SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA KO'KRAK BEZI SARATONINI GISTOPATOLOGIK MA'LUMOTLARDAN DIAGNOSTIKA QILISHDA ANIQLIK VA SAMARADORLIK O'RTASIDAGI MUVOZANAT
Fuente:
Zenodo
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Veröffentlicht: |
Zenodo
2026
|
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1866901636752867328 |
|---|---|
| author | Olimova Mahzuna Mirzoxurshid qizi, Mavlyanova Nodira Ziyavitdin qizi |
| author_facet | Olimova Mahzuna Mirzoxurshid qizi, Mavlyanova Nodira Ziyavitdin qizi |
| contents | <p><em><span>Ko'krak bezi saratonini gistopatologik tasvirlar asosida diagnostika qilish hisoblash patologiyasining dolzarb va murakkab masalasi hisoblanadi. Ushbu tadqiqotda biz CellSage nomli yangi konvolyusion neyron tarmoq arxitekturasini taklif etamiz. Model uch asosiy moduldan iborat: ko'p masshtabli xususiyat ajratish bloki, depthwise separable konvolyusion bloki va CBAM e'tibor moduli. BreakHis to'plamida sinab ko'rilganda CellSage 94.8% aniqlik, 0.93 F1 ko'rsatkich va 0.96 AUC natijalariga erishdi. Model atigi 3.8 million parametrga ega bo'lib, ResNet-50 va DenseNet-121 kabi chuqur modellardan ustun turadi.</span></em></p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_20233906 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA KO'KRAK BEZI SARATONINI GISTOPATOLOGIK MA'LUMOTLARDAN DIAGNOSTIKA QILISHDA ANIQLIK VA SAMARADORLIK O'RTASIDAGI MUVOZANAT Olimova Mahzuna Mirzoxurshid qizi, Mavlyanova Nodira Ziyavitdin qizi <p><em><span>Ko'krak bezi saratonini gistopatologik tasvirlar asosida diagnostika qilish hisoblash patologiyasining dolzarb va murakkab masalasi hisoblanadi. Ushbu tadqiqotda biz CellSage nomli yangi konvolyusion neyron tarmoq arxitekturasini taklif etamiz. Model uch asosiy moduldan iborat: ko'p masshtabli xususiyat ajratish bloki, depthwise separable konvolyusion bloki va CBAM e'tibor moduli. BreakHis to'plamida sinab ko'rilganda CellSage 94.8% aniqlik, 0.93 F1 ko'rsatkich va 0.96 AUC natijalariga erishdi. Model atigi 3.8 million parametrga ega bo'lib, ResNet-50 va DenseNet-121 kabi chuqur modellardan ustun turadi.</span></em></p> |
| title | SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA KO'KRAK BEZI SARATONINI GISTOPATOLOGIK MA'LUMOTLARDAN DIAGNOSTIKA QILISHDA ANIQLIK VA SAMARADORLIK O'RTASIDAGI MUVOZANAT |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.20233906 |