МЕДИЦИНА САЛАСЫНДА КОМПЬЮТЕРЛІК КӨРУ ӘДІСТЕРІНІҢ НЕГІЗІНДЕ ГРАФИКАЛЫҚ АҚПАРАТТЫ ӨҢДЕУ

Мақалада медициналық бейнелерді талдауда қолданылатын сегменттеу әдістері сипатталған. Магниттік резонансты томография және компьютерлік томография кескіндерін талдауда қолданылатын шекті мәндер, классификация, кластерлеу, Марков желілері, нейрондық желілер, деформацияланатын модельдер сияқты әдістердің артықшылықтары мен кемшіліктері қарастырылады. Денсаулық сақтау саласында компьютерлік көруді пайдалана отырып, графикалық деректерді өңдеуге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету технологиясын әзірлеу процесі ұсынылған. Әзірленген жүйені жобалау және модельдеу кезеңдері сипатталған. Кескінді сегменттеу арқылы деректерді өңдеу диагностикалық дәлдікке және қолданба пайдаланушылары арасындағы тығыз өзара әрекеттесуге ықпал етеді. Сондай-ақ қолданбалар бұлтында зерттеу көлемін сақтауға мүмкіндік беретін дерекқор және кросс-платформалық қосымша жасалды. Құрылған мобильді қосымшаны толық тестілеу жүргізілді. Денсаулық сақтау саласында медициналық кескінді сегменттеу дәлірек диагноз қою және пациенттің диагнозын одан әрі тексеру үшін барған сайын қажетті функцияға айналуда. Сондықтан түрлі ауруларды дер кезінде анықтаудың арқасында ол неғұрлым ұтымды әрі мақсатты емделуде, халықтың өмір сүру сапасын жақсартуда кеңінен пайдаланылмақ.Қолданбаны әзірлеу кезінде графикалық деректерді талдауды жеңілдететін Open CV, Tensorflow, PyTorch кітапханаларды қолдану арқылы деректерді өңдеу жүргізілді.