Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Оразаева Айнур Ришатовна «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «Сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың ақпараттық жүйесін әзірлеу» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Аршидинова Мукаддас Тургановна – философия докторы (PhD), Ғ.Даукеев атындағы Алматы энергетика және байланыс университетінің «Киберқауіпсіздік» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (Алматы қаласы, Қазақстан Республикасы).
Ержанова Акбота Ермухамедовна – философия докторы (PhD), С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университетінің «Технологиялық машиналар және жабдықтар» кафедрасының аға оқытушысы (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы, профессор, Ақпараттық және есептеу технологиялары Федералды ғылыми орталығының жетекші ғылыми қызметкері (Новосібір қаласы, Ресей Федерациясы);
Еділхан Дидар – философия докторы (PhD), Smart City басшысы, қауымдастырылған профессор (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы);
Еримбетова Айгерим Сембековна – философия докторы (PhD), техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институтының жетекші ғылыми қызметкері (Алматы қаласы, Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Тусупов Джамалбек Алиаскарович – ф.-м.ғ.д., профессор, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Войчик Вальдемар – т.ғ.д., профессор, Люблин технологиялық университеті (Люблин қаласы, Польша Республикасы).
Қорғау 2025 жылғы 3 сәуір, сағат 12:30-да Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі аралас форматта (оффлайн және онлайн) өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://surl.li/pecume
Мекен-жайы: Астана қ., Қ.Сатпаев көшесі, 2, ауд. 302 өтеді.
Аңдатпа (қаз.): Оразаева Айнур Ришатовнаның 8D06103 – «Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың ақпараттық жүйесін әзірлеу» диссертациялық жұмысы Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Қазақстан Республикасының денсаулық сақтау саласын дамытудың 2020-2026 жылдарға арналған мемлекеттік бағдарламасын іске асыру шеңберінде медициналық қызметтердің сапасын арттыру және диагностикалық - емдеу процестерін цифрландыру негізгі бағыттардың бірі болып табылады. Қатерлі ісікке қарсы күрестің 2023-2027 жылдарға арналған кешенді жоспарында онкологиялық патологияларды, оның ішінде әйелдер арасында аурушаңдық бойынша бірінші орында тұрған сүт безі қатерлі ісігін ерте диагностикалау мен уақтылы емдеудің маңыздылығына баса назар аударылған. Сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың ақпараттық жүйесін әзірлеу өзекті мәселе болып табылады, өйткені ол ауруды ерте анықтауға, өлім-жітімді азайтуға және науқастардың өмір сүру сапасын жақсартуға ықпал етеді. Заманауи технологиялар мен цифрлық шешімдерді енгізу диагностикалық және емдеу процестерін жақсартуға, медициналық қателерді азайтуға, медициналық қызметтердің тиімділігі мен дәлдігін арттыруға мүмкіндік береді. Бүгінгі күні қабылданған шараларға қарамастан, өңірлердегі онкологиялық көмектің біркелкілігі, заманауи медициналық құрал-жабдықтармен жеткіліксіз қамтамасыз етілу және процестерді цифрландырудың төмендігі проблемалары сақталуда. Сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың ақпараттық жүйесін әзірлеу және енгізу осы мәселелерді шешуге, медициналық деректерді басқаруды жақсартуға және Қазақстан Республикасы мемлекеттік бағдарламаларының мақсаттары мен міндеттеріне сәйкес келетін емдеудің тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Терең