PNEVMONIYANI ERTA ANIQLASH UCHUN VGG19 NEYRON TARMOG‘I ASOSIDA AVTOMATIK MODEL YARATISH VA AMALIYOTGA JORIY ETISH - Quvonch Toshtemirov (SAMARALI TA’LIM VA BARQAROR INNOVATSIYALAR JURNALI, 2025)
Ushbu tezis ishida pnevmoniya kasalligini erta bosqichda aniqlash uchun sun’iy intellekt (SI) texnologiyalaridan foydalanilgan holda avtomatik diagnostika modeli ishlab chiqish masalasi ko‘rib chiqilgan. Model VGG19 arxitekturasiga asoslangan konvolyutsion neyron tarmoqdan foydalanib qurilgan. Loyihada rentgen tasvirlarini chuqur o‘rganish algoritmlari yordamida tahlil qilish, ma’lumotlarni tayyorlash, modelni o‘rgatish, test qilish va baholash jarayonlari amalga oshirilgan. Model o‘zining yuqori aniqligi (93–95%) va tezkor ishlashi bilan ajralib turadi. Transfer learning texnologiyasi yordamida model o‘qitilgan, hamda sinov natijalari asosida pnevmoniyani aniqlashda barqaror ishlashi tasdiqlangan. Yakuniy yechim sifatida model FastAPI va React texnologiyalari yordamida veb-ilovaga integratsiya qilindi. Bu esa foydalanuvchiga real vaqt rejimida tahlil va natija olish imkonini beradi. Loyihasi tibbiyot, sun’iy intellekt, dasturlash va web-texnologiyalarni birlashtirgan holda dolzarb muammoni yechishga qaratilgan. Taklif etilayotgan model diagnostika tizimlarida inson xatosini kamaytiradi, tezkor tashxis qo‘yishga yordam beradi va zamonaviy sog‘liqni saqlash tizimiga mos yechim taklif qiladi.