«8D06103 - Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Шекербек Айнұр Әзімбайқызы диссертациясын қорғауы
Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Шекербек Айнұр Әзімбайқызы «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «Фракталды талдау негізінде өкпе патологиясын диагностикалаудың ақпараттық жүйесі» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Шаушенова Анаргуль Гимрановна - ғылым кандидаты, доцент, Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Төраға
КАДИРКУЛОВ КУАНЫШ КАЙСАРОВИЧ - философия докторы (PhD)
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Барахнин Владимир Борисович
Адамова Айгуль Дюсенбиновна - философия докторы (PhD)
Еримбетова Айгерим Сембековна - магистр
Ғылыми кеңесшілері:
Абдикеримова Гульзира Бахытбековна
Пестунов Игорь Алексеевич
Қорғау 2024 жылғы 6 желтоқсан, сағат 13:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://clck.ru/3ELMmD
Мекен-жайы: Астана қ., Қ. Сәтбаев көшесі, 2, Бас ғимарат, Мәжіліс залы (№302 ауд.).
Аңдатпа (қаз.): Шекербек Айнұр Әзімбайқызының «8D06103–Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Фракталды талдау негізінде өкпе патологиясын диагностикалаудың ақпараттық жүйесі» тақырыбындағы диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Өкпе патологиясын диагностикалау – бұл өкпе жүйесінің ауруларымен байланысты жоғары таралу мен өлім-жітімге байланысты қазіргі заманғы медицинаның маңызды саласы. Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының мәліметі бойыншапневмония және басқа респираторлық аурулар бүкіл әлемде ауру мен өлім-жітім себептерінің бірі болып табылады. Бұл ауруларды уақтылы анықтау және емдеу пациенттердің болжамы мен өмір сүру сапасын айтарлықтай жақсартады. Қазақстан Республикасының денсаулық сақтау саласын дамытудың 2020-2025 жылдарға арналған мемлекеттік бағдарламасының аясында медициналық қызметтің сапасын арттыру және жұқпалы ауруларды анықтауды цифрландыру өзекті мәселелердің бірі болып табылады. Рентгендік кескінді классификациялау мәселесінде терең оқыту әдістерін қолдану бойынша зерттеулердің өзектілігі деректерді өңдеуге қабілетті автоматтандырылған және рентген кескіндерді тиімді классификациялаумен медициналық жағдайларды диагностикалаудың жылдамдығы мен дәлдігі өте маңызды. Цифрландырудың жаһандық тенденциялары мен денсаулық сақтау процестерін оңтайландыруға деген ұмтылысты ескере отырып, фракталдық талдауға негізделген өкпе патологиясын диагностикалау үшін ақпараттық жүйені құру зерттеудің инновациялық шешім болып табылады. Қазақстан Республикасының денсаулық сақтауды дамытудың мемлекеттік бағдарламасы балалар мен жасөспірімдер денсаулығы саласын қоса алғанда, халықтың өмір сүру сапасын жақсартуын ұсынады. Диссертациялық зерттеудің мақсаты: Фракталды талдау негізінде өкпе патологиясын диагностикалаудың ақпараттық жүйесін әзірлеу. Зерттеу міндеттері: 1. Әдебиеттерге шолу және өкпе тінінің рентген кескіндерін жинау және талдау; 2. Фракталдық талдау әдісі негізінде кеуде қуысының паталогиясын ерекшелеуге арналған ақпаратты векторлық белгілер құру; 3. Медициналық кескіндерді классификациялаудың моделін әзірлеу; 4. Өкпе тіндерінің құрылымын бағалау үшін фракталдық өлшем белгісімен тереңдетілген оқыту алгоритмін қолдану; 5. Медициналық кескіндерді талдау және диагностикалау үшін ақпараттық жүйені құру. Зерттеу әдістері: Фракталды талдау негізінде өкпе кескіндерін өңдеуде қолданылатын алгоритмдер, кескінді өңдеу процесстері, фракталдық белгілерді талдау, классификациялау әдістері, сондай-ақ кескіндердің патология бойынша классификациялау үшін машиналық оқыту мен нейрондық желілер әдістерін қолдану. Зерттеудің негізгі нәтижелерінің сипаттамасы: Медициналық кескіндерді паталогиясы бойынша классификациялаудың моделі әзірленді. Алған нәтижелердің жаңалығы мен маңыздылығының негіздемесі. Тереңдетілген оқыту алгоритмін қолдана отырып, фракталдық талдау әдісі негізінде кеуде қуысының паталогиясы анықталып, медициналық кескіндерді талдау және диагностика үшін ақпараттық жүйесі әзірленді. Кеуде қуысының аномалиясын табудың бизнес процессі жобаланды. Ғылымның даму бағыттарына немесе мемлекеттік бағдарламаларға сәйкестігі Диссертациялық жұмыс цифрлық технологияларды дамыту және медицинаға инновациялық шешімдерді енгізу жөніндегі мемлекеттік бағдарламаның бағытына сәйкес келеді. Өкпе патологиясын диагностикалаудың ақпараттық жүйесін құру мемлекеттік бағдарламасының келесі бағыттарына сәйкес келеді: – Денсаулық сақтау жүйесінде жасанды интеллект пен машиналық оқытуды енгізу. – Медициналық қызметтердің сапасы мен қолжетімділігін арттыру үшін цифрлық технологияларды әзірлеу және қолдану. – Халықтың денсаулығы мен өмір сүру сапасын қамтамасыз ету бойынша шешімдерді әзірлеуге бағытталған ғылыми зерттеулерді қолдау. Осылайша, ғылыми-зерттеу жұмысы денсаулық сақтаудың мемлекеттік бағдарламасының мақсаттары мен басымдықтарына толығымен сәйкес келетін, атап айтқанда, ауруларды ерте диагностикалау және мониторингілеудің өзекті мәселелерін шешуге бағытталған. Диссертацияда қол жеткізілген ғылыми нәтижелерге жеке автордың қатысуы. Диагностикалық процестің дәлдігі мен тиімділігін едәуір жақсартатын өкпенің патологиясын ерекшелеудің моделін ұсынды. Бұл диссертацияда автордың үлесі өкпе патологиясын диагностикалау үшін фракталдық талдау әдістеріне негізделген ақпараттық жүйені әзірлеу және енгізу бойынша кешенді зерттеу жүргізу болып табылады. Автор жұмыстың әдістемелік негізін, оның ішінде өкпе тінінің құрылымын талдауға қолайлы фракталды сипаттамаларды таңдау мен негіздеуді дербес анықтады. Ғылыми нәтижелерге қол жеткізу үшін автор өкпе ауруларын диагностикалаудың қолданыстағы тәсілдерін талдап, олардың шектеулерін анықтады және диагностикалық дәлдікті арттыру үшін фракталдық мүмкіндіктерді пайдаланатын алгоритмдерді ұсынды. Автор тәжірибелік деректерде оның тиімділігін тексере отырып, жүйенің бағдарламалық прототипін жасап, сынақтан өткізді, сонымен қатар алгоритмдердің дәлдігі мен жылдамдығын бағалады. Сонымен қатар, автор алынған нәтижелер негізінде өкпе патологиясын диагностикалауда қолдануға болатын жаңа тәуелділіктер мен заңдылықтарды анықтай отырып, ғылыми қорытындыларды тұжырымдады. Автордың үлесіне зерттеу тақырыбы бойынша ғылыми мақалалар дайындау және жариялау, фракталды талдауды медицинада қолдану саласындағы ғылыми білімдерді таратуға ықпал еткен мамандандырылған конференцияларға қатысу кіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://youtu.be/wPoDpO2NzV4
