nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
So‘zlashuv uslubi - Gayubova komila anvarovna yulanova nargiza davlatovna akademik yozuv

79
Badiiy asarlar (nazm, nasr va dramatik asarlar) badiiy uslubda bo‘ladi. Badiiy
asar kishiga ma’lumot
berish bilan birga, timsollar (obrazlar) vositasida estetik
ta’sir ham ko‘rsatadi: O‘lkamizda fasllar kelinchagi bo‘lmish bahor o‘z sepini
yoymoqda. Badiiy uslubda qahramonlar nutqida oddiy nutq so‘zlari, sheva,
vulgarizmlardan ham foydalaniladi.
Badiiy asarlar uslubi aralash uslub hisoblanadi. Unda
so‘zlashuv uslubiga, kitobiy uslublarga xos o‘rinlar ham uchraydi.
Badiiy tasvir vositalari
So‘zlovchi yoki yozuvchi o‘zi bayon qilayotgan nutqni tinglovchiga ixcham,
aniq, ta’sirchan va tushunarli qilib yеtkazib berishga harakat qiladi. Ko‘pincha
biror narsa belgi xususiyatini tinglovchi yoki o‘quvchiga
tushunarli, aniq qilib
tasvirlab berish uchun uzundan-uzoq va birdan ortiq gaplarga murojaat qilishga
to‘g’ri keladi. Shunday vaqtlarda so‘zlovchi yoki yozuvchi
ayni shu fikrni bayon
qilib berishda uzundan-uzoq gaplarni qatorlashtirishdan qochib, boshqa
vositalardan foydalangan holda lo‘nda va aniq qilib tushuntirishga erisha oladi.
Bunday vositalarni tilshunoslik va adabiyotshunoslikda
ifoda-tasviriy vositalar
deyiladi.
Ifodalilik, ekspressivlik va aniqlikni ta’minlash uchun biror narsaning
nomini, belgisini ikkinchisiga ko‘chirish, o‘xshatish yoki so‘zlarni shu maqsadda
umuman ko‘chma ma’noda ishlatish troplar deyiladi.
1. E p i t e t
- (gr.izohlash) - badiiy ifodalilikni
kuchaytirish uchun
ishlatiladi: oltin kuz, baxmal qir, po‘lat ot kabi.
2. O‘x sh a t i sh
- narsa va hodisalar o‘rtasidagi o‘xshashlikka asoslanib,
ularning biri orqali
ikkinchisining belgisini, mohiyatini to‘laroq, aniqroq,
bo‘rttiribroq ko‘rsatib berish;
Yoqut piyola, suvga tushgan mushukday, xuddi shunday va hokazo.
once we’ve received the payment

an object from a photo, or maybe
alter the background
Q7
, we can do that.
WOMAN:
Really? I might be interested in that. I’ll have a look through the photos and see. Oh, and
talking of fixing photos – I’ve got a few
that aren’t properly in focus
Q8
. Can you do
anything to make that better?
EMPLOYEE: No, I’m afraid that’s one thing we can’t do.
WOMAN: OK.
EMPLOYEE: Any other information I can give you?
WOMAN:
Er … oh, how long will it all take?
EMPLOYEE: We aim to get the copying done
Client License Distribution Per User

|
Client License Distribution Per User
|
bet | 27/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
Client License Distribution Per User
When a terminal server is configured in Per User mode, the terminal server must be able to locate a license server after the grace period has expired. While it is possible to install TS Per User CAL tokens on a license server, there is currently no method of assigning a TS Per User CAL token to a particular user account.
Client License Distribution for External Connector
There is currently no support in Terminal Server Licensing or the Microsoft Clearinghouse for the External Connector. In order to use an External Connector license, you will need to configure your terminal server in Per User mode.
|
| |
Additional Server Configuration License Server Backup

|
Additional Server Configuration License Server Backup
|
bet | 28/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
Choose the following options within Ntbackup when backing up a license server:
License server directory (by default, %systemroot%\system32\lserver)
Repair directory (by default, %systemroot%\Repair )
System state
In order to move or replace an existing license server, perform the following tasks:
Install and activate a license server on the new computer.
Install the number and type of TS CAL tokens, equal to the number and type installed on the original license server that is being replaced. You might use any of the three available connections methods available. Depending on how you purchased your TS CALs, it might be necessary to phone a Microsoft Customer Service Representative if both the Automatic and Web methods fail.
Ensure that the new license server is discoverable by your terminal servers. For example, if you previously configured your terminal servers to request tokens from the old license server, you need to modify them to request tokens from the new license server.
Uninstall or deactivate the old license server if you are replacing an active license server.
Clients that were issued tokens by the retired license server will continue to use those tokens until they expire. As tokens expire, clients will be assigned new tokens from the new license server.
|
| |
Licensing Process Client License Distribution Per Device

Licensing Process Client License Distribution Per Device
All communication during the licensing process occurs between the client and the terminal server, and between the terminal server and the license server. The terminal server client never communicates directly with the license server.
When a client device attempts to connect to a terminal server in Per Device mode, the terminal server determines if the client has a license token. Terminal server clients store license tokens in the following location:
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\MSLicensing
If a client has no license token, the terminal server attempts to contact a license server from its list of discovered license servers. If no contact is made, the terminal server restarts the discovery process. If no license server responds, the device can not connect to the terminal server unless it is operating within the terminal server grace period.
When a license server responds, the terminal server requests a temporary token for the device because this is the first time the device has connected to a terminal server. The terminal server then pushes this temporary token to the device. After a user has provided valid credentials resulting in a successful logon, the terminal server instructs the license server to mark the issued temporary token as validated.
The next time a user attempts to connect to a terminal server in Per Device mode from this device, the terminal server requests a Windows Server 2003 TS Device CAL token for this device. If the license server has available TS Device CAL tokens, the license server removes one token from the available pool, marks it as issued to the device, logs the device name, the user name of the device, and the date issued, and then pushes this TS Device CAL token to the device.
If the license server has no TS Device CAL tokens, it will first look to any other license server in its domain, workgroup, or site. License servers maintain information about where other accessible license servers exist, and if they have license tokens. If another license server is accessible that does have inventory, the first license server will request a license token from the second license server and deliver it to the terminal server, which then passes the token to the client device. If there are no available TS Device CAL tokens, the device will continue to connect with the temporary token.
Temporary tokens allow devices to connect for 90 days, and will then expire. TS Device CALs, while representing perpetual licenses, are set to expire 52-89 days from the date they are issued. The terminal server always attempts to renew these tokens 7 days prior to their expiration. This purpose of this is to recover TS Device CAL tokens that are lost due to events such as hardware failure or operating system reinstallation.
|
animals 
Q4 - Customer satisfaction survey

