254
originally developed for natural language processing tasks, have demonstrated remarkable
performance when applied to computer vision tasks, including object detection.
The success of object detection models hinges not only on architectural advancements but
also on the availability of computational resources. Graphics Processing Units (GPUs) and
specialized hardware like TPUs (Tensor Processing Units) have played a vital role in
accelerating the training and inference processes, enabling the development of increasingly
complex models.
Moreover, the democratization of AI frameworks and tools has empowered researchers
and developers worldwide to innovate in the field of object detection. Open-source libraries like
TensorFlow, PyTorch, and Keras provide accessible platforms for building, training, and
deploying object detection models, fostering collaboration and driving progress in the field.
Looking ahead, the future of object detection AI holds exciting possibilities. Continued
research into novel architectures, such as hybrid models combining CNNs with transformers,
promises further improvements in both accuracy and efficiency. Additionally, the integration of
object detection with other AI capabilities, such as semantic segmentation and instance
segmentation, opens doors to even more sophisticated applications across diverse domains.
In conclusion, the generation of AI models for object detection represents a remarkable
fusion of cutting-edge technology and computational prowess. From the early days of R-CNNs
to the real-time capabilities of YOLO and transformer-based architectures, the evolution of
object detection AI has been marked by relentless innovation. With each advancement, the
boundaries of what is possible in computer vision continue to expand, paving the way for a
future where machines perceive and understand the visual world with unprecedented acuity.
References
1.
Tureniyazova A. I., Sprishevskiy K. V. On the possibilities of using artificial intelligence in
higher education. International Scientific Conference "Information technologies and
management in higher education and sciences”. Part 3. - Ferghana, November 28, 2022 – P.213-
217
https://doi.org/10.30525/978-9934-26-277-7-234
2.
Турениязова А. И., Спришевский К. В. Анализ возможностей и проблем внедрения
искусственного интеллекта. International Scientific and Technical Conference “Digital
Technologies: Problems and solutions of Practical Implementation in the Spheres”. Tashkent –
April 27-28, 2023 – P. 201-204
https://doi.org/10.5281/zenodo.785607
3.
Sprishevskiy K. V., Tureniyazova A.I. Analysis of possibilities and prospects for
development of cloud computing. Journal “Science and education in Karakalpakstan”. #4/2,
2022. P.147-149.
4.
Турениязова А. И., Спришевский К. В. Обзор состояния и будущих возможностей
облачных вычислений. The Twelfth International Scientific-Practical Conference “Science and
Education in the Modern World: Challenges of the 21st Century”. Volume 3. – Astana. – 2023. –
P.21-23
5.
Турениязова А. И., Спришевский К. В. Использование машинного обучения для
прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Materials of the
International Scientific and Practical conference "Innovative Foundations of Agricultural and
Bioecological Research in the Aral region". PART I, III. March 17, 2023, Nukus. P.181-182
6.
Турениязова А. И., Спришевский К. В. О некоторых возможностях применения
искусственного интеллекта в сфере туризма. International Scientific and Technical
Conference “Digital Technologies: Problems and solutions of Practical Implementation in the
Spheres”. Tashkent – April 27-28, 2023 – P. 197-200
https://doi.org/10.5281/zenodo.785606
7.
Турениязова А. И., Спришевский К. В. Перспективы использования искусственного
интеллекта и распознавания образов. Международная научно-практическая конференция
«Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий». –
May 2-3, 2023, Nukus. P.148-149
255
8.
