Проект: №AP19675574. Разработка интеллектуальной системы для диагностики структурных изменений патологий на основе анализа и обработки биомедицинских изображений

Руководитель проекта является PhD, профессор Мамырбаев Оркен Жумажанович

Основные члены исследовательской группы:

МНС, Момынжанова К.Р.

МНС, Жұмағулова Ш.П.

МНС, Айтказина Ә.А.

Инженер-программист Жанегизов А.С.

Целью работы является повышение достоверности анализа биомедицинских изображений путем создания метода обработки томограммы сетчатки глаза, который используется в системе диагностирования идиопатических макулярных разрывов.

Провести анализ известных современных оптико-электронных систем методов и средств анализа и обработки биомедицинских изображений дна глаза; оценить эффективность пространственных и частотных методов обработки биомедицинских изображений дна глаза;  усовершенствовать метод обработки томограмм сетчатки глаза; создать модель действий обработки биомедицинских томографических изображений; разработать математические модели анализа биомедицинской информации на основе нечетких множеств в контексте создания системы; создать структурную модель системы для анализа структурных конфигураций при ИМР; разработать блок нечеткой обработки и вывода биомедицинской информации; разработать систему анализа структурных изменений при диагностике ИМР и провести ее апробацию в направлении практической медицины.

Основные  результаты работы научно-исследоватеьской и технической деятельности по проекту представлены в следующих публикациях:

Публикаций индексируемые в БД Web of Science иили Scopus:

1. Mamyrbayev, O., Pavlov, S., Karas, O., Saldan, Y., Momynzhanova, K., & Zhumagulova, S. (2024). Increasing the reliability of diagnosis of diabetic retinopathy based on machine learning. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(9 (128), 17–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.297849
2. Razia J., Min D., Javed R., Mamyrbayev O., Zhumagulova Sh., Momynzhanova K. (2024). High Accuracy Microcalcifications Detection of Breast Cancer Using Wiener Lti Tophat Model. IEEE Access, VOL. 4, pp 1-14, DOI 10.1109/access.2024.3439397
3. Mamyrbayev, O.; Pavlov, S.; Saldan, Y.; Momynzhanova, K.; Zhumagulova, S. Optical and Electronic Expert System for Diagnosing Eye Pathology in Glaucoma. Appl. Sci. 2024, 14, 7816., Q1 (процентиль 76). DOI: 10.3390/app14177816. https://doi.org/10.3390/app14177816
4. Mamyrbayev, O., Pavlov, S., Poplavskyi, O., Momynzhanova, K., Saldan, Y., Zhanegiz, A., Zhumagulova, S. and Zhumazhan, N. 2025. Hybrid Neural Architectures Combining Convolutional and Recurrent Networks for the Early Detection of Retinal Pathologies. Engineering, Technology & Applied Science Research. 15, 4 (Aug. 2025), 25150–25157. DOI:https://doi.org/10.48084/etasr.11521.

Публикаций рекомендованные КОКСОН РК:

1. Мамырбаев О.Ж., Павлов С.В., Момынжанова К.Р. Глаукоманы ерте диагностикалау үшін бұлыңғыр логикаға негізделген сараптамалық жүйе құру. Қазақстан-британ техникалық университетінің хабаршысы, № 3(70) 2024, https://doi.org/10.55452/1998-6688-2024-21-3-37-47
2. Момынжанова, К., Павлов, С., Жумагулова, Ш., & Тунгушбаев, М. (2025). Математические модели и практическая реализация оптико-электронной экспертной системы для выявления глаукомы. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, (1), 202–217. DOI: 10.32014/2025.2518-1726.334// https://doi.org/10.32014/2025.2518-1726.334

Труды международных конференций:

1. Mamyrbayev, O., Wójcik, W., Pavlov, S., Karas, O., Saldan, Y., Momynzhanova, K., Shvarts, I., Baranovska, I., Rakhmetulina, S., & Amirgaliyev, B. (2023). Optical method of investigating eye diseases and system for diagnosing diabetic retinopathy. Proceedings of SPIE, 12985, 129850J. https://doi.org/10.1117/12.3023434
2. Mamyrbayev, O.; Momynzhanova, K; Pavlov, S.; Lubov Zagoruyko, L; Oralbekova, D; Zhumagulova, S. System for Automatic Diabetic Retinopathy. Afr.J.Bio.Sc. 6(15) (2024), ISSN: 2663-2187 doi:10.48047/AFJBS.6.15.2024.7898-7902.

Скачать 

Glaucoma diagnosis

В результате данного исследования был реализован первый этап валидации для загружаемых изображений глазного дна. Данный модуль проверки встроен в веб-приложение, доступное пользователю по адресу https://glaucoma-diag.iict.kz/.