Bipolar Fuzzy Set (BFS) asosida MRI tasvirlarni adaptiv yaxshilash — tile-mahalliy Gauss transformatsiyasi, ANFIS-ilhomlangan fuzzy CLAHE va kengaytirilgan metrika baholash bilan.
Miya o'smasi erta tashxis qo'yilganda davolanish imkoniyatlari sezilarli darajada oshadi. An'anaviy MRI tasvirlar ko'pincha past kontrastli bo'lib, shifokorlar uchun tahlil qilish murakkabligini oshiradi.
Ushbu tizim Bipolar Fuzzy Set (BFS) nazariyasiga asoslanib, har bir tasvir kafelini mahalliy statistikasiga qarab adaptiv ravishda yaxshilaydi — o'rtacha qiymat, standart og'ish va Shannon entropiyasidan foydalanib.
MRI tasvirlar sifatini oshirish va o'sma chegaralarini aniqroq ajratish uchun adaptiv BFS pipeline yaratish.
Tile-mahalliy BFS (Gauss a'zolik funktsiyasi) + ANFIS-ilhomlangan fuzzy CLAHE klip nazorati.
PSNR, SSIM, Shannon Entropiyasi, AMBE va EPI metrikalari orqali keng qamrovli tahlil.
Kaggle Brain Tumor MRI Dataset — glioma, meningioma, pituitary va no_tumor klasslari (7000+ tasvir).
To'rt asosiy bosqichdan iborat pipeline: adaptiv parametrlash, mahalliy tile-BFS transformatsiyasi, Hann-oyna qo'shilishi va fuzzy CLAHE nazorati.
Har bir 64×64 kafel uchun mahalliy o'rtacha (μ), standart og'ish (σ) va Shannon entropiyasi (H) hisoblanadi. Qorong'i kafellar yuqori α, yorqin kafellar yuqori β oladi; entropi kuchaytirishni pasaytiradi.
Gauss bell-shaklli a'zolik funktsiyalari oddiy polinomdan ko'ra struktural xususiyatlarni yaxshiroq saqlaydi. μ_pos yorqin, μ_neg qorong'i piksellarni boshqaradi. σ = 0.28.
Qattiq kafel chegaralarini bartaraf etish uchun cosine (Hann) oynasi qo'llaniladi. Qo'shni kafellar 16 piksel overlap bilan silliq birlashtirilib, artefaktlar oldini olinadi.
Mamdani fuzzy qoidalari CLAHE klip chegarasini dinamik belgilaydi. Past kontrast — yuqori klip (ko'proq kuchaytirish); yuqori entropi yoki kontrast — past klip (shovqin oldini olish).
6 toza (baseline) va 6 BFS yaxshilangan pipeline. Har biri 5 ta metrika bo'yicha mustaqil baholanadi.
Global gistogramma tenglashtirish. Tez ishlaydi, lekin lokal detallarni hisobga olmaydi.
Adaptiv global BFS (polinom) keyin HE. Kontrast yaxshilanadi, lokal xususiyatlar saqlanadi.
Float32 oqimida adaptiv BFS keyin unsharp masking. Chetlar va to'qimalar tafsilotini sezilarli oshiradi.
Gauss a'zolik BFS keyin fazoviy Gauss filtri. Eng yuqori SSIM ko'rsatkichiga erishadi.
Float32→uint16 oraliq bilan BFS + bilateral. Ikki marta kvantizatsiya xatosini kamaytiradi.
Tile-mahalliy Gauss BFS (64×64, Hann, overlap=16) + ANFIS-ilhomlangan fuzzy CLAHE. To'liq adaptiv pipeline.
Barcha 12 ta pipeline beshta standart metrika bo'yicha baholandi. Taklif etilgan yondashuv muhim ko'rsatkichlarda ustunlik qiladi.
Ushbu tadqiqot tajribali akademik rahbarlik va ishtiyoqli talabalar hamkorligida Al-Xorazmiy nomidagi TATU doirasida amalga oshirildi.
Loyihada sanoat standarti hisoblangan ochiq manbali kutubxonalar qo'llanildi.
Hamkorlik, savollar yoki qo'shimcha ma'lumot uchun quyidagi kanallar orqali murojaat qiling.