Турениязова А. И., Спришевский К. В. Перспективы использования искусственного
интеллекта в математическом анализе. Международная научно-практическая конференция
«Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий». –
May 2-3, 2023, Nukus. P.149-150
AXBOROT OQIMLARIDA EEG FAOLIYATINING FRAKTAL O‘LCHAMI
ORQALI O‘TKIR INSULTDA NEYRONLARNING BUZILISHINI TAHLIL QILISH
Uralova Iroda Abduvali qizi
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU, O‘zbekiston
irodaabduvaliyevna1995@gmail.com
Annotatsiya
:
Miya o‘z-o‘zini tartibga soluvchi tizim bo‘lib, u turli fazoviy va vaqtinchalik
miqyosda o‘ziga o‘xshashlikni namoyish etadi. Shunday qilib, samarali qayta ishlash va
funktsional afzalliklarga bog‘liq bo‘lgan dinamikasining murakkabligi uning masshtabsiz
(fraktal) xususiyatlarining o‘lchovi bilan qo‘lga kiritilishi mumkin. Elektroansefalografik
signalning (EEG) fraktal o‘lchami (FD) miya shikastlanishi natijasida yuzaga keladigan neyron
disfunktsiyasiga optimal darajada sezgir degan gipoteza ostida FDning o‘tkir insultdagi ikkita
asosiy jarayonini baholashda quyidagi ikkita natija olindi: klinik buzilish va tiklanish. O‘rta miya
arteriyasi hududida bir tomonlama ishemik insultdan 4-10 kun o‘tgach, 36 bemorda va 19
sog‘lom nazoratdan so‘ng, tinch EEG to‘plangan. Milliy sog‘liqni saqlash instituti insult shkalasi
(NIHss) T0 da va 6 oydan keyin to‘plangan. FD uning inter-yarimferik assimetriya (FDasy) va
spektral tarmoqli kuchlari EEG signallari uchun hisoblab chiqilgan. Bemorlarda FD nazorat
guruhiga qaraganda kichikroq edi (1,447±0,092 va 1,525±0,105) va uning kamayishi o‘tkir
klinik holatni yomonlashtirgan. FD pasayishi tebranish faolligining alfa ortishi va beta pasayishi
bilan bog‘liq edi. O‘tkir bosqichda kattaroq FDasy olti oyda yomonroq klinik tiklanish bilan
bog‘langan. Bemorlardagi FD tizimli shikastlanish natijasida yuzaga keladigan global tizim
disfunktsiyasini aks ettiruvchi murakkablikning yo‘qolishini qayd etdi. Ushbu pasayish
struktura-funksiya birligining tabiatini ochib beradi, bu yerda mintaqaviy nervlarning ko‘p
miqyosli o‘ziga o‘xshash faoliyati anatomik lezyon tomonidan buzilgan. Neyron faolligi
murakkabligining pasayishi va funktsional qobiliyatlarning qisqartirilgan repertuariga mos
keladi. FDasy natijasi insultni tiklashda gomologik miya tuzilmalari faoliyati o‘rtasidagi
muvozanatning funktsional ahamiyatini ta’kidlaydi.
Kalit so‘zlar:
Fraktal o‘lcham, elektroansefalografik signal, inter-yarimferik assimetriya,
ElektrokortikoGrafik.
Boshqarishning an’anaviy modeli sog‘lom inson fiziologik tizimlari o‘z faoliyatini o‘z-
o‘zini tartibga solish orqali barqarorlikni saqlab qolishini va gomeostatik muvozanat nuqtasi
atrofida tebranishlarni kamaytirishini nazarda tutadi. Shunday qilib, faol boshqaruv elementlari
haqiqiy ish sharoitlarini oldindan belgilangan holatlardan o‘zgartiradigan tasodifiy shovqin
tufayli damper tebranishlariga ta’sir qiladi [1]. Ushbu nuqtai nazardan farqli o‘laroq, hozirda
ma’lumotlarning katta qismi yurak urishi [2], [3], nafas olish [4], yurish ritmi [2], [5], kabi bir
nechta fiziologik vaqt signallarida kuzatiladigan murakkab tebranishlar mavjudligini tasdiqlaydi,
neyrotransmitterlarni chiqarish dinamikasi, elektromiyografiya, miya faoliyati, faqat tasodifiy
emas. Aksincha, ular bir necha vaqt oralig‘ida vaqtinchalik tashkilotni ochib berishlari mumkin.
Xususan, bu signallar uchun fraktal xususiyatlar tasvirlangan.
Agar o‘xshash tafsilotlar turli masshtablarda kuzatilsa, struktura fraktal xossalarini
namoyon qiladi. Agar statistik o‘xshashlik uning dinamikasining turli vaqt shkalalarida paydo
bo‘lsa, vaqt seriyasi fraktal xossalarini ko‘rsatishi mumkin. Agar masshtablash xususiyatlari
masshtabsiz harakatga mos kelsa, ya’ni kichik vaqt shkalalarining bir xil xususiyatlari kattalarida
paydo bo‘lsa signal fraktal hisoblanadi. Bu munosabat fraktal o‘lchov bilan belgilanadi.
Bu signallarning quvvat spektri log-chastota ustidan log-quvvat sifatida chizilgan, pastga
tushadigan to‘g‘ri chiziqdan keyin (quvvat qonunining taqsimlanishi keltirilgan [6]).
