Защита диссертации Шекербек Айнұр Әзімбайқызы на соискание степени доктора философии (PhD) по специальности «8D06103 - Информационные системы»
В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Шекербек Айнұр Әзімбайқызы на тему «Информационная система для диагностики патологии легких на основе фрактального анализа» по образовательной программе «8D06103 – Информационные системы».
Диссертация выполнена на кафедре «Информационных систем» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - казахский
Официальные рецензенты:
Шаушенова Анаргуль Гимрановна - кандидат наук, доцент, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Председатель
КАДИРКУЛОВ КУАНЫШ КАЙСАРОВИЧ - доктор философии(PhD)
Временные члены Диссертационного совета:
Барахнин Владимир Борисович
Адамова Айгуль Дюсенбиновна - доктор философии(PhD)
Еримбетова Айгерим Сембековна - магистр
Научные консультанты:
Абдикеримова Гульзира Бахытбековна
Пестунов Игорь Алексеевич
Защита состоится: 6 декабря 2024 года 13:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «8D06103 – Информационные системы» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в онлайн формате.
Ссылка: https://clck.ru/3ELMmD
Адрес: Астана қ., Қ. Сәтбаев көшесі, 2, Бас ғимарат, Мәжіліс залы (№302 ауд.).
Аннотация (рус.): АННОТАЦИЯ диссертационной работы Шекербек Айнур Азимбайкызы «Информационная система для диагностики патологии легких на основе фрактального анализа», представленной на соискание степени доктора философии (PhD) по специальности 8D06103 – «Информационные системы». Актуальность темы исследования. Диагностика легочной патологии является важным направлением современной медицины в связи с высокой распространенностью и смертностью, связанной с заболеваниями легочной системы. По данным Всемирной организации здравоохранения, пневмония и другие респираторные заболевания являются одной из ведущих причин заболеваемости и смертности во всем мире. Своевременное выявление и лечение этих заболеваний существенно улучшает прогноз и качество жизни пациентов. Повышение качества медицинских услуг и цифровизация диагностики инфекционных заболеваний – один из актуальных вопросов в рамках Государственной программы развития здравоохранения Республики Казахстан на 2020-2025 годы. Актуальность исследований по применению методов глубокого обучения к проблеме классификации рентгеновских изображений заключается в том, что очень важна скорость и точность диагностики заболеваний при автоматизированной обработке данных и эффективной классификации рентгеновских изображений. Учитывая мировые тенденции цифровизации и стремление оптимизировать процессы здравоохранения, создание информационной системы диагностики патологии легких на основе фрактального анализа является инновационным исследовательским решением. Государственная программа развития здравоохранения Республики Казахстан предлагает улучшить качество жизни населения, в том числе здоровья детей и подростков. Цель диссертационного исследования: Разработка информационной системы диагностики патологии легких на основе фрактального анализа. Задачи исследования: 1. Обзор литературы, сбор и анализ рентгеновских изображений легочной ткани; 2. Создание информативных векторных признаков для распознавания патологии грудной полости на основе метода фрактального анализа; 3. Разработка модели классификации медицинских изображений; 4. Применение усовершенствованного алгоритма обучения с символом фрактального размера для оценки структуры тканей легких; 5. Создание информационной системы анализа и диагностики медицинских изображений. Методы исследования: Алгоритмы, используемые при обработке изображений легких, основаны на фрактальном анализе, процессах обработки изображений, анализе фрактальных признаков, методах классификации, а также использовании методов машинного обучения и нейронных сетей для классификации изображений по патологиям. Описание основных результатов исследования: Разработана модель классификации медицинских изображений по патологиям. Обоснование новизны и важности полученных результатов. С помощью алгоритма глубокого обучения определена патология грудной полости на основе метода фрактального анализа, а также разработана информационная система для анализа и диагностики медицинских изображений. Разработан бизнес-процесс выявления аномалий грудной клетки. Соответствие направлениям развития науки или государственным программам. Диссертационная работа соответствует направлению государственной программы по развитию цифровых технологий и внедрению инновационных решений в медицину. Создание информационной системы диагностики патологии легких соответствует следующим направлениям государственной программы: – Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в системе здравоохранения. – Разработка и применение цифровых технологий для повышения качества и доступности медицинских услуг. – Поддержка научных исследований, направленных на разработку решений, обеспечивающих здоровье и качество жизни населения. Таким образом, научно-исследовательская работа направлена на решение актуальных проблем ранней диагностики и мониторинга заболеваний, что полностью соответствует целям и приоритетам государственной программы здравоохранения. Описание вклада соискателя в подготовку каждой публикации. Предложена модель распознавания патологии легких, которая существенно повышает точность и эффективность диагностического процесса. Вкладом автора в данной диссертации является проведение комплексного исследования по разработке и внедрению информационной системы на основе методов фрактального анализа для диагностики патологии легких. Автор самостоятельно определил методологическую основу работы, включая выбор и обоснование фрактальных характеристик, пригодных для анализа структуры легочной ткани. С целью достижения научных результатов автор проанализировал существующие методы диагностики заболеваний легких, выявил их ограничения и предложил алгоритмы с использованием фрактальных признаков для повышения точности диагностики. Автор создал и протестировал программный прототип системы, проверив его эффективность на экспериментальных данных, а также оценил точность и скорость работы алгоритмов. Кроме того, на основе полученных результатов автор сформулировал научные выводы, выявив новые зависимости и закономерности, которые можно использовать в диагностике патологии легких. Вклад автора включает подготовку и публикацию научных статей по теме исследования, участие в специализированных конференциях, которые способствовали распространению научных знаний в области применения фрактального анализа в медицине.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://youtu.be/wPoDpO2NzV4