SARAH:
It’s just a bit more: £50 for the five weeks.
FATHER:
And are the classes on a Monday, too?
SARAH:
They used to be, but we found it didn’t give our staff enough time to clear up after the first
workshop, so we moved them to
Wednesdays
Q8
. The classes are held in the morning
from ten to eleven.
FATHER:
OK. That’s better for me actually. And what about the location? Where exactly are the
workshops held?
SARAH:
They’re in building 10A – there’s a big sign on the door, you can’t miss it, and that’s in
they’ll meet up - Customer satisfaction survey

TEST
HOLIDAY RENTAL
SHIRLEY: Hello?
TOM:
Oh hello. I was hoping to speak to Jack Fitzgerald about renting a cottage.
SHIRLEY:
I’m his wife, Shirley, and we own the cottages together, so I’m sure I can help you.
TOM:
Great. My name’s Tom. Some friends of ours rented Granary Cottage from you last year,
and they thought it was great. So my wife and I are hoping to come in May for a week.
SHIRLEY:
What date did you have in mind?
TOM:
The week beginning the 14th, if possible.
SHIRLEY:
I’ll just check … I’m sorry, Tom, it’s already booked that week.
It’s free the week beginning
the 28th
Q1
, though, for seven nights. In fact, that’s the only time you could have it in May.
TOM:
Oh. Well, we could manage that, I think. We’d just need to change a couple of things. How
much would it cost?
SHIRLEY:
That’s the beginning of high season, so it’d be
£550 for the week.
Q2
TOM:
Ah. That’s a bit more than we wanted to pay, I’m afraid. We’ve budgeted up to £500 for
accommodation.
SHIRLEY:
Well, we’ve just finished converting another building into a cottage, which we’re calling
headphones. 
Q10 - Customer satisfaction survey

TEST
CHILDREN’S ENGINEERING WORKSHOPS
SARAH:
Hello. Children’s Engineering Workshops.
FATHER:
Oh hello. I wanted some information about the workshops in the school holidays.
SARAH: Sure.
FATHER:
I have two daughters who are interested. The younger one’s Lydia, she’s four – do you take
children as young as that?
SARAH:
Yes, our Tiny Engineers workshop is for four to five-year-olds.
FATHER:
What sorts of activities do they do?
SARAH:
All sorts. For example, they work together to design a special
cover that goes round an
egg
Q1
, so that when it’s inside they can drop it from a height and it doesn’t break. Well,
sometimes it does break but that’s part of the fun!
FATHER:
Right. And Lydia loves building things. Is there any opportunity for her to do that?
SARAH:
Well, they have a competition to see who can make the highest
tower
Q2
. You’d be amazed
how high they can go.
FATHER: Right.
SARAH:
But they’re learning all the time as well as having fun. For example,
one thing they do is
to design and build a
car
Q3
that’s
attached to a balloon, and the force of the air in that
actually powers the car and makes it move along. They go really fast too.
FATHER:
OK, well, all this sounds perfect.
....................................................................................................................................................................
FATHER:
Now Carly, that’s
my older daughter, has just had her seventh birthday, so presumably she’d
be in a different group?
SARAH:
Yes, she’d be in the Junior Engineers. That’s for children from six to eight.
FATHER:
And do they do the same sorts of activities?
SARAH:
Some are the same, but a bit more advanced. So they work out
how to build model vehicles,
things like cars and trucks, but also how to construct
License Installation - Published: May 2003 Updated: May 2005

License Installation
License tokens must be installed on your license server in order to deploy them to client devices. After you have purchased TS CALs, you can then install the corresponding license tokens by using the CAL Installation Wizard, which is located in the Terminal Server Licensing tool.
Installing license tokens supports the three connection methods that are supported for license server activation. When you install license tokens, you will be asked for information regarding your purchase of the licenses. Depending on how you obtained your licenses, the information requested might include your Microsoft Enterprise or Select Enrollment number, your Campus, School, Services Provider, Multi-Year Open, or Open Subscription Agreement number, your Open License and Authorization numbers, or your 25-character License Code if you purchased a License Pak. If you obtained your licenses from a program or by a method not listed earlier in this paper, consult your program documentation for more information.
|
Licensing Service Discovery

|
Licensing Service Discovery
|
bet | 19/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
Licensing Service Discovery
Terminal servers use a discovery process to locate license servers. The process begins when the Terminal Server service starts. The discovery process varies based on the environment the terminal server is currently in.
It is also possible to override this discovery process by specifying a preferred license server (or multiple license servers) on a terminal server by using a WMI script. For three scripts that you can use to set preferred license servers, delete preferred license servers, or query preferred license servers, see “Administration” later in this document.
|
| |
Terminal Server Licensing Mode

|
Terminal Server Licensing Mode
|
bet | 25/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
Terminal Server Licensing Mode
Terminal server in Windows Server 2003 supports the following licensing modes:
Per Device License tokens are assigned to each device that connects to a particular terminal server
Per User License tokens are assigned to each user that connects to a particular terminal server
By default, a terminal server running Windows 2000 that is upgraded to Windows Server 2003 is placed in Per Device mode. However, if the terminal server running Windows 2000 is in Internet Connector mode, the server is placed in Per User mode.
|
| |
License Token Announcement

|
License Token Announcement
|
bet | 24/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
License Token Announcement
In certain cases, license servers will notify each other when license tokens are added or removed from their databases. This notification system allows license servers to redirect license token requests to other license servers when they have no license tokens to issue. Listed below are the supported configurations and topologies:
Between domain license servers in the same domain
Between enterprise license servers in the same site and domain
From enterprise license servers to domain license servers
From license servers running Windows 2000 to Windows Server 2003
|
| |
LDAP://CN=TS-Enterprise-License-Server,CN=,CN=sites,CN=configuration,DC=,DC=com

|
LDAP://CN=TS-Enterprise-License-Server,CN=,CN=sites,CN=configuration,DC=,DC=com
|
bet | 21/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
LDAP://CN=TS-Enterprise-License-Server,CN=,CN=sites,CN=configuration,DC=,DC=com
The terminal server then attempts to locate any domain license servers by querying all domain controllers within its site, and then all domain controllers within its domain.
Important
Although it is possible for non-domain controllers to be license servers in Windows Server 2003, it is important to note that domain license servers are not automatically discovered. You must configure a preferred license server on all terminal servers that need to communicate with non-Domain controller license servers configured as domain license servers. Enterprise domain license servers deployed on non-domain controllers are automatically discovered.
The terminal caches the names of license servers that it locates in the following locations of the registry:
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\MSLicensing\Parameters\EnterpriseServerMulti (Enterprise license servers)
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\MSLicensing\Parameters\DomainLicenseServerMulti (Domain license servers)
If no license server is found, the terminal server attempts a discovery once every hour. After a license server is located, no discovery will be attempted until all of the cached license servers in the Terminal Server registry are unavailable.
|
| |
Workgroup/Non-Active Directory Domain Discovery

