Tibbiy tasvirlar ichida alohida qiziqish hududlarini (Region of interest–ROI) avtomatik aniqlash va izolyatsiya qilish

Авторы

  • Zarina Ermatova TATUFF
  • Asrayev Asrayev
  • Voxid Orzumurod o‘g‘li Fayziyev
  • Shaxnoza Abdurshidovna Turakulova

Ключевые слова:

Tibbiy tasvir segmentatsiyasi, Qiziqish hududi, ROI, Avtomatik aniqlash, Tasvirni tahlil qilish, Tasvirga ishlov berish, Kompyuter ko‘rish, Mashinani o‘rganish

Аннотация

Аннотация: Важность сегментации медицинских изображений в повышении точности принятия решений в здравоохранении очень важна. Это включает в себя идентификацию и сегментацию различных структур или областей интереса (ROI) на медицинских изображениях. Определение областей интереса важно; поскольку оно помогает в диагностике; планировании лечения и мониторинге различных заболеваний. В этой статье мы исследуем важность точной идентификации на медицинских изображениях; а также роль алгоритмов в достижении этой точности.

Библиографические ссылки

Foydalanilgan adabiyotlari

Yanhui Guo; Amira S. Ashour. “11 - Neutrosophic sets in dermoscopic medical image segmentation”. Neutrosophic Set in Medical Image Analysis 2019; Pages 229-243

Jin; S.; Yu; S.; Peng; J. et al. A novel medical image segmentation approach by using multi-branch segmentation network based on local and global information synchronous learning. Sci Rep 13; 6762 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-33357-y

Kong Z; Li T; Luo J; Xu S. Automatic Tissue Image Segmentation Based on Image Processing and Deep Learning. J Healthc Eng. 2019 Jan 31;2019:2912458. doi: 10.1155/2019/2912458. PMID: 30838122; PMCID: PMC6374831.

Sharma N; Aggarwal LM. Automated medical image segmentation techniques. J Med Phys. 2010 Jan;35(1):3-14. doi: 10.4103/0971-6203.58777. PMID: 20177565; PMCID: PMC2825001.

Li; Mengfang; and Yanzhou Zhang. "Medical image analysis using deep learning algorithms." Frontiers in Public Health 11 (2023): 1273253.

Vigueras-Guillén; Juan P.; et al. "Automatic detection of the region of interest in corneal endothelium images using dense convolutional neural networks." Medical Imaging 2019: Image Processing. Vol. 10949. SPIE; 2019.

Ermatova Z. АКТУАЛЬНОСТЬ ПРЕПОДАВАНИЯ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ C++ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ //Потомки Аль-Фаргани. – 2023. – №. 4. – С. 237-241.

Ermatova Z. Kotlin dasturlashtilida Map–to ‘plami //Journal of technical research and development. – 2023. – Т. 1. – №. 3. – С. 104-107.

Ermatova Z. Dasturlash fanini o ‘qitishning dolzarb muammolarini aniqlash va bartaraf etishda o ‘qituvchining yondashuvi //Journal of technical research and development. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. 166-169.

Qaxramonovna E. Z. PROBLEMS OF FEMALE STUDENTS IN LEARNING PROGRAMMING SUBJECTS //Intent Research Scientific Journal. – 2023. – Т. 2. – №. 10. – С. 116-123.

Опубликован

2024-03-25

Как цитировать

Ermatova, Z., Asrayev, A., Fayziyev , V. O. o‘g‘li, & Turakulova , S. A. (2024). Tibbiy tasvirlar ichida alohida qiziqish hududlarini (Region of interest–ROI) avtomatik aniqlash va izolyatsiya qilish. Потомки Аль-Фаргани, 1(1), 142–146. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/305

Выпуск

Раздел

Статьи

Категории