Потомки Аль-Фаргани https://al-fargoniy.uz/index.php/journal <h2>Index Copernicus International</h2> <p>Электронный научный журнал «Потомки Аль-Фаргани» создан в Ферганском филиале Ташкентского университета информационных технологий имени Мухаммада аль-Хорезми (ISSN: 2181-4252)» прошел процедуру оценки в международной базе <strong>"Index Copernicus International"</strong> и индексируется в базе данных <strong>ICI Journals Master List</strong>.</p> <p><a href="https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/index-copernicus-international">Подробно тут</a></p> ru-RU Потомки Аль-Фаргани 2181-4252 АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ЗЕРЕН МИКРОСТРУКТУРЫ ЧУГУНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ C++ И OPENCV https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/859 <p>В данной статье представлен разработанный на основе C++ и библиотеки OpenCV алгоритм автоматического определения геометрических параметров (площадь, периметр, коэффициент формы, эксцентриситет, аспектное отношение) зерен микроструктуры чугуна и вычисления индекса деформации (DI). Предлагаемый метод включает этапы пороговой обработки по Отсу, морфологической очистки, выделения контуров и аппроксимации эллипсами. В результате для каждого зерна определялось значение DI, выполнялся статистический анализ (среднее, медиана, минимальное и максимальное значения) и строился график распределения. Такой подход может служить эффективным инструментом для прогнозирования механических свойств металла и оптимизации процессов термической обработки.</p> Sardor Karimov Ilxomjon Samandarov Copyright (c) 2025 Sardor Karimov, Ilxomjon Samandarov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2025-08-18 2025-08-18 3 3 6 РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/866 <p>В данной научной работе рассматривается задача раннего выявления рака молочной железы с использованием подхода на основе искусственного интеллекта. Разработана веб-платформа «Smart Diagnosis», которая анализирует медицинские параметры и анкетные данные пользователей для проведения диагностики. Алгоритм диагностики основан на методах машинного обучения, оптимальном выборе признаков и минимизации ошибок классификации. Платформа обрабатывает введённые пользователем данные, генерирует вероятные результаты диагностики и поддерживает принятие медицинских решений. Практические аспекты системы, моделированные алгоритмы, точность диагностики и интеграция с веб-интерфейсом подробно проанализированы. Результаты исследования показывают, что предложенная система позволяет с высокой точностью выявлять рак молочной железы на ранней стадии и имеет большое практическое значение в современной медицине.</p> Xaydarov Sherali Copyright (c) 2025 Xaydarov Sherali https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2025-08-30 2025-08-30 3 7 14 Алгоритм извлечения сосудов почек из изображений брюшной полости https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/867 <p>Статья посвящена алгоритмам распознавания почечных вен на изображениях сосудов, полученных на основе изображений брюшной полости человека. В статье предлагается алгоритм распознавания вен по цвету и толщине на контрастных изображениях.</p> Axmad Xashimov Copyright (c) 2025 Axmad Xashimov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2025-08-30 2025-08-30 3 15 18