|
Workgroup/Non-Active Directory Domain Discovery
|
bet | 20/37 | Sana | 30.03.2021 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #13798 |
In a workgroup or non-active directory domain, a terminal server first attempts to contact any license servers specified in the LicenseServers registry key. If unsuccessful, it performs a mailslot broadcast, which locates any license servers in its subnet.
In an Active Directory–based domain, a terminal server first attempts to contact any license servers specified in the LicenseServers registry key. If unsuccessful, it attempts to locate any enterprise license servers by performing a Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) query for the following object in the Active Directory:
|
| |
LDAP: //CN=TS-Enterprise-License-Server,CN=site name,CN=sites,CN=configuration-container

|
License Server A - Available
|
License Server A - Down
|
License Server B - Available
|
License Server B - Down
|
License Server A and License Server B Down
|
New Client License
|
Issue temporary license for 90 days
|
Failover to License Server B
|
Issue temporary license for 90 days
|
Failover to License Server A
|
Fail to connect
|
Existing Temporary License
|
Issue permanent license for 52-89 days
|
Failover to License Server B
|
Issue permanent license for 52-89 days
|
Failover to License Server A
|
Allow connection until expired
|
Expired Temporary License
|
Issue permanent license for 52-89 days
|
Failover to License Server B
|
Issue permanent license for 52-89 days
|
Failover to License Server A
|
Fail to connect
|
Existing Permanent License
|
Allow connect—will reissue license at 7 days before expiration
|
Failover to License Server B
|
Allow connect—will reissue license at 7 days before expiration
|
Failover to License Server A
|
Allow connect—will fail when the CAL expires
|
Expired Permanent License
|
Reissue license with new expiration
|
Failover to License Server B
|
Reissue license with new expiration
|
Failover to License Server A
|
Fail to connect
|
Existing Windows 2000 License
|
Allow connection
|
Allow connection
|
Allow connection
|
Allow connection
|
Allow connection
|
Solutions 273 boshlang’ich sinflarda bayonlardan foydalanish isomiddinova Umida Fazliddinovna

Solutions 273 boshlang’ich sinflarda bayonlardan foydalanish isomiddinova Umida Fazliddinovna
Download
429,5 Kb.
Matnni ko'rish
bet
1/2
Sana
02.06.2024
Hajmi
429,5 Kb.
#259188
Download
429,5 Kb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Solutions 273 boshlang’ich sinflarda bayonlardan foydalanish isomiddinova Umida Fazliddinovna
Download
429,5 Kb.
Matnni ko'rish
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YHATI

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YHATI:
1. R. Safarova Ona tili o’qituvchilar uchun metodik qo’llanma “Sharq”
nashriyoti matbaa aksiyadorlik kompaniyasi bosh tahririyati Toshkent – 2016
2.
Hamrayeva, O. F. Q. (2023). OLIY TA’LIM
MUASSASASI
TALABALARINI
KOMMUNIKATIV
KOMPETENTLIGINI
RIVOJLANTIRISHNING AYRIM JIHATLARI. Oriental renaissance: Innovative,
educational, natural and social sciences, 3(1), 537-544.
3.
Hamroyeva, O. F. (2023). OLIY TA’LIM MUASSASASI
TALABALARINI
KASBIY-KOMUNIKATIV
KOMPETENTLIGINI
RIVOJLANTIRISH.
Oriental
4.
Salohiddin, M. (2022).
EUROPEAN LITERATURE AND ITS
FORMATION. Confrencea, 4(4), 34-36.
5. Barziev, O. (2021). LYRICAL INTERPRETATION OF “I” IN THE
POETRY
OF ANBAR OTIN, DILSHODI BARNO AND SAMAR BONU.
CURRENT RESEARCH JOURNAL
OF PHILOLOGICAL SCIENCES, 2(06), 61-
66.
6. Barziyev, O. H. (2018). ANALYSES OF UZBEK POETRY AND TURKISH
LITERATURE, IT’S FREEDOM AND NATIONALITY AT THE SECOND PART
OF XIXTH CENTURY AND AT THE BEGINNING OF THE XXTH CENTURY.
Theoretical & Applied Science, (7), 48-51.
7.
ҚОСИМОВ
,
Б
.,
ЮСУПОВ
,
Ш
.,
ДОЛИМОВ
,
У
.,
РИЗАЕВ
,
Ш
., &
АҲМЕДОВ
,
С
. (2004).
Миллий
уйғониш
даври
ўзбек
адабиёти
.
8. Barziyev, O. (2021). Traditional Poetic Series Related to Detail Motivating to
Enlighenment. International Journal on Integrated Education, 4, 12.
Boshqaruv konsoli - Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti

|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
bet | 5/10 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisobotiBoshqaruv konsolida foydalanuvchi interfeysi va rentgen apparatini boshqarish elementlari mavjud. Radiologik texnologlar yoki operatorlar boshqaruv konsoli yordamida tasvirlash parametrlarini (masalan, ta’sir qilish sozlamalari) sozlaydi va rentgen tasvirlarini oladi.
Bemor stoli yoki stend: Rentgen apparatlari odatda bemor stoli yoki stend bilan jihozlangan bo‘lib, u yerda bemorlar tasvirni olish uchun joylashtirilgan. Jadval tananing turli pozitsiyalarida (masalan, tik turgan, o‘tirgan, yotish) tasvirni osonlashtirish uchun sozlanishi mumkin.
Radiatsiyadan himoya qilish va xavfsizlik xususiyatlari: Rentgen apparatlari bemorlar va operatorlarga radiatsiya ta’sirini minimallashtirish uchun radiatsiyadan himoya qiluvchi materiallar bilan ishlab chiqilgan. Nur cheklovchilari va ekspozitsiyani boshqarish kabi xavfsizlik xususiyatlari rentgen nurlarini aniq va boshqariladigan etkazib berishni ta’minlaydi.
Rentgen apparatlari turli xil tibbiy muassasalarda, jumladan, shifoxonalarda, klinikalarda va tasvirlash markazlarida qo‘llaniladigan muhim diagnostika vositalaridir. Ular sinishlarni tashxislashda, ichki organlardagi anormalliklarni aniqlashda va aralashuv jarayonlarini boshqarishda muhim rol o‘ynaydi. Ilg‘or raqamli rentgen tizimlari an’anaviy plyonkali rentgen nurlari texnikasiga nisbatan yaxshilangan tasvir sifati, samaradorlik va dozani kamaytirish imkonini beradi.
2.2-rasm. Ko‘krak qafasining rentgen nurlarini uchta proektsiya uchun ko‘rsatish. (A) AP ko‘rinishi, (B) PA ko‘rinishi va (C) lateral ko‘rinish.
2.2 Sun’iy intellekt algoritmlari yordamida segmentatsiya
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) tibbiy tasvirlash ilovalarida tasvirni aniq segmentatsiyalash, shu jumladan 3D modellashtirish uchun rentgen tasvirlaridan tuzilmalarni segmentatsiyalash uchun kuchli vositalar sifatida paydo bo‘ldi.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) - kirish tasvirlaridan ierarxik naqsh va xususiyatlarni avtomatik ravishda o‘rganish uchun mo‘ljallangan chuqur o‘rganish modelining bir turi. Ular tasvirni tasniflash, ob’ektni aniqlash va tasvirni segmentatsiyalash kabi vazifalarda ustunlik qiladi. Tibbiy tasvirlashda qo‘llanilganda, CNN keyingi 3D modellashtirish va tahlil qilish uchun rentgen tasvirlaridan anatomik tuzilmalar yoki anormalliklarni samarali ravishda ajratishi mumkin.
2.3-rasm. CNN algoritmining tarkibiy qismlari
Kirish qatlami tasvirlar holatida balandlik, kenglik va kanallar (masalan, RGB rangli kanallar) bo‘yicha tashkil etilgan piksel qiymatlaridan iborat bo‘lgan dastlabki kirish ma’lumotlarini ifodalaydi.
|
| |
-BOB. AMALIYOT O‘TASH MUDDATI DAVOMIDA

