tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish

PPTX 12 стр. 1,4 МБ Бесплатная загрузка

12 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,4 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 12

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 12

powerpoint presentation tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish yusupova mavluda 1. biotibbiyot muammolarini yechishda modellashtirish usullari 2. algoritmlarni matematik modellashtirishning asoslari 3. modellashtirish natijalarining tahlili va talqini reja: biokimyoviy jarayonlarni modellashtirish biokimyoviy reaksiyalarni modellashtirishda, masalan, ferment-substrat kinetikasini o'rganishda, michaelis-menten tenglamasi (km qiymati 2 mmol/l atrofida) keng qo'llaniladi va bu model fermentlar faolligini 37°c haroratda simulyatsiya qilish imkonini beradi. oqsil katlanishini modellashtirishda, monte-karlo simulyatsiyasi yordamida, 1000 ta aminokislotadan iborat oqsilning 3d tuzilishini taxmin qilish uchun, superkompyuterlardan foydalanib, taxminan 1000 soat hisoblash vaqti talab etiladi. biomexanikada matematik modellashtirish samarqanddagi biomexanika markazida o‘pka alveolalarining gaz almashinuvi jarayonini modellashtirish uchun 25 ta parametrli stokastik model ishlab chiqilgan bo‘lib, bu model nafas olish kasalliklarini diagnostika qilishga yordam beradi. toshkent shahridagi olimlar tomonidan o‘tkazilgan tadqiqotlarda, yurak urishi ritmini modellashtirish uchun 5 turdagi differentsial tenglamalar tizimidan foydalanilgan bo‘lib, natijalar 95% aniqlik bilan klinik kuzatishlarga mos keldi. davolash usullarini optimallashtirish uchun modellarning qo'llanilishi xorazm viloyatida o'tkazilgan simulyatsiyalar …

2 / 12

larining o'rtacha qiymati va standart og'ishishi yordamida, toshkentdagi klinik tadqiqotlar ma'lumotlariga solishtirib tahlil qilinishi mumkin. modellashtirish natijalari grafiklar (masalan, tarqalish diagrammasi, chiziqli grafik) va jadvallar yordamida ko'rsatilib, xorazm viloyatining epidemiologik ma'lumotlari bilan 0.01 darajadagi p-qiymati asosida solishtirib baholanadi. biotibbiyot ma'lumotlarini tahlil qilish va oldindan qayta ishlash biotibbiyot ma'lumotlarini dastlabki qayta ishlash jarayonida, masalan, 1000 dan ortiq bemorning ekg ma'lumotlarini tahlil qilishda, shovqinlarni kamaytirish uchun kalman filtri algoritmi samarali qo'llanilishi mumkin, bu esa toshkentdagi klinikalarda aniqlikni oshiradi. genetik ketma-ketlikdagi o'zgarishlarni aniqlash uchun 5000 dan ortiq genni o'z ichiga olgan katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qilishda, mashinani o'rgatish usullari, xususan, samarkanddagi ilmiy markazlarda qo'llaniladigan chuqur o'rganish algoritmlari yordam beradi. kelajakdagi tadqiqot yo'nalishlari genetik algoritmlar va sun'iy neyron tarmoqlari yordamida, 500 dan ziyod genlarning o'zaro ta'sirini modellashtirish orqali, samarqanddagi olimlar saraton kasalligining yangi davolash usullarini topishga harakat qilishadi. biotibbiyot muammolarini yechish uchun 3 o'lchovli tasvirlarni qayta ishlash algoritmlarini matematik modellashtirish bo'yicha tadqiqotlarni 2024-yilda …

3 / 12

asalan, 3 bosqichli saraton kasalligini modellashtirishda qo'llaniladi. kasalliklarni tashxislash uchun matematik modellarning qo'llanilishi surunkali buyrak kasalliklarini aniqlashda, qon tahlillari va tibbiy tarix ma'lumotlaridan foydalanuvchi bayes tarmoqlari yordamida 80% sezuvchanlik va 75% aniqlikka erishildi, bu esa toshkentdagi klinikalarda amaliy qo'llanilishini tasdiqlaydi. kasalliklarni aniqlashda, masalan, ko'krak bezi saratonini aniqlashda, 3d tasvirlarni tahlil qilish uchun qo'llaniladigan matematik modellarning aniqligi 95% ga yetgan va bu 1000 dan ortiq bemorlar ustida o'tkazilgan klinik sinovlarda tasdiqlangan. biotibbiyot muammolari uchun algoritmlarni matematik modellashtirishga kirish o'zbekistonning samarqand shahridagi olimlar tomonidan ishlab chiqilgan yangi algoritm, saraton hujayralarini aniqlash uchun 0,01 mm aniqlikdagi tasvirlarni tahlil qilish uchun matematik funksiyalar va ehtimollik nazariyasi asosida qurilgan. biotibbiyot muammolari, masalan, 3 o'lchovli tasvirlarni tahlil qilishda 1000 dan ortiq ma'lumot nuqtalarini qayta ishlashni talab qiluvchi algoritmlarni modellashtirish, samaradorlikni oshirish uchun matematik optimallashtirish usullarini qo'llashni o'z ichiga oladi. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image1.jpg image2.jpg image3.jpg image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg

4 / 12

tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish - Page 4

5 / 12

tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 12 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish"

powerpoint presentation tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish yusupova mavluda 1. biotibbiyot muammolarini yechishda modellashtirish usullari 2. algoritmlarni matematik modellashtirishning asoslari 3. modellashtirish natijalarining tahlili va talqini reja: biokimyoviy jarayonlarni modellashtirish biokimyoviy reaksiyalarni modellashtirishda, masalan, ferment-substrat kinetikasini o'rganishda, michaelis-menten tenglamasi (km qiymati 2 mmol/l atrofida) keng qo'llaniladi va bu model fermentlar faolligini 37°c haroratda simulyatsiya qilish imkonini beradi. oqsil katlanishini modellashtirishda, monte-karlo simulyatsiyasi yordamida, 1000 ta aminokislotadan iborat oqsilning 3d tuzilishini taxmin qilish uchun, superkompyuterlardan foydalanib, taxminan 1000 soat...

Этот файл содержит 12 стр. в формате PPTX (1,4 МБ). Чтобы скачать "tibbiy biologik masalalarni yechish algoritmlarni matematik modellashtirish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: tibbiy biologik masalalarni yec… PPTX 12 стр. Бесплатная загрузка Telegram