DEMENSIYANI ERTA ANIQLASHDA KO‘PMODAL MA'LUMOTLARNI INTEGRATSIYALASH YONDASHUVLARI
DOI:
https://doi.org/10.70728/conf.v2.i02.034Keywords:
demensiya, kognitiv biomarkerlar, ko‘pmodal ma'lumotlar, ma'lumotlarni integratsiyalash, mashinani o‘rganish, erta diagnostika, masofaviy kuzatuv.Abstract
Demensiyani erta aniqlash zamonaviy tibbiyotda eng dolzarb masalalardan biri hisoblanadi. Kasallikning kech bosqichlarida aniqlanishi davolash samaradorligini keskin kamaytiradi, shu bois erta tashxis qo‘yish tizimlarini yaratish katta ahamiyat kasb etadi. Ushbu tezisda demensiyani aniqlashda ko‘pmodal ma'lumotlardan — ya’ni neyro-tasvir, nutq, fiziologik signallar va kognitiv test natijalaridan — foydalanish yondashuvlari tahlil qilinadi. Ma’lumotlarning turli modalitasi bir-birini to‘ldirib, umumiy diagnostik aniqlikni oshiradi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, gibrid integratsiya usuli boshqa yondashuvlarga nisbatan samaraliroq bo‘lib, demensiyani erta aniqlashda yuqori ishonchlilikni ta’minlaydi.
References
1. Muksimova S. va boshq. (2025) — Multi-Modal Fusion and Longitudinal Analysis for Alzheimer’s Disease Classification Using Deep Learning.
2. Zhang G. va boshq. (2023) — A Multimodal Fusion Method for Alzheimer’s Disease Based on DCT Convolutional Sparse Representation.
3. Wang S. (2022) — Multimodal Data Fusion Based on IGERNNC Algorithm for Detecting Pathogenic Brain Regions and Genes in Alzheimer’s Disease.