|
-BOB. AMALIYOT O‘TASH MUDDATI DAVOMIDA
|
bet | 4/10 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisoboti2-BOB. AMALIYOT O‘TASH MUDDATI DAVOMIDA
FOYDALANILGAN DASTURIY TA’MINOTLAR
2.1 Tasvirni yaxshilash va shovqinni kamaytirish uchun ishlatiladigan texnikalar
Ma’lumotlarni tayyorlash va qayta ishlash rentgen tasvirlaridan 3D modellarni yaratishda muhim qadamlardir. Ushbu qadamlar rentgen nurlari bilan bog‘liq bo‘lmagan ma’lumotlarni olish va keyin tasvir sifatini yaxshilash, shovqinni kamaytirish va keyingi tahlil va modellashtirish uchun ma’lumotlarni tayyorlash uchun turli usullarni qo‘llashni o‘z ichiga oladi.
tasvirni olish maxsus tasvirlash uskunalari yordamida rentgen tasvirlarini olish jarayonini anglatadi. Tasvirni olishning maqsadi keyingi tahlil qilish, jumladan segmentatsiya va 3D modellashtirish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan yuqori sifatli va diagnostik jihatdan mos tasvirlarni olishdir.
Rentgen tasvirlarini olish uchun ishlatiladigan maging uskunalari olingan tasvirlarning sifati va diagnostik qiymatida hal qiluvchi rol o‘ynaydi.
Rentgen apparatlari turli xil tibbiy muassasalarda, jumladan, shifoxonalarda, klinikalarda va tasvirlash markazlarida qo‘llaniladigan muhim diagnostika vositalaridir. Ular sinishlarni tashxislashda, ichki organlardagi anormalliklarni aniqlashda va aralashuv jarayonlarini boshqarishda muhim rol o‘ynaydi. Ilg‘or raqamli rentgen tizimlari an’anaviy plyonkali rentgen nurlari texnikasiga nisbatan yaxshilangan tasvir sifati, samaradorlik va dozani kamaytirish imkonini beradi.
2.1-rasm. Rentgen apparatining ko‘rinishi
Rentgen trubkasi rentgen nurlanishini yaratish uchun mas’ul bo‘lgan rentgen apparatining markaziy qismidir. U vakuumli shisha yoki metall konvert ichida joylashgan katod va anoddan iborat. Naychaga yuqori kuchlanish qo‘llanilganda, katoddan chiqarilgan elektronlar anodga urilib, rentgen nurlarini hosil qiladi.
Rentgen generatori rentgen trubkasini elektr energiyasi bilan ta’minlaydi, rentgen nurlari ta’sirining intensivligi va davomiyligini nazorat qiladi. U tasvirlash talablari asosida kilovoltaj (kVp) va milliamper (mA) kabi parametrlarni tartibga soladi.
Kollimator rentgen trubkasiga biriktirilgan qurilma bo‘lib, rentgen nurlarining o‘lchami va shaklini nazorat qiladi. Bu rentgen nurlarini kerakli sohaga qaratishga yordam beradi va atrofdagi to‘qimalarga keraksiz nurlanish ta’sirini kamaytiradi.
Raqamli rentgen tizimlarida (masalan, raqamli rentgenografiya yoki floroskopiya) rentgen detektorlari uzatilgan rentgen fotonlarini ushlaydi va ularni raqamli signallarga aylantiradi. Rentgen detektorlarining keng tarqalgan turlariga tekis panelli detektorlar (FPD) va zaryadlangan bog‘langan qurilmalar (CCD) kiradi.
Tasvir retseptorlari rentgen tasvirlari yozib olinadigan vositadir. An’anaviy rentgen plyonka tizimlarida fotofilm tasvirni qabul qiluvchi sifatida ishlatiladi. Raqamli rentgen tizimlarida tasvir retseptorlari real vaqtda rentgen tasvirlarini ushlaydigan va qayta ishlaydigan raqamli sensor yoki detektordir.
|
| |
-BOB. BITIRUV OLDI AMALIYOTI JARAYONIDA, BITIRUV ISHI UCHUN ISHLAB CHIQILGAN MASALALAR

