The object of research, development or design (in Russian) : Биомедицинские изображения

The object of research, development or design (in Kazakh) : Биомедициналық кескіндер

Aim of work (in Russian) : Улучшение точности и скорости диагностики через применение сверточных нейронных сетей (CNN) для анализа биомедицинских изображений сердца.

Aim of work (in Kazakh) : Биомедициналық жүрек кескіндерін талдау үшін конволюционды нейрондық желілерді (CNN) пайдалану арқылы диагностикалық дәлдік пен жылдамдықты арттыру.

Методы исследования (на русском) : Применялись методы фильтрации биомедицинских изображений, метод анализа главных компонент (PCA), а также аугментация и нормализация данных. Разработан и протестирован прототип алгоритма на основе сверточных нейронных сетей.

Методы исследования (на казахском) : Биомедициналық кескіндерді сүзгіден өткізу әдістері (гаусс, медианалық), негізгі компоненттерді талдау әдісі (PCA), сондай-ақ деректерді аугментациялау және нормализациялау қолданылды. Сверткіш нейрондық желілер негізінде алгоритмнің прототипі әзірленіп, сыналды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработан и испытан прототип алгоритма фильтрации биомедицинских изображений, обеспечивающий повышение качества данных и снижение уровня шумов. Научная новизна состоит в адаптации методов фильтрации и предварительной обработки к казахстанским биомедицинским данным для улучшения точности диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Деректердің сапасын арттыру мен шуды азайтуға мүмкіндік беретін биомедициналық кескіндерді сүзгіден өткізу алгоритмінің прототипі әзірленіп, сыналды. Ғылыми жаңашылдығы сүзгілеу және алдын ала өңдеу әдістерін қазақстандық биомедициналық деректерге бейімдеу арқылы жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалау дәлдігін арттыруда болып табылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработан прототип алгоритма фильтрации биомедицинских изображений на основе Python и OpenCV. Алгоритм снижает уровень шумов и повышает качество данных при минимальных вычислительных затратах. Полученные результаты подтверждают эффективность и пригодность решения для практического применения.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Python және OpenCV негізінде биомедициналық кескіндерді сүзгіден өткізу алгоритмінің прототипі әзірленді. Алгоритм шудың деңгейін төмендетіп, деректердің сапасын минималды есептеу шығындарымен арттырады. Алынған нәтижелер шешімнің тиімділігін және практикалық қолдануға жарамдылығын растайды.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрена.

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілмеген.

Efficiency (in Russian) : Алгоритм улучшает качество биомедицинских изображений и снижает уровень шумов.

Efficiency (in Kazakh) : Алгоритм биомедициналық кескіндердің сапасын арттырып, шудың деңгейін төмендетеді.

Field of application (in Russian) : Медицина и здравоохранение, Медицинская биотехнология

Field of application (in Kazakh) : Медицина және денсаулық сақтау, медициналық биотехнология