TIBBIY BIOLOGIK SIGNAL VA TASVIRLARNI QAYTA ISHLASH USULLARINI ZAMONAVIY TEXNOLOGIYALAR YORDAMIDA O‘RGANISHNING AHAMIYATI
Keywords:
biologik signallar, tibbiy tasvirlar, signalni qayta ishlash, raqamli tahlil, EKG, EEG, EMG, kompyuter tomografiya, magnit-rezonans tomografiya, ultratovush, sun’iy intellekt, mashina o‘rganish, telemeditsina, klinik diagnostika, real vaqtda monitoringAbstract
So‘nggi yillarda tibbiyot sohasida biologik signallar va tasvirlarni qayta ishlash texnologiyalarining rivojlanishi, klinik diagnostika va bemor monitoringini yangi bosqichga olib chiqdi. Biologik signallar, jumladan elektrokardiogramma (EKG), elektroensefalogramma (EEG), elektromyogramma (EMG) va boshqa fiziologik parametrlar, shuningdek, tibbiy tasvirlar – rentgen, ultratovush, kompyuter tomografiya (KT) va magnit-rezonans tomografiya (MRT) – bemor holatini aniq va samarali baholash uchun asosiy ma’lumot manbai sifatida xizmat qiladi. Zamonaviy texnologiyalar yordamida ushbu signallar va tasvirlar raqamli formatda qayta ishlanib, shovqinlardan tozalanadi, parametrik va statistik tahlillarga asoslangan diagnostik modellar yaratiladi hamda sun’iy intellekt va mashina o‘rganish algoritmlari orqali kasalliklarni aniqlash va prognoz qilish imkoniyatlari kengayadi. Shu bilan birga, real vaqtda monitoring tizimlari bemorning holatini uzoqdan kuzatish va tezkor terapevtik qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Ushbu maqola biologik signallar va tibbiy tasvirlarni qayta ishlashning zamonaviy usullari, algoritmik yondashuvlari va klinik ahamiyatini umumlashtiradi, shuningdek, telemeditsina, tibbiy sun’iy intellekt va integratsiyalashgan diagnostika tizimlarida qo‘llanilish potentsialini tahlil qiladi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, ilg‘or texnologiyalar yordamida qayta ishlangan ma’lumotlar klinik qaror qabul qilishda xatoliklarni kamaytiradi, diagnostika aniqligini oshiradi va bemor xavfsizligini ta’minlaydi.
References
1. Wootton R. Telemedicine in the National Health Service. J R Soc Med. 2012;105(1):13–16.
2. Bashshur R., Shannon G., Smith B., Alverson D. The Empirical Foundations of Telemedicine Interventions for Chronic Disease Management. Telemed J E Health. 2015;21(5):345–367.
3. Krukowski R.A., Ross K.M. Digital Signal Processing in Clinical Diagnostics: Current Trends. Telemed J E Health. 2017;23(3):210–222.
4. Acharya U.R., Faust O., Suri J.S. Advanced Signal Processing Techniques in Biomedical Engineering. Springer, 2013, pp. 45–128.
5. Rangayyan R.M. Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach. Wiley, 2015, pp. 55–162.
6. Chatterjee S., Ghosh S., Dey N. Machine Learning in Biomedicine and Healthcare. Academic Press, 2020, pp. 101–220.
7. He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition. IEEE CVPR, 2016, pp. 770–778.
8. Abdukhakimova D.A., Askarova Z.Z. Zamonaviy telemeditsina tizimlarining klinik qo‘llanilishi va biologik signalni qayta ishlash usullari. Samarqand, 2021, pp. 34–89.
9. Karimov S. Tibbiy tasvirlarni raqamli qayta ishlash: nazariy va amaliy jihatlar. Toshkent: Meditsina nashriyoti, 2020, pp. 12–76.
10. Mamatqulov A. Biologik signallarni statistik va parametrik tahlil qilish usullari. Tibbiyot va sog‘liqni saqlash jurnali, 2019; 4(2): 45–63.
11. Nazarov B. Elektrokardiogramma va elektroensefalogramma signallarini qayta ishlash texnologiyalari. Toshkent: Tibbiyot nashriyoti, 2018, pp. 22–98.
12. Rakhmonov J., Sultonov T. Telemeditsina va masofadan monitoring tizimlari: nazariy asoslar va amaliy qo‘llanish. Samarqand, 2022, pp. 50–124.
13. Tursunov D., Xolmatov F. Sun’iy intellekt va mashina o‘rganish metodlarini tibbiy diagnostikada qo‘llash. Tibbiyot jurnali, 2020; 6(3): 77–102.
14. Yusupov I. Kompyuter tomografiya va magnit-rezonans tomografiya tasvirlarini qayta ishlash metodlari. Toshkent: Akademnashr, 2019, pp. 15–88.
15. Zokirov N. Zamonaviy biologik signal va tasvirlarni qayta ishlash texnologiyalari. Ilmiy-tadqiqot ishlari to‘plami, 2021; 2(1): 101–145.
