• Annotatsiya

Ushbu maqola glial o‘smalarni, xususan astrositoma, oligodendroglioma, ependimoma va glioblastoma kabi o‘sma turlarini MRI yordamida aniqlash bo‘yicha zamonaviy usullarga bag‘ishlangan. MRI (Magnit-rezonans tomografiya) tibbiy diagnostikaning eng asosiy vositalaridan biri bo‘lib, yuqori aniqlikda to‘qima strukturasini aks ettiradi. Glial o‘smalarning chegarasi noaniq va infiltrativ xususiyatga ega bo‘lgani sababli, ularni to‘liq aniqlash murakkab vazifa bo‘lib qolmoqda. Maqolada T1, T2, FLAIR, DWI kabi MRI modalitlari, sun’iy intellekt asosida avtomatik aniqlash modellari (CNN, U-Net), 3D splayn interpolatsiyasi va radiomika texnologiyalari tahlil qilinadi. Muammolar sifatida past darajali gliomalarni aniqlashdagi qiyinchiliklar, MRI kontrast chegaralari, segmentatsiya xatoliklari keltirib o‘tilgan. Maqola oxirida ushbu muammolarni bartaraf etish uchun zamonaviy texnologiyalar asosida takliflar beriladi. Tadqiqot MRI asosidagi diagnostikani avtomatlashtirish va aniqlikni oshirishga qaratilgan bo‘lib, klinik tibbiyotda katta ahamiyatga ega.

Shuningdek, maqolada chuqur o‘rganilgan mashinali o‘qitish modellari yordamida o‘smalarni avtomatik tarzda aniqlash, joylashuvi va darajasini belgilash bo‘yicha yondashuvlar tahlil qilinadi. Ayniqsa, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va U-Net segmentatsiya tarmog‘i yordamida MRI tasvirlaridan olingan ma’lumotlar asosida gliomaning tuzilmasi va hajmini aniqlash usullari keltirilgan. Radiomika usuli orqali esa MRI tasvirlardan olingan yuzlab statistik va tekstura xususiyatlari asosida o‘smalarning malignlik darajasini baholash imkoniyati ko‘rib chiqiladi. Bundan tashqari, segmentatsiya aniqligini oshirish va chekka aniqlashdagi xatoliklarni kamaytirish uchun 3D splayn interpolatsiya asosidagi modellardan foydalanishning afzalliklari muhokama qilingan. Maqola diagnostika jarayonini avtomatlashtirish va klinik qaror qabul qilish tizimlarini rivojlantirishda muhim nazariy va amaliy asos bo‘lib xizmat qiladi.