оқыту және үлкен деректерді өңдеу сияқты медициналық кескінді талдаудың заманауи әдістеріне негізделген ақпараттық жүйе сүт безі қатерлі ісігін диагностикалау процесін айтарлықтай жақсартады. Бұл патологияны ерте анықтауға әкеледі, табысты емдеудің және пациенттің өмір сүруін арттырудың негізгі факторы болып табылады. Сонымен қатар, мұндай жүйе диагностикалық процедураларды стандарттауға және медициналық мекемелер арасындағы өзара әрекеттесуді жақсартуға көмектеседі. Бірыңғай хаттамаларды енгізу және орталықтандырылған деректер базасына қолжетімділік диагностиканы дәлірек және жылдам жүргізуді қамтамасыз етеді. Бұл көрсетілетін медициналық көмектің сапасына және денсаулық сақтауды дамытудың мемлекеттік бағдарламасында белгіленген міндеттердің орындалуына тікелей әсер етеді. Осылайша, «Сүт безі қатерлі ісігін диагностикалаудың ақпараттық жүйесін әзірлеу» диссертациялық тақырыбының өзектілігі даусыз және Қазақстан Республикасының денсаулық сақтау саласындағы мемлекеттік саясатының басым бағыттарына толық сәйкес келеді. Диссертациялық зерттеудің мақсаты және ғылыми нәтижелері. Зерттеу жұмысының мақсаты - медициналық кескіндері автоматты өңдеу және талдауға арналған модель әзірлеу. Қорғауға зерттеу барысында алынған келесі негізгі нәтижелер мен тұжырымдамалар шығарылады: 1. Маммографиялық кескіндердегі патологияларды анықтау үшін ақпаратты белгілер векторы. 2. Медициналық кескіндерді классификациялау моделі. 3. Медициналық кескіндерді талдау және диагностикалау үшін ақпараттық жүйесі. Ғылыми жаңалығы: Зерттеу барысында алынған нәтижелерінің ғылыми жаңалығы мыналарда: маммографиялық кескіндердегі патологияларды анықтау үшін ақпаратты белгілер векторы құрылды; сүт безі қатерлі ісігін маммографиялық кескіндерде классификациялау үшін модель құрылды. Зерттеу нысаны - зерттеу объектілері сүт безі қатерлі ісігіне күдікті науқастардың маммографиялық кескіндері болып табылады. Зерттеу пәні - математикалық модельдер мен машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалана отырып, сүт безі қатерлі ісігін автоматты түрде анықтау және классификациялау үшін маммографиялық кескін деректерін диагностикалау және өңдеу әдістері. Зерттеу объектісі - зерттеу объектілері сүт безі қатерлі ісігіне күдікті науқастардың маммографиялық кескіндері. Зерттеу әдістемесі мен әдістері. Бұл зерттеудің әдіснамалық негізі медициналық бейнелерді өңдеу мен талдаудың заманауи әдістері мен үлгілерін, сондай-ақ сүт безі қатерлі ісігін диагностикалау процесін автоматтандыру үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қолдануға негізделген. Жұмыс негізіне диагностиканың сапасы мен тиімділігін арттыру үшін инновациялық шешімдерді зерделеу мен енгізудің жүйелі тәсілі жатыр. Маммографиялық кескіндерді өңдеу әдістері, сүт безі қатерлі ісігін маммографиялық кескіндерде классификациялау моделі, машиналық оқыту әдістері, белгілер векторларын анықтау әдістемесі. Автордың жеке үлесі. Диссертациялық жұмысты орындау кезінде алынған зерттеу нәтижелердегі ізденушінің жеке үлесі мыналар: – жұмыста зерттелген мәселелерді талдау, диссертацияның мақсаты мен міндеттерін анықтау, қойылған міндеттердің шешу әдістемесі мен тәсілдерін негіздеу, қорғауға ұсынылған ғылыми қағидалар мен нәтижелерді тұжырымдау; – сүт безі қатерлі ісігін анықтау үшін маммологиялық кескін деректерін диагностикалау және өңдеудің ағымдағы әдістерін зерттеу; – маммографиялық кескіндердегі патологияларды анықтау үшін ақпаратты белгілер векторын құру; – биомедициналық кескіндерде сүт безі қатерлі ісігін анықтау әдістерінің тиімділігін бағалау; – маммографиялық кескіндерде сүт безі қатерлі ісігін классификациялауға арналған модель құру; – сүт безі қатерлі ісігін анықтау және диагностикалау үшін ақпараттық жүйені әзірлеу. – зерттеу нәтижелерін практикада, яғни медициналық жағдайларда тексеру және сынақтан өткізу. Диссертация нәтижелерін апробациялау. