Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2025 / с. 18-21

Алгоритмическая и программная реализация технологии классификации биомедицинских изображений легочных заболеваний

Т.М. Магрупов, Н.М. Нуриллаева, Р.Р. Ахмаджонов, Ш.Ш. Зубайдуллаев, С.С. Гаибназаров, Е.А. Семенова

Аннотация

Настоящая статья посвящена разработке технологии классификации биомедицинских изображений легочных заболеваний, а также ее алгоритмической и программной реализации. Сформирована база биомедицинских изображений легочных заболеваний с последующей их обработкой. Спроектирована архитектура модели сверточной нейронной сети для классификации биомедицинских изображений легочных заболеваний. Проведен анализ правильных и ошибочных классифицированных образцов для каждого заболевания.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Талат Мадиевич Магрупов, д-р техн. наук, профессор, кафедра «Биомедицинская инженерия», Ташкентcкий государственный технический университет им. Ислама Каримова,

Наргиза Мухторовна Нуриллаева, д-р мед. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра «Внутренние болезни в семейной медицине № 1 с основами превентивной медицины», Ташкентская медицинская академия,

Равшанжон Рузали угли Ахмаджонов, мл. научный сотрудник, учебно-научный центр «Медицинская техника и технология», Ташкентcкий государственный технический университет им. Ислама Каримова,

Шерзод Шухратович Зубайдуллаев, врач-радиолог, Медицинский центр INVIVO,

Сардорхон Суннатиллаевич Гаибназаров, студент, лечебный факультет, Ташкентская медицинская академия, г. Ташкент, Республика Узбекистан,

Евгения Анатольевна Семенова, канд. техн. наук, доцент, кафедра биотехнических систем, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им. В.И. Ульянова (Ленина)», г. С.-Петербург,

e-mail: easemenova@etu.ru

Список литературы

1. Magrupov T.M., Talatov Y.T., Magrupova М.Т. Method and algorithms for measuring the signs of biomedical indicators of medical diagnostics / 2021 Int. Conf. on Information Science and Communications Technologies (ICISCT). Tashkent, Uzbekistan, 2021. PP. 214-219.

2. Абдумаликова Ф., Гиясова М., Усманов Х. Особенности течения сердечно-сосудистых заболеваний при Covid-19 // Вестник Ташкентской медицинской академии. 2021. С. 82-84.

3. Арипов А.Н., Каюмов У.К., Иноятова Ф.Х., Хидоятова М.Р. Роль легких в системе гемостаза (обзор литературы) // Клиническая лабораторная диагностика. 2021. Т. 66. № 7. С. 411-416.

4. Levitan R., Stephen J. The Importance of Lung Sound Analysis in Medical Diagnosis // Journal of Pulmonary Medicine. 2020. Vol. 23. № 5. PP. 345-357.

5. Wang Y., Chen X. Deep Learning Applications in Medical Diagnosis: A Comprehensive Review // International Journal of Medical Informatics. 2019. Vol. 112. PP. 66-77.

6. Lee K.S. Neural Networks for Automated Respiratory Sound Analysis // Biomedical Signal Processing and Control. 2019. Vol. 51. PP. 79-85.

7. Singh P., Kumar A. Challenges in Respiratory Sound Data Collection for Disease Classification // Respiratory Medicine and Research. 2021. Vol. 42. № 2. PP. 103-110.

8. Ghorbani M., Amir H.M. Assessment of Acoustic Features in Respiratory Sound Analysis // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2020. Vol. 67. № 9. PP. 2895-2903.

9. He Q.-H., Yu B., Hong X., Lv B., Liu T., Ran J., Bi Y.-T. An improved lung sound de-noising method by wavelet packet transform with PSO-based threshold selection // Intell. Autom. Soft Comput. 2018. Vol. 24. № 2. PP. 223-230.

10. Магрупов Т.М., Нуриллаева Н.М., Хидоятова М.Р., Абдумаликова Ф.Б., Зубайдуллаева М.Т. Методы анализа и обработки биомедицинских сигналов при заболеваниях легких // Вестник молодых ученых. 2024. № 24. С. 71-79.