Zamonaviy dunyoda innovatsion tadqiqotlar 4-jild vative-son (2025) · 98–102-betlar

YOSH BOLALARDA SON-CHANOQ BO'G'IMI DISPLAZIYASINING TEKSHIRUV USULLARINI SU'NIY INTELEKT BILAN INTEGRATSIYASI

Raxmonova, Gulbahor, Rahmanova, Muhayyo, Ubaydullayev, Mirkomil, Usmonqulov, Xudoyor

DOI: 10.5281/zenodo.20018759 · Manbada o'qish → · PDF (manba serverida)

Annotatsiya

Bu yangi tug‘ilgan chaqaloqlarda uchraydigan eng keng tarqalgan ortopedik kasalliklardan biri bo‘lib, son bo‘g‘imining noto‘g‘ri rivojlanishi bilan tavsiflanadi. Kasallikni erta aniqlash va davolash kelajakda nogironlikning oldini olishda muhim ahamiyatga ega. So‘nggi yillarda diagnostika jarayonlarini takomillashtirish maqsadida sun’iy intellekt (SI) texnologiyalaridan foydalanish jadal rivojlanmoqda. Ushbu maqolaning maqsadi chaqaloqlarda son-chanoq bo‘g‘imining tug‘ma displaziyasi (SChBTD)ni aniqlashda qo‘llaniladigan an’anaviy tekshiruv usullarini va ularning sun’iy intellekt bilan integratsiyasini tizimli ravishda tahlil qilishdan iborat. Tadqiqot metodologiyasi sifatida 2021–2026-yillar oralig‘ida PubMed ma’lumotlar bazasida chop etilgan ilmiy maqolalar asosida adabiyotlar tahlili o‘tkazildi. An’anaviy diagnostika usullari — klinik testlar (Barlow va Ortolani), ultrasonografiya (Graf klassifikatsiyasi) va rentgenografiya — hamda ularning sun’iy intellekt, xususan, Konvolyutsion neyron tarmoqlari(KNT), "U-Net segmentatsiya modellari va izohlanuvchi sun'iy intellekt (XAI)" yondashuvlari bilan integratsiyasi ko‘rib chiqildi. Tahlil natijalari shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellekt asosidagi tizimlar (SChBTD) diagnostikasida yuqori sezgirlik (85–98%), spetsifiklik (80–97%) va AUC (0.88–0.99) ko‘rsatkichlariga ega bo‘lib, inson omiliga bog‘liq xatoliklarni kamaytirishga yordam beradi. Bundan tashqari, SI texnologiyalari skrining jarayonini tezlashtiradi va resurslar cheklangan hududlarda ham samarali qo‘llanishi mumkin.

son-chanoq bo‘g‘imining tug‘ma displaziyasi (SChBTD), sun’iy intellekt, neonatal skrining, ultratovush tekshiruvi, Graf tasnifi, chuqur o‘rganish, konvolyutsion neyron tarmoqlari.

Metadata manbasi: jurnal OAI-PMH arxivi · Sindex to'liq matnni saqlamaydi, manbaga havola beradi.