|
-BOB. BITIRUV OLDI AMALIYOTI JARAYONIDA, BITIRUV ISHI UCHUN ISHLAB CHIQILGAN MASALALAR
|
bet | 10/10 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisoboti3-BOB. BITIRUV OLDI AMALIYOTI JARAYONIDA, BITIRUV ISHI UCHUN ISHLAB CHIQILGAN MASALALAR
3.1 Amaliy qism
CNNni ko‘krak qafasining rentgen tasvirlarida qo‘llaymiz. Maʼlumotlar toʻplami nomutanosib (taxminan 1:3), tasvirlar turli saytlarga ega boʻlishi va bitta yoki 3 ta rangli kanalga ega boʻlishi mumkin.
Boshida biz maʼlumotlarimizni juda oddiy va intuitiv tarzda qayta ishlaymiz (yuklash, oʻlchamini oʻzgartirish, kulrang rangga aylantirish, teglar yaratish). Model kulrang rangdagi tasvirlardan foydalanmoqda, chunki men uchun rentgen tasvirlarini rangli tasvirlar sifatida ishlatish juda mantiqiy emas edi.
Biz numpy, pandas, tensorflow, matplotlib va seaborn kabi standart kutubxonalaridan foydalanamiz. Glob va cv2 kabi ba’zi qo‘shimcha kutubxonalardan foydalaniladi.
3.1-rasm. Dastur kodidan namuna
Bizning ma’lumotlarimiz 3 ta papkadan iborat - train, test, val. Train va test modellashtirish uchun ishlatiladi, tekshirish modelning ishlashini tekshirish uchun ishlatiladi. Tasdiqlash to‘plamining hajmi juda kichik (16 ta holat). Shuningdek, biz har bir to‘plamdagi holatlar taqsimotini tasavvur qilishimiz uchun dataframelarni yaratamiz. Bunday katta ma’lumotlar to‘plami uchun yaxshi ishlamasligi mumkin, chunki xotirangiz tugaydi. flow_from_directory bilan ma’lumotlar generatoridan foydalanish mumkin, lekin u juda sekin.
3.2-rasm. Ma’lumotlar to‘plamlarimiz qanday muvozanatlanganligi
3.3-rasm. Bir nechta namunalar
3.4-rasm. Train to‘plamdagi yo‘qotish va test ma’lumotlari evolyutsiyasi
Xulosa qilib aytadigan bo‘lsak, sun’iy intellekt (AI) usullaridan foydalangan holda rentgen tasvirlaridan batafsil 3D modellarni yaratish jarayoni tasvirni olish va segmentatsiyadan tortib hajmli rekonstruksiya qilishgacha bo‘lgan bir qator murakkab bosqichlarni o‘z ichiga oladi. Ushbu innovatsion yondashuv tibbiy tasvirlash sohasida katta va’da beradi va diagnostika, davolashni rejalashtirish va tadqiqotlar uchun o‘zgartiruvchi ta’sirga ega.
Sun’iy intellekt va tibbiy tasvirlashning konvergentsiyasi rentgen ma’lumotlarini interaktiv, anatomik jihatdan aniq 3D modellarga aylantirish imkonini beradi, bu sog‘liqni saqlash provayderlariga shaxsiylashtirilgan tibbiyot va bemorlarni parvarish qilish uchun yangi vositalar bilan ta’minlaydi. Ushbu sohadagi tadqiqotlar davom etar ekan, biz sog‘liqni saqlashda 3D modellashtirish texnologiyalarining imkoniyatlari va ulardan foydalanish imkoniyatini oshiradigan keyingi yutuqlarni kutmoqdamiz.
Foydalanilgan adabiyotlar
"Deep Learning for Medical Image Analysis" S. Kevin Zhou
"Medical Image Analysis" Atam P. Dhawan
www.wikipedia.com
www.kaggle.com
www.f-chain.com
|
| |
Kirish - Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti

|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
bet | 2/10 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisoboti
Kirish
Bugungi kunda axborot texnologiyalari sohasi respublikamizning rivojlanishida muhim o‘rin tutib kelmoqda. O‘tgan yillar mobaynida O‘zbekiston Respublikasi hukumati tomonidan yurtimizda axborot texnologiyalarini keng joriy qilish va rivojlantirish borasida olib borgan siyosati hozirgi kunga kelib o‘z natijalarini ko‘rsatmoqda.
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining Oliy Majlisiga Murojaatnomasida 2020 yilni “Ilm-ma’rifat va raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish yili”, deb e’lon qilinishi hamda shu bo‘yicha “yo‘l xaritasi” ishlab chiqilgani ham axborot texnologiyalari sohasiga muhim ahamiyat berilayotganini ko‘rsatmoqda.
Prezidentimizning 2020 yil 2 martdagi farmoni bilan tasdiqlangan Harakatlar strategiyasining “Ilm, ma’rifat va raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish yili”da amalga oshirishga oid davlat dasturi ijrosini ta’minlashda eng ustuvor vazifalaridan biri, ijtimoiy soha ob’ektlari, jumladan, umumta’lim maktablari, maktabgacha ta’lim va sog‘liqni saqlash muassasalarini tezkor internetga ulash vazifasi qo‘yildi.
Bu, o‘z navbatida, yosh avlodning zamonaviy bilim olishi, bemorlarga sifatli va tezkor xizmat ko‘rsatish salohiyatini oshirishi bilan ahamiyatlidir.
Shundan kelib chiqib, telekommunikatsiya infratuzilmasini rivojlantirish borasida yirik loyihalar amalga oshirilmoqda. Bugungi kunda 1 millionta Internet tarmog‘iga keng polosali ulanish portlari o‘rnatilib, ularning umumiy soni 3 millionga yetkazildi. Bundan tashqari, 32 ming kilometr optik tolali aloqa liniyalari qurildi.
Telekommunikatsiya infratuzilmasini yanada rivojlantirish maqsadida yil yakuniga qadar 153,7 million dollar miqdoridagi loyihalarni amalga oshirish belgilangan. Shu kunga qadar asosan telefon xizmatlarini ko‘rsatuvchi 2G mobil tarmoqlarni kengaytirish vazifasi bajarilgan bo‘lsa, hozir tarmoqning qamrovini oshirish bo‘yicha loyihalar 3G/4G tarmoqlarini kengaytirishga yo‘naltirilmoqda. Xususan, shu yilning o‘zida 3012 ta 2G baza stansiyalar 3G/4G standartiga modernizatsiya qilindi va 2 933 ga yaqin yangi baza stansiyalar o‘rnatilib ishga tushirildi.
Prezidentimizning 2019 yil 7 yanvardagi PQ-4097-son qarori bilan Toshkent shahrida Amiti universiteti tashkil etilgan va o‘z faoliyatini 2019/2020 o‘quv yilidan boshlagan Toshkent shahrida Amiti universitetiga xorijiy mamlakatlardan 17 nafar PhD darajasiga ega professor-o‘qituvchilar jalb qilingan bo‘lib, 2019/2020 o‘quv yilida 498 nafar talaba birinchi bosqichni yakunladi. Toshkent shahridagi Amiti universitetiga 2020/2021 o‘quv yili uchun kirish imtihonlari to‘liq onlayn shaklda tashkil etilib, 384 nafar talaba qabul qilindi.
Bugungi kunda Toshkent shahridagi INHA universitetida 51 nafar professor-o‘qituvchi va assistent faoliyat yuritib, talabalarning umumiy soni 1506 nafarni tashkil etadi. Toshkent shahridagi INHA universitetiga 2020/2021 o‘quv yili uchun kirish imtihonlari to‘liq onlayn shaklda tashkil etilib, 420 nafar talaba qabul qilindi.
|
| |
Ma’lumotlarni tayyorlash va izohlash