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері мен зерттеу нәтижелері келесі халықаралық, республикалық ғылыми-практикалық конференцияларда баяндалды және талқыланды: Scopus деректер базасына кіретін нөлдік емес импакт-факторы бар халықаралық басылымдарда 1 мақала: 1. Orazayeva A. et al. Effective detection of breast pathology using machine learning methods // International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). – 2024. – Vol. 14, №5. – P. 5593-5600. (Квартиль – Q2, процентиль - 66). ҚР Ғылым және жоғары білім мимнистрлігі ұсынған басылымдарда – 4 мақала: 1. А.Р.Оразаева, Д.А. Тусупов, С.В. Павлов, Г.Б. Абдикеримова. Эффективность обработки биомедицинских изображений рака молочной железы с использованием фильтров // Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2022. – №1. – С. 69-76. 2. А.Р.Оразаева, Д.А. Тусупов, В. Войчик , А.К. Шайханова, Г.Б. Бекешова. Машиналық оқыту әдістерімен сүт безі патологиясын тиімді анықтау // Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2024. – №2. – С. 246-257. 3. A.Orazayeva, J.A. Tussupov, S.V. Pavlov, G.D. Musapirova. Intelligent systems for breast cancer pathology detection based on deep neural networks // Вестник Алматинского университета энергетики и связи. Серия информационные, телекоммуникационные и космические технологии. – 2024. – № 4. С. 121-129. 4. А.Р.Оразаева, Д.А. Тусупов. Машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы сүт бездерінің ауруларын тиімді диагностикалау // ҚазТБУ хабаршысы. Серия ақпараттық-коммуникациялық және химиялық технологиялар. – 2024. – № 4. – С. 50-59. Алыс шет елдер мен ҚР халықаралық конференцияларының материалдарындағы 1 мақала: 1. А.Orazayeva, W.Wójcik, S.Pavlov, J.Tussupov, I.Prokopovich, O.Kovalchuks, S.Smailova, U.Zhunissova. Imaging fuzzy expert system for assessing dynamic changes in biomedical tumor images in breast cancer // Proc. SPIE 12476, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2022, 1247604 (12 December 2022). 2. А.Orazayeva, W.Wójcik, S.Pavlov, L.Tymchenko, N.Kokriatska, V.Tverdomed, J.Tussupov, G.Abdikerimova, V.Kuchko, L.Semenova. Biomedical image segmentation method based on contour preparation // Proc. SPIE 12476, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry and High Energy Physics Experiments 2022, 1247605 (12 December 2022). 3. А.Orazayeva, J.Tussupov, S.Pavlov, N.Babyuk. Methods and system for analysis of biomedical images in dynamic changes // Математикалық логика және компьютерлік ғылымдар: халықаралық ғылыми конференциясы (Астана, 2022). 4. А.Оразаева, Д.Тусупов, С.Павлов, С.Тимчик, Н.Савина, О.Безкревний. Математична модель взаємозв'язку генотипу хворих РМЗ по BRCA1 і TP53 і гістологічного типу пухлини на основі методу множинної регресії // Міжнародний науково-технічний журнал оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2021. – №1(41). – С. 59-68. 