атнов гоеографиясини кенгайтириш билан бирга мамлакат ^удудлари доирасида *ам узаро ало^адорликни янада ривожлантириш учун SMART-технологияларни амалга ошириш ма^садга мувофи^.

ФОЙДАЛАНИЛГАН АДАБИЁТЛАР РУЙХАТИ:

1. Юлдашев У.Ю., Бо^иев Р.Р., Зокирова Ф.М. Информатика у^итиш методикаси. У^ув ^улланма. - Тошкент: Таллин, 2004. - Б. 187.

2. Носов А.Л. Региональная логистика. - М.: Альфа-Пресс, 2007. - С. 168.

3. Джеймс Р. Стратегическое управление логистикой / Д.Р. Сток, Д.М. Ламберт. - М.: Инфра-М, 2005. - С. 830.

ТИББИЁТ ТАСВИРЛАРИНИ СЕГМЕНТЛАШ АЛГОРИТМЛАРИ

Ахмад ХАШИМОВ,

Рацамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш институти таянч докторанти E-mail: akhmadjon89@gmail.com Авазбек КАРИМОВ,

Тошкент Ахборот Технологиялари Университети Фаргона филиали DOI: https://doi.org/10.47689/978-9943-7818-0-1-pp163-165

Аннотация: Ушбу ишда инсон цорин бушлиги тасвирларини сегментлаш усуллари хацида тухталиб утилган булиб, уларнинг турлари хамда фойдаланиш холатлари келтирилган. Х,озирги кунда тиббиёт тасвирлари учун куп цулланилаётган сегментлаш усуллари тахлил цилинган.

Калит сузлар: тиббиёт тасвирлари, сегментлаш, воксел, автоматик сегментлаш, интерактив сегментлаш.

Х,озирги кунда бутун дунёда булиб утаётган во^еа-^одисалар инсон соглиги ва саломатлиги энг му^им масала эканлигини яна бир бор исботлади. Тиббиёт со^асида ахборот технологияларининг ^улланилиши ташхис ва даволаш ишларида жуда катта самара келтиради.

Инсоният тиббиёт билан ^адим замонлардан буён чамбарчас богли^ булиб, ^орин бушлиги тасвирларини тахлил ^илиш масалалари билан ХХ асрнинг 60-йилларидан бошлаб шугулланиб келинмовда.

Тиббиёт тасвирларини тахлил ^илишдаги энг асосий масалалардан бири бу тасвирларни сегментлаш ^исобланади. Сегментлашнинг ма^сади ^орин

fr

TQfiHKENl DAVLAT TftAN SPORT UN IV ER SITdl

Ташкентский государственный транспортный университет

"Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте" АВРИИТТ-2021 1-Республиканская научно-техническая конференция (Ташкент, 24-25 ноября 2021 года)

бушлигидаги инсон аъзолари, томир тизимларини ажратиш ва уларнинг *ар бирини ало^ида урганиш имкониятини яратишдан иборатдир.

Тасвирда объектларни сегментлаш алгоритмлари [1] пикселларга, контурларга ва со^аларга асосланган тоифаларга булинади. Бу алгоритмларнинг максади тасвирдаги турли объектлар уртасидаги чегараларни аниклаш ва ушбу чегаралар асосида объектларни ажратиш ^исобланади. Контурларга асосланган сегментлаш алгоритмлари турли хил куринишларда булиши мумкин, лекин *ар бир алгоритмнинг биринчи радами чегараларни аниклаш булиб, у фильтрлаш, сифатини ошириш ва аниклаш каби боскичлардан иборат булади. Одатда, фильтрлаш боскичи тасвирдаги халакитни камайтириш учун зарур ^исобланади, сифатини ошириш оркали эса тасвирдаги локал узгаришлар якколро; ажратилади. Сунгги боскичда бирор усул, масалан, бусагавий кайта ишлаш ёрдамида объектлар чегаралари аникланади.

Тиббиёт тасвирларини сегментлаш - тиббиёт маълумотларини та^лил килишдаги асосий масалалардан бири. Сегментлашнинг максади тасвирлардаги тукималар, органлар, кон томирларини ажратиш *амда турли хил патологик узгаришларни аниклашдир.

Тиббий тасвирлар элементлари воксел (voxel - volumetric pixel) булган уч улчамли массив сифатида каралади. Тиббиёт тасвирларини сегментлашнинг вазифаси *ар бир вокселга у ёки бу структурага тегишлилигини ифодаловчи уникал белгилар куйишдан иборат.