|
Ma’lumotlarni tayyorlash va izohlash
|
bet | 7/10 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisobotiMa’lumotlarni tayyorlash va izohlash: Jarayon qiziqarli hududlarni (masalan, organlar, jarohatlar) ko‘rsatadigan haqiqat niqoblari bilan izohlangan rentgen tasvirlari ma’lumotlar to‘plamini olish bilan boshlanadi. Rentgen tasvirlarini izohlash tasvirlardagi muayyan tuzilmalarni yoki anormalliklarni qo‘lda yoki yarim avtomatik tarzda belgilashni o‘z ichiga oladi, AI modeli uchun nazorat ostida o‘quv ma’lumotlarini taqdim etadi.
Konvolyutsion neyron tarmog‘ini o‘rgatish (CNN): CNN - bu tasvir ma’lumotlaridan ierarxik ko‘rinishlarni avtomatik ravishda o‘rganish uchun mo‘ljallangan chuqur o‘rganish modelining bir turi. CNN kirish tasvirlari va tegishli segmentatsiya maskalari o‘rtasidagi xaritalashni o‘rganish uchun izohli rentgen tasvirlari yordamida o‘qitiladi. Trening davomida CNN belgilangan yo‘qotish funktsiyasidan (masalan, o‘zaro entropiya yo‘qolishi) bashorat qilingan niqoblar va yerdagi haqiqat maskalari o‘rtasidagi tafovutni minimallashtirish uchun o‘zining ichki parametrlarini (masalan, og‘irliklar va tarafkashliklarni) sozlaydi.
Xususiyatlarni o‘rganish va ierarxik vakillik: o‘qitilgan CNN bir nechta abstraktsiya darajasida rentgen tasvirlaridan mazmunli xususiyatlarni ajratib olishni o‘rganadi. Pastki darajadagi konvolyutsion qatlamlar asosiy xususiyatlarni (masalan, qirralar, to‘qimalarni) ushlaydi, chuqurroq qatlamlar esa segmentatsiya vazifasiga mos keladigan murakkabroq tuzilmalarni (masalan, shakllar, konturlar) kodlaydi.
Semantik segmentatsiya: CNN har bir kirish rentgen tasviri uchun pikselli segmentatsiya niqobini chiqaradi, bu erda har bir piksel qiziqish tuzilmalariga mos keladigan turli toifalarga tasniflanadi. Bu jarayon, odatda, har bir piksel uchun bir nechta sinflar (masalan, fon, organlar, shikastlanishlar) bo‘yicha ehtimollik taqsimotini ishlab chiqarish qatlamida softmax faollashtirish funksiyasi yordamida amalga oshiriladi.
Keyingi ishlov berish va takomillashtirish: Segmentatsiya natijalarini aniqlashtirish uchun chegarani belgilash, morfologik operatsiyalar (masalan, eroziya, kengayish) va bog‘langan komponentlarni tahlil qilish kabi keyingi ishlov berish usullari qo‘llanilishi mumkin. Ushbu usullar shovqinni olib tashlash, bo‘shliqlarni to‘ldirish va segmentlangan tuzilmalarning silliq va aniq konturlarini ta’minlashga yordam beradi.
|
| |
Baholash va tasdiqlash - Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti

|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
bet | 8/10 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisobotiBaholash va tasdiqlash: AI modelining ishlashi bashorat qilingan va yerdagi haqiqat maskalari o‘rtasidagi o‘xshashlikni aniqlash uchun kesishma (IoU), zar koeffitsienti yoki aniqlik kabi ko‘rsatkichlar yordamida baholanadi. Ko‘rinmas ma’lumotlarni tekshirish modelning umumlashtirish qobiliyatini baholash va real dunyo ilovalarida mustahkam ishlashni ta’minlash uchun juda muhimdir.
Joylashtirish (Deployment) va qo‘llash: o‘qitilgan va tasdiqlangandan so‘ng, AI modeli yangi rentgen tasvirlarida qiziqish tuzilmalarini avtomatik ravishda segmentlash uchun qo‘llanilishi mumkin. Segmentatsiya natijalari miqdoriy tahlil, kasallik diagnostikasi, davolashni rejalashtirish va rentgen ma’lumotlaridan 3D modellarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
CNN kabi sun’iy intellekt usullaridan foydalangan holda, tibbiyot mutaxassislari rentgen tasvirlarida qiziqish tuzilmalarini aniqlash va izolyatsiya qilish jarayonini avtomatlashtirishi va soddalashtirishi mumkin, bu esa tibbiy tasvirlash ilovalarida samaradorlik, aniqlik va diagnostika imkoniyatlarini oshirishga olib keladi.
2.4-tasvir. COVID-19 pnevmoniyasi bilan og‘rigan 80 yoshli ayolning ko‘krak qafasi rentgenogrammasi
2.3 Segmentlangan ma’lumotlardan foydalanib 3D rekonstruksiya
X-ray tasvirlaridan batafsil 3D modellarni yaratish uchun segmentlangan ma’lumotlardan foydalangan holda qayta qurish jarayoni 2D tasvir ma’lumotlarini hajmli tasvirlarga aylantirish uchun bir necha bosqich va usullarni o‘z ichiga oladi. Qayta qurish jarayonining umumiy ko‘rinishi:
Anatomik tuzilmalarning segmentatsiyasi: Qayta qurishdan oldin rentgen tasvirlari AIga asoslangan segmentatsiya usullari (masalan, CNN) yordamida aniq anatomik tuzilmalarni yoki qiziqish hududlarini (masalan, suyaklar, organlar, o‘smalar) aniqlash va aniqlash uchun qayta ishlanadi.
Har bir segmentlangan struktura odatda rentgen tasvirlarida strukturaning fazoviy darajasini ko‘rsatadigan ikkilik niqob yoki yorliq xaritasi sifatida taqdim etiladi.
|
| |
Ma'lumotlarni tayyorlash va izohlash

