В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Ашимгалиева Медета Жумабаевича на тему «Методы машинного обучения для раннего обнаружения и диагностики болезни Альцгеймера с использованием данных мультимодальной нейровизуализации» по образовательной программе «8D06104 – Вычислительная техника и программное обеспечение».
Диссертация выполнена на кафедре «Кафедра Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - на русском
Официальные рецензенты:
‑ Пак Александр Александрович – кандидат технических наук, ассоциированный профессор Школы инофрмационных технологий и инженерии Казахстанско-Британского технического университета (г. Алматы, Республика Казахстан);
– Тлебалдинова Айжан Солтангалиевна – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, профессор школы Цифровых технологий и искусственного интеллекта, Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева (г. Усть-Каменогорск, Республика Казахстан).
Временные члены Диссертационного совета:
Юсуф Яслан – доктор философии (PhD), доцент кафедры «Компьютерная инженерия» Стамбульского технического университета (г.Стамбул, Турция);
Дарибаев Беимбет Серикович – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, член правления– проректор по академическим вопросам НАО «Шəкəрім университет» (г.Семей, Республика Казахстан);
Мусабаев Рустам Рафикович - кандидат технических наук, ассоциированный профессор, заведующий лабораторией «Анализа и моделирования информационных процессов» РГП «Института информационных и вычислительных технологий» КН МНВО РК (г. Алматы, Республика Казахстан).
Научные консультанты:
Жумадиллаева Айнур Канадиловна – кандидат технических наук, ассоцированный профессор кафедры «Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета Л.Н. Гумилева. (г.Астана, Республика Казахстан)
Рита Йи Ман Ли – доктор философии (PhD), профессор Гонконгского Университета Суе Ян. (САР Гонконг, Китайская Народная Республика)
Защита состоится: 23 декабря 2025 года 14:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «8D06104 – Вычислительная техника и программное обеспечение» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в онлайн формате.
Ссылка: https://clck.ru/3QMGJw
Адрес: г. Астана, ул. А. Пушкина, 11, 2 учебный корпус, аудитория №222.
Аннотация (рус.): Диссертация посвящена разработке методов машинного и глубокого обучения для раннего выявления и диагностики болезни Альцгеймера на основе мультимодальных данных нейровизуализации, таких как sMRI, fMRI, PET и биомаркеров. Актуальность работы обусловлена глобальным старением населения, ростом распространённости деменции и высокой стоимостью поздней диагностики, особенно в условиях ограниченных ресурсов систем здравоохранения Казахстана. Цель исследования является построение и валидация мультимодальной модели на основе методов глубокого обучения для повышения точности и надёжности ранней диагностики БА путём интеграции структурных, функциональных и молекулярных данных. Объектом исследования выступают процессы ранней диагностики БА, предметом – алгоритмы мультимодальной интеграции и методы машинного обучения, обеспечивающие классификацию доклинических стадий, включая MCI. Методологическая основа включает классические алгоритмы и глубокие архитектуры, стратегии мультимодального слияния признаков, а также методы интерпретируемого искусственного интеллекта. В качестве основных источников данных используются международный набор ADNI. Научная новизна заключается в разработке гибридной мультимодальной модели CNN в комбинации с GNN, позволяющей интегрировать структурные, метаболические и функциональные признаки и тем самым достоверно повышать точность ранней диагностики по сравнению с одномодальными подходами. С использованием Grad-CAM и SHAP выявлены ключевые области мозга, вносящие наибольший вклад в классификацию, что согласуется с известными нейробиологическими паттернами прогрессирования болезни Альцгеймера. Практическая значимость работы определяется возможностью внедрения предложенных моделей в клинические рабочие процессы для поддержки принятия решений, стандартизации и ускорения диагностики, а также подготовки к переходу к персонализированным протоколам лечения.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://www.youtube.com/watch?v=pOZ9XrGGUn8
