The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является физико-информированная нейронная сеть, интегрированная с байесовскими и сверточными нейронными сетями для обнаружения опухолей молочной железы

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны – бұл сүт бездерінің ісіктерін анықтау үшін Байесовпен және нейрондық желелермен интеграцияланған физикалық ақпараттандырылған нейрондық желі

Aim of work (in Russian) : Цель проекта разработка интеллектуальной системы диагностики рака молочной железы. Система включает интеграцию BN и CNN вместе с PINN с использованием термографических данных пациентов. Комбинация BN и CNN позволяет обнаружить опухоль, а PINN связывает прямое и обратное тепловое моделирование для извлечения специфических параметров ткани пациента, определения размеров и локализации опухоли

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты сүт безі қатерлі ісігінің диагностикасының интеллектуалды компьютерлік жүйесін әзірлеу. Жүйе пациенттерден алынған термографиялық деректерді пайдаланып, PINN-мен бірге BN және CNN интеграциясын қамтиды. BN және CNN комбинациясы ісіктерді анықтауға мүмкіндік береді, ал PINN пациенттің тән тіннің параметрлерін, өлшемін және орнын анықтау үшін алға және кері термиялық модельдеуді байланыстырады

Методы исследования (на русском) : Исследование проводилось с использованием теоретических и прикладных методов термографии, системного анализа, машинного обучения, сверточных нейронных сетей, статистических методов

Методы исследования (на казахском) : Зерттеулер термографияның теориялық және қолданбалы әдістерін, жүйелік анализді, ақырғы элементтер әдісімен математикалық модельдеуді, конволюциялық жүйке желілерін, статистикалық әдістерді қолдану арқылы жүргізілді

Obtained results and novelty (in Russian) : За весь период реализации проекта опубликовано 6 статей в международных научных журналах и 1 доклад представлен на международной конференции. В том числе 3 публикации в журналах, входящих в квартиль Q1 по базе данных Web of Science, 3 публикации в журналах, входящих в квартиль Q2 по базе данных Web of Science и 1 доклад представлен на 9-й Международной конференции по автоматизации, управлению и робототехнике. Новизна проекта заключается в разработке интегрированной модели PINN, BN и CNN для извлечения параметров ткани, специфичных для пациента, и определения размеров и местоположения опухоли для точной диагностики, чтобы сформировать еще более интеллектуальную гибридную диагностическую систему, управляемую данными и физикой, для достижения конечная цель ВОЗ, которая может быть достигнута в будущем, когда система может быть встроена в APP, установленный на переносной ИК-камере с 3D-сканером.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жоба іске асырылған бүкіл кезең ішінде халықаралық ғылыми журналдарда 6 мақала жарияланып, 1 баяндама халықаралық конференцияда ұсынылды. Оның ішінде 3 мақала Web of Science деректер базасындағы Q1 квартиліне кіретін журналдарда, 3 мақала Q2 квартиліне кіретін журналдарда жарияланды және 1 баяндама автоматтандыру, басқару және робототехника бойынша 9-шы халықаралық конференцияда ұсынылды. Жобаның жаңалығы пациентке тән тін параметрлерін анықтау және ісіктің өлшемдері мен орналасуын дәл диагностикалау үшін PINN, BN және CNN интеграцияланған моделін әзірлеуде жатыр. Бұл деректер мен физикалық заңдарға негізделген неғұрлым зияткерлік гибридті диагностикалық жүйені құруға мүмкіндік береді және болашақта жүйені 3D-сканері бар портативті инфрақызыл камераға орнатылған қосымша (APP) түрінде енгізу арқылы ДДСҰ-ның түпкі мақсатына қол жеткізуге жағдай жасайды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проект направлен на создание интеллектуальной диагностической системы для раннего выявления рака молочной железы с использованием термографии и современных методов глубокого обучения. Разработанная технология основана на интеграции сверточных нейронных сетей (CNN), байесовских сетей (BN) и физико-информированных нейронных сетей (PINN), что обеспечивает сочетание высокой точности, интерпретируемости и физической обоснованности результатов. В отличие от маммографии, применение термографии позволяет проводить скрининг неограниченное количество раз, без лучевой нагрузки и для женщин всех возрастных групп, что значительно повышает охват профилактических обследований. Ожидается, что внедрение системы позволит повысить эффективность ранней диагностики, сократить количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов, а также снизить смертность от рака молочной железы более чем на 35%, при этом обеспечивая экономическую эффективность за счет снижения затрат на традиционные методы визуализации.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба термография мен заманауи терең оқыту әдістерін пайдалана отырып, сүт безі қатерлі ісігін ерте анықтауға арналған зияткерлік диагностикалық жүйені құруға бағытталған. Дамытылған технология сверткілік нейрондық желілердің (CNN), байес желілерінің (BN) және физикамен ақпараттандырылған нейрондық желілердің (PINN) интеграциясына негізделген, бұл нәтижелердің жоғары дәлдігін, түсіндірілуін және физикалық негізділігін қамтамасыз етеді. Маммографиядан айырмашылығы, термографияны қолдану сәулелену әсерінсіз және барлық жастағы әйелдерге шектеусіз рет скрининг жүргізуге мүмкіндік береді, бұл профилактикалық тексерулердің қамтылуын айтарлықтай арттырады. Жүйені енгізу ерте диагностика тиімділігін арттыруға, жалған оң және жалған теріс нәтижелердің санын азайтуға, сондай-ақ сүт безі қатерлі ісігінен өлім-жітімді 35%-дан астам төмендетуге және дәстүрлі бейнелеу әдістеріне кететін шығындарды азайту есебінен экономикалық тиімділікті қамтамасыз етуге мүмкіндік береді деп күтілуде.