|
Ma'lumotlarni tayyorlash va izohlash
|
bet | 6/9 | Sana | 18.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #243306 |
Bog'liq sardorMa'lumotlarni tayyorlash va izohlash: Jarayon qiziqarli hududlarni (masalan, organlar, jarohatlar) ko'rsatadigan haqiqat niqoblari bilan izohlangan rentgen tasvirlari ma'lumotlar to'plamini olish bilan boshlanadi. Rentgen tasvirlarini izohlash tasvirlardagi muayyan tuzilmalarni yoki anormalliklarni qo'lda yoki yarim avtomatik tarzda belgilashni o'z ichiga oladi, AI modeli uchun nazorat ostida o'quv ma'lumotlarini taqdim etadi.
Konvolyutsion neyron tarmog'ini o'rgatish (CNN): CNN - bu tasvir ma'lumotlaridan ierarxik ko'rinishlarni avtomatik ravishda o'rganish uchun mo'ljallangan chuqur o'rganish modelining bir turi. CNN kirish tasvirlari va tegishli segmentatsiya maskalari o'rtasidagi xaritalashni o'rganish uchun izohli rentgen tasvirlari yordamida o'qitiladi. Trening davomida CNN belgilangan yo'qotish funktsiyasidan (masalan, o'zaro entropiya yo'qolishi) bashorat qilingan niqoblar va yerdagi haqiqat maskalari o'rtasidagi tafovutni minimallashtirish uchun o'zining ichki parametrlarini (masalan, og'irliklar va tarafkashliklarni) sozlaydi.
Xususiyatlarni o'rganish va ierarxik vakillik: O'qitilgan CNN bir nechta abstraktsiya darajasida rentgen tasvirlaridan mazmunli xususiyatlarni ajratib olishni o'rganadi. Pastki darajadagi konvolyutsion qatlamlar asosiy xususiyatlarni (masalan, qirralar, to'qimalarni) ushlaydi, chuqurroq qatlamlar esa segmentatsiya vazifasiga mos keladigan murakkabroq tuzilmalarni (masalan, shakllar, konturlar) kodlaydi.
Semantik segmentatsiya: CNN har bir kirish rentgen tasviri uchun pikselli segmentatsiya niqobini chiqaradi, bu erda har bir piksel qiziqish tuzilmalariga mos keladigan turli toifalarga tasniflanadi. Bu jarayon, odatda, har bir piksel uchun bir nechta sinflar (masalan, fon, organlar, shikastlanishlar) bo'yicha ehtimollik taqsimotini ishlab chiqarish qatlamida softmax faollashtirish funksiyasi yordamida amalga oshiriladi.
Keyingi ishlov berish va takomillashtirish: Segmentatsiya natijalarini aniqlashtirish uchun chegarani belgilash, morfologik operatsiyalar (masalan, eroziya, kengayish) va bog'langan komponentlarni tahlil qilish kabi keyingi ishlov berish usullari qo'llanilishi mumkin. Ushbu usullar shovqinni olib tashlash, bo'shliqlarni to'ldirish va segmentlangan tuzilmalarning silliq va aniq konturlarini ta'minlashga yordam beradi.
|
| |
Boshqaruv konsoli - Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti

|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
bet | 4/9 | Sana | 18.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #243306 |
Bog'liq sardorBoshqaruv konsolida foydalanuvchi interfeysi va rentgen apparatini boshqarish elementlari mavjud. Radiologik texnologlar yoki operatorlar boshqaruv konsoli yordamida tasvirlash parametrlarini (masalan, ta'sir qilish sozlamalari) sozlaydi va rentgen tasvirlarini oladi.
Bemor stoli yoki stend: Rentgen apparatlari odatda bemor stoli yoki stend bilan jihozlangan bo'lib, u erda bemorlar tasvirni olish uchun joylashtirilgan. Jadval tananing turli pozitsiyalarida (masalan, tik turgan, o'tirgan, yotish) tasvirni osonlashtirish uchun sozlanishi mumkin.
Radiatsiyadan himoya qilish va xavfsizlik xususiyatlari: Rentgen apparatlari bemorlar va operatorlarga radiatsiya ta'sirini minimallashtirish uchun radiatsiyadan himoya qiluvchi materiallar bilan ishlab chiqilgan. Nur cheklovchilari va ekspozitsiyani boshqarish kabi xavfsizlik xususiyatlari rentgen nurlarini aniq va boshqariladigan etkazib berishni ta'minlaydi.
Rentgen apparatlari turli xil tibbiy muassasalarda, jumladan, shifoxonalarda, klinikalarda va tasvirlash markazlarida qo'llaniladigan muhim diagnostika vositalaridir. Ular sinishlarni tashxislashda, ichki organlardagi anormalliklarni aniqlashda va aralashuv jarayonlarini boshqarishda muhim rol o'ynaydi. Ilg'or raqamli rentgen tizimlari an'anaviy plyonkali rentgen nurlari texnikasiga nisbatan yaxshilangan tasvir sifati, samaradorlik va dozani kamaytirish imkonini beradi.
2.2-rasm. Ko'krak qafasining rentgen nurlarini uchta proektsiya uchun ko'rsatish. (A) AP ko'rinishi, (B) PA ko'rinishi va (C) lateral ko'rinish.
2.2 Sun’iy intellekt algoritmlari yordamida segmentatsiya
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) tibbiy tasvirlash ilovalarida tasvirni aniq segmentatsiyalash, shu jumladan 3D modellashtirish uchun rentgen tasvirlaridan tuzilmalarni segmentatsiyalash uchun kuchli vositalar sifatida paydo bo'ldi.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) - kirish tasvirlaridan ierarxik naqsh va xususiyatlarni avtomatik ravishda o'rganish uchun mo'ljallangan chuqur o'rganish modelining bir turi. Ular tasvirni tasniflash, ob'ektni aniqlash va tasvirni segmentatsiyalash kabi vazifalarda ustunlik qiladi. Tibbiy tasvirlashda qo'llanilganda, CNN keyingi 3D modellashtirish va tahlil qilish uchun rentgen tasvirlaridan anatomik tuzilmalar yoki anormalliklarni samarali ravishda ajratishi mumkin.
2.3-rasm. CNN algoritmining tarkibiy qismlari
Kirish qatlami tasvirlar holatida balandlik, kenglik va kanallar (masalan, RGB rangli kanallar) bo'yicha tashkil etilgan piksel qiymatlaridan iborat bo'lgan dastlabki kirish ma'lumotlarini ifodalaydi.
|
| |
BOB. BITIRUV OLDI AMALIYOTI JARAYONIDA, BITIRUV ISHI UCHUN ISHLAB CHIQILGAN MASALALAR

