Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Ашимгалиев Медет Жумабаевич «8D06104 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасызету» білім беру бағдарламасы бойынша «Мультимодальды нейробейнелеу деректерін пайдалана отырып, Альцгеймер ауруын ерте анықтауға және диагностикалауға арналған машиналық оқыту әдістері» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - орыс тілінде
Ресми рецензенттер:
Пак Александр Александрович – техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Қазақстан-Британ техникалық университеті Ақпараттық технологиялар және инженерия мектебінің қауымдастырылған профессоры (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);
Тлебалдинова Айжан Солтангалиевна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, Д.Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университетінің цифрлық технологиялар және жасанды интеллект мектебінің профессоры (Өскемен қ., Қазақстан Республикасы);
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Юсуф Яслан – философия докторы (PhD), Стамбул техникалық университетінің "Компьютерлік инженерия" кафедрасының доценті (Стамбул қ., Түркия);
– Дарибаев Бейімбет Серікұлы – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, "Шәкәрім университеті" КеАҚ Басқарма мүшесі - академиялық мәселелер жөніндегі проректоры (Семей қ., Қазақстан Республикасы);
– Мусабаев Рустам Рафикович – техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, ҚР ҒжЖБ ҒК «Ақпараттық және есептеу технологиялары институты» РМК, «Ақпараттық процестерді талдау және модельдеу» зертханасының меңгерушісі (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Жұмадиллаева Айнұр Канадалқызы - техника ғылымдарының кандидаты, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, «Компьютерлік және программалық инженерия» кафедрасының доценті. (Астана қ., Қазақстан Республикасы)
Рита Йй Ман Ли - философия докторы (PhD), Гонконг Суе Ян университетінің профессоры. (Гонконг қ., Қытай Халық Республикасы)
Қорғау 2025 жылғы 23 желтоқсан, сағат 14:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06104 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасызету» 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/3QMGJw
Мекен-жайы: Астана қаласы, А. Пушкин көшесі, 11 үй, 2 оқу ғимараты, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Диссертация sMRI, fMRI, PET және биомаркерлер сияқты мультимодальды нейробейнелеу деректері негізінде Альцгеймер ауруын ерте анықтау және диагностикалау үшін машиналық және терең оқыту әдістерін әзірлеуге бағытталған. Жұмыстың өзектілігі халықтың жаһандық қартаюына, деменцияның таралуының өсуіне және кеш диагностиканың қымбаттауына, әсіресе Қазақстанның денсаулық сақтау жүйелерінің шектеулі ресурстары жағдайында байланысты. Зерттеудің мақсаты құрылымдық, функционалдық және молекулалық деректерді біріктіру арқылы АД ерте диагностикасының дәлдігі мен сенімділігін арттыру үшін терең оқыту әдістеріне негізделген мультимодальды модельді құру және валидациялау болып табылады. Зерттеу нысаны-АД ерте диагностикалық процестері, пән-мультимодальды интеграция алгоритмдері және клиникаға дейінгі кезеңдердің, соның ішінде MCI классификациясын қамтамасыз ететін Машиналық оқыту әдістері. Әдістемелік негізге классикалық алгоритмдер мен терең архитектуралар, мультимодальды белгілерді біріктіру стратегиялары және интерпретацияланған жасанды интеллект әдістері кіреді. Халықаралық adni жиынтығы негізгі деректер көзі ретінде қолданылады. Ғылыми жаңалық CNN гибридті мультимодальды моделін GNN-мен біріктіріп, құрылымдық, метаболикалық және функционалдық белгілерді біріктіруге мүмкіндік береді және осылайша бір модальды тәсілдермен салыстырғанда ерте диагностиканың дәлдігін сенімді түрде арттырады. Grad-CAM және SHAP көмегімен Альцгеймер ауруының дамуының белгілі нейробиологиялық заңдылықтарына сәйкес жіктеуге ең үлкен үлес қосатын мидың негізгі аймақтары анықталды. Жұмыстың практикалық маңыздылығы шешім қабылдауды қолдау, диагностиканы стандарттау және жеделдету, сондай-ақ жекелендірілген емдеу хаттамаларына көшуге дайындық үшін ұсынылған модельдерді клиникалық жұмыс процестеріне енгізу мүмкіндігімен анықталады.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=pOZ9XrGGUn8
