RAQAMLI TASVIRLARNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDAGI SEGMENTATSIYA VA FILTRLASH USULLARINING SAMARADORLIGI - Rustamova Sevinchoy (Ta’lim innovatsiyasi va integratsiyasi, 2025)
Annotatsiya Raqamli tasvirlarni avtomatik qayta ishlashda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari, xususan chuqur o‘rganuvchi neyron tarmoqlar, an’anaviy usullarga nisbatan sezilarli ustunlik bermoqda. Ushbu maqolada raqamli tasvirlarni segmentatsiya qilish va filtrlash (shovqinni tozalash, tasvir sifatini oshirish) bo‘yicha SI asosidagi yondashuvlarning samaradorligi tahlil qilinadi. Tibbiy tasvirlar misolida konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) yordamida tasvirlarni aniqlik bilan segmentatsiya qilish hamda generativ raqobatlashuvchi tarmoqlar (GAN) orqali tasvirlarni filtrlay olish imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Chuqur o‘rganuvchi modellar yordamida segmentatsiya aniqligi va tasvir sifatini oshirish ko‘rsatkichlari tahliliy jadvallar va grafiklar yordamida solishtirilib, an’anaviy metodlardan ustunligi namoyish etiladi. Maqolada keltirilgan natijalar SI asosidagi yondashuvlarning tibbiy diagnostika va boshqa sohalardagi amaliy ahamiyatini tasdiqlaydi.