|
BOB. BITIRUV OLDI AMALIYOTI JARAYONIDA, BITIRUV ISHI UCHUN ISHLAB CHIQILGAN MASALALAR
|
bet | 9/9 | Sana | 18.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #243306 |
Bog'liq sardorBOB. BITIRUV OLDI AMALIYOTI JARAYONIDA, BITIRUV ISHI UCHUN ISHLAB CHIQILGAN MASALALAR
3.1 Amaliy qism
CNNni ko'krak qafasining rentgen tasvirlarida qo'llaymiz. Maʼlumotlar toʻplami nomutanosib (taxminan 1:3), tasvirlar turli saytlarga ega boʻlishi va bitta yoki 3 ta rangli kanalga ega boʻlishi mumkin.
Boshida biz maʼlumotlarimizni juda oddiy va intuitiv tarzda qayta ishlaymiz (yuklash, oʻlchamini oʻzgartirish, kulrang rangga aylantirish, teglar yaratish). Model kulrang rangdagi tasvirlardan foydalanmoqda, chunki men uchun rentgen tasvirlarini rangli tasvirlar sifatida ishlatish juda mantiqiy emas edi.
Biz numpy, pandas, tensorflow, matplotlib va seaborn kabi standart kutubxonalaridan foydalanamiz. Glob va cv2 kabi ba'zi qo'shimcha kutubxonalardan foydalaniladi.
Bizning ma'lumotlarimiz 3 ta papkadan iborat - train, test, val. Train va test modellashtirish uchun ishlatiladi, tekshirish modelning ishlashini tekshirish uchun ishlatiladi. Tasdiqlash to'plamining hajmi juda kichik (16 ta holat). Shuningdek, biz har bir to'plamdagi holatlar taqsimotini tasavvur qilishimiz uchun dataframelarni yaratamiz. Bunday katta ma'lumotlar to'plami uchun yaxshi ishlamasligi mumkin, chunki xotirangiz tugaydi. flow_from_directory bilan ma'lumotlar generatoridan foydalanish mumkin, lekin u juda sekin.
3.1-rasm. Ma'lumotlar to'plamlarimiz qanday muvozanatlanganligi
3.2-rasm. Bir nechta namunalar
3.3-rasm. Train to’plamdagi yo'qotish va test ma'lumotlari evolyutsiyasi
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, sun'iy intellekt (AI) usullaridan foydalangan holda rentgen tasvirlaridan batafsil 3D modellarni yaratish jarayoni tasvirni olish va segmentatsiyadan tortib hajmli rekonstruksiya qilishgacha bo'lgan bir qator murakkab bosqichlarni o'z ichiga oladi. Ushbu innovatsion yondashuv tibbiy tasvirlash sohasida katta va'da beradi va diagnostika, davolashni rejalashtirish va tadqiqotlar uchun o'zgartiruvchi ta'sirga ega.
Sun’iy intellekt va tibbiy tasvirlashning konvergentsiyasi rentgen ma'lumotlarini interaktiv, anatomik jihatdan aniq 3D modellarga aylantirish imkonini beradi, bu sog'liqni saqlash provayderlariga shaxsiylashtirilgan tibbiyot va bemorlarni parvarish qilish uchun yangi vositalar bilan ta'minlaydi. Ushbu sohadagi tadqiqotlar davom etar ekan, biz sog'liqni saqlashda 3D modellashtirish texnologiyalarining imkoniyatlari va ulardan foydalanish imkoniyatini oshiradigan keyingi yutuqlarni kutmoqdamiz.
Foydalanilgan adabiyotlar
"Deep Learning for Medical Image Analysis" S. Kevin Zhou
"Medical Image Analysis" Atam P. Dhawan
www.wikipedia.com
www.kaggle.com
www.f-chain.com
|
| |
-BOB. AMALIYOT O’TASH MUDDATI DAVOMIDA

|
-BOB. AMALIYOT O’TASH MUDDATI DAVOMIDA
|
bet | 3/9 | Sana | 18.05.2024 | Hajmi | 1,33 Mb. | | #243306 |
Bog'liq sardor2-BOB. AMALIYOT O’TASH MUDDATI DAVOMIDA
FOYDALANILGAN DASTURIY TA’MINOTLAR
2.1 Tasvirni yaxshilash va shovqinni kamaytirish uchun ishlatiladigan texnikalar
Ma'lumotlarni tayyorlash va qayta ishlash rentgen tasvirlaridan 3D modellarni yaratishda muhim qadamlardir. Ushbu qadamlar rentgen nurlari bilan bog'liq bo'lmagan ma'lumotlarni olish va keyin tasvir sifatini yaxshilash, shovqinni kamaytirish va keyingi tahlil va modellashtirish uchun ma'lumotlarni tayyorlash uchun turli usullarni qo'llashni o'z ichiga oladi.
Rasmni olish maxsus tasvirlash uskunalari yordamida rentgen tasvirlarini olish jarayonini anglatadi. Tasvirni olishning maqsadi keyingi tahlil qilish, jumladan segmentatsiya va 3D modellashtirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan yuqori sifatli va diagnostik jihatdan mos tasvirlarni olishdir.
Rentgen tasvirlarini olish uchun ishlatiladigan maging uskunalari olingan tasvirlarning sifati va diagnostik qiymatida hal qiluvchi rol o'ynaydi.
Rentgen apparatlari turli xil tibbiy muassasalarda, jumladan, shifoxonalarda, klinikalarda va tasvirlash markazlarida qo'llaniladigan muhim diagnostika vositalaridir. Ular sinishlarni tashxislashda, ichki organlardagi anormalliklarni aniqlashda va aralashuv jarayonlarini boshqarishda muhim rol o'ynaydi. Ilg'or raqamli rentgen tizimlari an'anaviy plyonkali rentgen nurlari texnikasiga nisbatan yaxshilangan tasvir sifati, samaradorlik va dozani kamaytirish imkonini beradi.
2.1-rasm. Rentgen apparatining ko’rinishi
Rentgen trubkasi rentgen nurlanishini yaratish uchun mas'ul bo'lgan rentgen apparatining markaziy qismidir. U vakuumli shisha yoki metall konvert ichida joylashgan katod va anoddan iborat. Naychaga yuqori kuchlanish qo'llanilganda, katoddan chiqarilgan elektronlar anodga urilib, rentgen nurlarini hosil qiladi.
Rentgen generatori rentgen trubkasini elektr energiyasi bilan ta'minlaydi, rentgen nurlari ta'sirining intensivligi va davomiyligini nazorat qiladi. U tasvirlash talablari asosida kilovoltaj (kVp) va milliamper (mA) kabi parametrlarni tartibga soladi.
Kollimator rentgen trubkasiga biriktirilgan qurilma bo'lib, rentgen nurlarining o'lchami va shaklini nazorat qiladi. Bu rentgen nurlarini kerakli sohaga qaratishga yordam beradi va atrofdagi to'qimalarga keraksiz nurlanish ta'sirini kamaytiradi.
Raqamli rentgen tizimlarida (masalan, raqamli rentgenografiya yoki floroskopiya) rentgen detektorlari uzatilgan rentgen fotonlarini ushlaydi va ularni raqamli signallarga aylantiradi. Rentgen detektorlarining keng tarqalgan turlariga tekis panelli detektorlar (FPD) va zaryadlangan bog'langan qurilmalar (CCD) kiradi.
Tasvir retseptorlari rentgen tasvirlari yozib olinadigan vositadir. An'anaviy rentgen plyonka tizimlarida fotofilm tasvirni qabul qiluvchi sifatida ishlatiladi. Raqamli rentgen tizimlarida tasvir retseptorlari real vaqtda rentgen tasvirlarini ushlaydigan va qayta ishlaydigan raqamli sensor yoki detektordir.
|
| |