Унга куйидаги таъриф берилиши мумкин:

п

UXi = V,, 1=1

Xt^Xj = 0, i*j,

I тасвирни сегменташ деб, унинг V{ вокселлар тупламини n та Xt кисм тупламга ажратишга айтилади. Х,ар бир Xt туплам кайсидир аник анатомик тузилиш ёки фонга мос келади.

Тасвирда объектларни ажратиб олишнинг куплаб усуллари мавжуд булиб, куйида уларнинг айримларини мураккаблигининг ортиб бориши тартибида келтириб утамиз [2]:

• ранг фильтрлари: агар объект тасвирдаги фондан ранги оркали ажралиб турса, ушбу фильтрлардан фойдаланиш мумкин;

• контурларни ажратиб олиш ва та^лил килиш: агар объектнинг шакли аник булса, ушбу усул оркали аникланади;

• шаблонга мосликни текшириш: объект тасвири асосида бошка тасвирдан кидирилади;

• махсус нукталар билан ишлаш: объект тасвирида махсус нукталар (масалан бурчак) асосида объект ажратиб олинади;

Т

ТОйИНЕЫТ Г1АУ1_ДТ ТЙАНЗРОРТ иМ^ЕНЁНЁТ!

Ташкентский гссударстоенчый транспортный университет

"Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте" АВРИИТТ-2021 ^Республиканская научно-техническая конференция (Ташкент, 24-25 ноября 2021 года)

• машинали у^итиш усули: объектлар тасвирлари асосида классификатор у^итилади, маълум усуллар асосида тасвир ^исмларга ажратилади ва *ар бир ^исм классификаторда текширилади.

Амалиётда сегментлашнинг соддаро^ вариантини *ам куриш мумкин. Бунда белгилар купро^ ^изи^тираётган органга тегишли вокселларга ^уйилади, долган вокселлар эса нол белгили со^ага бирлаштирилади. Шу ^олатда сегментлаш натижасида *ар бир вокселга ушбу воксел тегишли булган ^исм тупламнинг белгиси мос келади. Натижада олинган уч улчамли массив воксел модели дейилади.

Автоматик сегментлаш деганда, фойдаланувчи иштирокисиз амалга ошириладиган сегментлашга айтилади.

Интерактив сегментлаш фойдаланувчи томонидан бош^арилади ва ^ушимча маълумотлар киритилишини талаб ^илади. Эксперт томонидан амалга оширилган сегментлаш автоматик сегментлаш натижасига нисбатан сифатлиро^ ^исобланади, лекин фойдаланувчи иштирокини ва куп ва^тни талаб ^илади. Интерактив сегментлаш ,купинча, валидация учун ^улланилади.

Сегментлаш усулларини шартли равишда 3 гурухга булиш мумкин:

1. Ани^ хусусиятлар (гистограммани ^айта ишлаш, бусагалар) ёрдамида вокселларни ажратишга мулжалланган усуллар.

2. Чегараларни ани^лаш усуллари.

3. ^айсидир белгилар (метод разрастания областей, метод водоразделов) тенг булган со^аларни ажратиш усуллари.

Тиббиёт тасвирларини сегментлашнинг турли хил ёндашувлари якуний натижани бермаслиги мумкин, лекин алгоритмнинг ^исми сифатида фойдаланилади. Тиббиёт тасвирларида сегментлаш со^асида олиб борилаётган охирги тад^и^отларда нейрон тармо^ларга асосланган усуллар ю^ори курсаткичлар ^айд этмовда. Бирор-бир масалага нейрон тармо^ни ^уллашдан аввал масаланинг хусусиятларига эътибор ^аратиш талаб ^илинади. Берилган масалани *ал ^илиш буйича у^итиладиган маълумотлар тупламлари етарли даражада булса, сегментлаш учун нейрон тармо^ни ^уллаш тавсия этилади. Агар у^итилувчи маълумотларга эга булишнинг имконияти мавжуд булмаса, одатда, нейрон тармо^ни ^уллаш тавсия этилмайди. Бу ^олатда тасвирлар сегментлаш учун анъанавий усулларни ^уллаб куриш ва натижаларни солиштириш ор^али ю^ори курсаткичга эга булган алгоритмларни танлаб олиш мумкин булади.

ФОЙДАЛАНИЛГАН АДАБИЁТЛАР РУЙХАТИ:

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2012. - С. 797.

2. Борисов Е.О задаче поиска объекта на изображении. Часть 1: Базовые методы. http://mechanoid.su/cv-image-detector.html

3. Хашимов А. Тиббиёт тасвирларида объектларни контурининг шакли асосида ажратиш алгоритмлари. Республиканской научно-технической конференции «Современное состояние и перспективы применения цифровых технологий и искусственного интеллекта в управлении» (Ташкент, 6-7 сентября 2021 г.) - С. 267-273.