5. А.Orazayeva, J.Tussupov, W.Wójcik, S.Pavlov, G.Abdikerimova, L.Savytska. Methods for detecting and selecting areason texture biomedical images of breast cancer // IAPGOS. – 2022. – №2. – Р. 69-72. Диссертацияның көлемі мен құрылымы. Диссертациялық зерттеу жұмысы кіріспеден, 3 бөлімнен тұратын негізгі тараудан, 103 атаулы пайдаланған әдебиеттер тізімінен, қорытындыдан және 2 қосымшадан тұрады. Жұмыстың негізгі көлемі 97 беттен тұрады, соның ішінде 23 сурет пен 1 кесте бар. Кіріспеде зерттеудің ғылыми аппараты көрсетіледі, тақырыптың өзектілігі, оның теория мен практикадағы даму дәрежесі негізделеді, зерттеудің мақсаты, объектісі, пәні мен міндеттері айқындалады, зерттеудің ғылыми жаңалығы, жұмыстың теориялық және практикалық маңыздылығы ашылады, зерттеу әдістері анықталады, қорғауға ұсынылған тұжырымдар көрсетіледі, автордың жеке үлесі, жарияланымдар тізімі және жұмыс нәтижелерінің апробациясы ұсынылады. Бірінші бөлімде зерттеулер машиналық оқыту және цифрлық кескінді өңдеу әдістерін пайдалана отырып, медициналық кескіндердің, әсіресе маммографияның диагностикалық дәлдігін арттыруға бағытталған. Негізгі назар шектеулі деректермен классификациялауды жақсарту үшін өзін-өзі бақылауды қолдануға, сонымен қатар кескіндердің сапасы мен ақпараттық мазмұнын жақсарту үшін заманауи диагностикалық жүйелер мен цифрлық өңдеу әдістерін дамытуға бағытталған. Екінші бөлім. Заманауи математикалық модельдер мен машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалана отырып, сүт безі қатерлі ісігін диагностикалау үшін маммографиялық кескіндерді классификациялау әдістері талқыланады. Негізгі назар векторлық машиналарға (SVM), шешім ағаштарына және кездейсоқ ормандарға, сондай-ақ конволюционды нейрондық желілер (CNN) сияқты терең нейрондық желілерге бағытталған. Бұл әдістер үлкен көлемдегі деректерді тиімді өңдеуге және талдауға, модельдердің қайта оқытылуына дәлдігі мен беріктігін жақсартуына мүмкіндік береді. Үшінші бөлім. Берілген файлдарда маммографиялық кескіндер негізінде сүт безі қатерлі ісігін классификациялау және диагностикалау әдістерін талқылайды. Диагностикалық дәлдік пен сенімділікті арттыру үшін Faster R-CNN сияқты машиналық оқыту мен терең оқыту үлгілерін әзірлеуге және сынауға басты назар аударылады. Нормалауды, гистограмманы теңестіруді және мүмкіндіктерді есептеуді, сондай-ақ ақпаратты белгілер векторлары арқылы аномальді аймақтарды классификациялау және локализациялау алгоритмдерін қамтитын кескінді өңдеу қадамдарының толық сипаттамасы берілген. Нәтижелер қазіргі заманғы деректерді өңдеу және терең оқыту әдістерін қолдану сүт безі қатерлі ісігін ерте анықтау және диагностикалауды айтарлықтай жақсарта алатынын көрсетеді. Қорытындыда жұмыстың негізгі қорытындылары мен нәтижелері тұжырымдалған. Қосымшада практикалық зерттеу материалдары берілген. – Автор, ғылыми кеңесші Тусупов Джамалбек Алиаскаровичке сүт безі қатерлі ісігін анықтау үшін маммологиялық кескін деректерін диагностикалау және өңдеудің ағымдағы әдістерін зерттеуге, жұмыстың негізгі нәтижелері әзірленген белгілер векторын алу алгоритмін, жіктеу моделін, биомедициналық кескіндерде сүт безі қатерлі ісігін анықтау әдістерінің тиімділігін бағалауға және жаңа модель құруға қойған міндеттерді шешуге ықпал еткені, көптеген пайдалы кеңестері үшін ерекше алғыс білдіреді. Сондай-ақ, шетелдік ғылыми кеңесші Войчик Вальдемарға (Люблин технологиялық университеті, Польша), оның қарым-қатынасы осы зерттеу тұжырымдамаларын дамытуға айтарлықтай әсер еткенін айта келе, адал және жан-жақты көмегі мен қолдауы, кәсібилігі және жұмысқа деген қызығушылығы үшін алғыс білдіреді. Сондай-ақ, автор Абай облысы денсаулық сақтау басқармасының «Жарма аудандық ауруханасы» шаруашылық жүргізу құқығындағы КМК ғылыми зерттеулер жүргізуге көмек көрсеткені үшін алғысын білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://youtu.be/0oUWcSg1scc