Level of implementation (in Russian) : Разработанная в рамках проекта интеллектуальная система диагностики рака молочной железы с использованием термографии, сверточных (CNN), байесовских (BN) и физико-информированных (PINN) нейронных сетей прошла этап лабораторных и опытных испытаний на реальных медицинских данных под руководством специалистов медицинского центра. Проведённые исследования подтвердили возможность практического применения системы для неинвазивного раннего выявления опухолей и поддержки врачей в процессе диагностики. Полученные результаты соответствуют уровню технологической готовности TRL 1 в рамках фундаментальных работ.

Level of implementation (in Kazakh) : Жоба аясында әзірленген термографияны, сверткілік (CNN), байесовтық (BN) және физикамен ақпараттандырылған (PINN) нейрондық желілерді қолданатын сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың зияткерлік жүйесі медициналық орталық мамандарының жетекшілігімен нақты медициналық деректер негізінде зертханалық және тәжірибелік сынақтардан өтті. Жүргізілген зерттеулер жүйені іс жүзінде инвазивті емес ерте ісік анықтау және дәрігерлерді диагностика процесінде қолдау мақсатында қолданудың мүмкіндігін растады. Алынған нәтижелер іргелі зерттеу жұмыстарының шеңберінде технологиялық дайындықтың TRL 1 деңгейіне сәйкес келеді.

Efficiency (in Russian) : Эффективность проекта оценивается как высокая. Разработанная интеллектуальная система диагностики рака молочной железы на основе термографии, сверточных (CNN), байесовских (BN) и физико-информированных (PINN) нейронных сетей продемонстрировала высокую точность (более 90%) при анализе медицинских изображений и прогнозировании опухолей. Научно-техническая эффективность подтверждается публикацией шести статей в международных рецензируемых журналах и одной конференционной работой. Практическая эффективность выражается в возможности неинвазивного раннего выявления опухолей и снижении риска поздней диагностики. Экономическая эффективность обеспечивается снижением затрат на традиционные методы визуализации и возможностью массового скрининга. Социальная значимость проекта заключается в повышении доступности диагностики для женщин всех возрастных категорий и в снижении смертности от рака молочной железы.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігі жоғары деп бағаланады. Термографияға, сверткілік (CNN), байесовтық (BN) және физикамен ақпараттандырылған (PINN) нейрондық желілерге негізделген сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың зияткерлік жүйесі медициналық кескіндерді талдау және ісіктерді болжау кезінде 90%-дан астам дәлдік көрсетті. Ғылыми-техникалық тиімділік халықаралық рецензияланған журналдарда жарияланған алты мақала және бір конференциялық баяндама арқылы расталды. Практикалық тиімділік жүйенің инвазивті емес ерте анықтау мүмкіндігінде және кеш диагноз қою қаупін азайтуда көрініс тапты. Экономикалық тиімділік дәстүрлі бейнелеу әдістеріне жұмсалатын шығындарды азайту және жаппай скрининг жүргізу мүмкіндігі арқылы қамтамасыз етіледі. Жобаның әлеуметтік маңыздылығы барлық жастағы әйелдер үшін диагностикаға қолжетімділікті арттыру мен сүт безі қатерлі ісігінен өлім-жітімді төмендетуде көрінеді.

Field of application (in Russian) : Область применения проекта заключается в разработке и внедрении интеллектуальной системы диагностики рака молочной железы на основе термографии и методов глубокого обучения. Проект может использоваться в медицинских учреждениях для неинвазивного и раннего выявления опухолей с применением сверточных, байесовских и физико-информированных нейронных сетей. Разработанные алгоритмы позволяют повысить точность диагностики и интерпретируемость результатов, обеспечивая поддержку врачей при принятии решений.

Field of application (in Kazakh) : Жобаны қолдану саласы термография мен терең машиналық оқыту әдістеріне негізделген сүт безі обырын диагностикалаудың зияткерлік жүйесін әзірлеу мен енгізуге бағытталған. Жоба медициналық мекемелерде ісіктерді инвазивті емес және ерте анықтау үшін, сондай-ақ сверткілік, байес және физикамен ақпараттандырылған нейрондық желілерді пайдалану арқылы қолданылуы мүмкін. Әзірленген алгоритмдер диагностика дәлдігін және нәтижелердің түсініктемелілігін арттырып, дәрігерлерге шешім қабылдау кезінде қолдау көрсетеді.