256
Ushbu dalillardan kelib chiqqan holda, ko‘pincha “shovqin” deb talqin qilinadigan
signallarning vaqt o‘zgaruvchanlik xususiyatlari o‘rniga tizimning chiziqli bo‘lmagan
xususiyatlarini aks ettiruvchi tashkiliy murakkab tuzilishga ega bo‘lishi mumkin, bu esa asosiy
organ faoliyati bilan chuqur bog‘liqdir. Darhaqiqat, signalning fraktal tabiati ko‘pincha ushbu
signalni yaratuvchi jarayonlarning topologik va funktsional murakkabligini aniqlash uchun
ishlatilgan.
Ushbu fikrdan so‘ng, miya funktsiyalari asosidagi jarayonlarni chiziqli bo‘lmagan
o‘lchovlar yordamida ularning murakkabligini baholash orqali tavsiflanishi mumkin. Darhaqiqat,
oldingi Funktsional magnit-rezonans tomografiya (FMRI), MagnetoEncephaloGraphic (MEG),
ElektrokortikoGrafik (ECoG) va Elektroansefalografik (EEG) tadqiqotlari kognitiv ishlash va
inson miya signallarining o‘zgaruvchanligi o‘rtasidagi to‘g‘ridan-to‘g‘ri bog‘liqlikni tasdiqladi.
Dam olish va ishlash sharoitida signal vaqtining o‘zgaruvchanligi ko‘pincha tizimning
murakkabligi indeksi sifatida talqin qilingan, neyron dinamikasining kengroq diapazonini,
tizimning yaqinlashib kelayotgan talabga samarali moslashish qobiliyatini aks ettiradi. Natijada,
signalning murakkabligini to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘lchash funktsional qobiliyatlarning samaradorligi
bilan bevosita bog‘liq bo‘lishi mumkin. Ushbu doirada “murakkablik” atamasi miya signalida
tiklangan vaqtinchalik tuzilishga ishora qiladi, bu yerda tizim ikkita fiziologik bo‘lmagan
chegaralar o‘rtasidagi oraliq vaziyatni ko‘rsatadi: sof tasodifiylik (masalan, oq shovqin) va qat’iy
davriylik (sof sinusoid) yoki mutlaq o‘zgaruvchanlikning yo‘qligi (doimiylik). Ikkala chegara
ham fiziologik bo‘lmagan holatlardir: birinchisi tizimning disfunktsiyasi bilan bog‘liq, ikkinchisi
esa tizimning holat o‘zgarishiga yordam bera olmasligi va shu bilan o‘zgaruvchan va kutilmagan
ogohlantirishlarni samarali qayta ishlashga qodir emasligi bilan bog‘liq.
Ushbu fikrga ko‘ra, miya shikastlanishi butun tizimning disfunktsiyasiga olib kelishi
mumkin, bu uning neyron faolligining kamroq murakkab dinamikasida aks etishi mumkin.
Natijada, chiziqli bo‘lmagan dinamikaning to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘lchovi fiziologik va patologik
holatni farqlash qobiliyatini yaxshilaydigan ma’lumotni berishi mumkin. Haqiqatan ham,
EEG/MEG signallarining chiziqli bo‘lmagan dinamikasini o‘rganish miyaning normal
funktsiyalari va ularning bir nechta nevrologik disfunktsiyalarda o‘zgarishini tushunish uchun
yangi nuqtai nazarlarni ochib berdi [7].
Qon tomiridan so‘ng, tizimning global buzilishi yanada murakkab xatti-harakatlardan
takroriy harakatlarning qisqartirilgan repertuariga o‘tishni keltirib chiqarishi mumkin. Qon
tomirlarining o‘tkir bosqichida miya faoliyatining murakkabligini o‘rganish hali ham mavjud
emas. Ushbu ishda insultning o‘tkir bosqichida EEG ning fraktal o‘lchamlarini tahlil qilishning
ikkita asosiy hodisaga sezgirligini sinab ko‘rish maqsad qilindi: klinik buzilish va tiklanish
prognozi. Murakkablikning pasayishi va umumiy klinik holatning yomonlashishi o‘rtasida
to‘g‘ridan-to‘g‘ri bog‘liqlik borligi taxmin qilindi. Bundan tashqari, o‘tkir bosqichda bemorning
tiklanish qobiliyatini baholashda EEG fraktal o‘lchamining sezgirligi sinab ko‘rildi. Insultdan
keyingi dastlabki soatlarda to‘g‘ri aralashuv orqali lezyon hajmini cheklash bo‘yicha eng yaxshi
bilimlarni ishlatish juda muhim bo‘lsada, bu umumiy tajribadir. Insultdan keyingi haftalar va
oylarda deyarli bir xil erta klinik ko‘rinishga va shunga o‘xshash anatomik o‘lcham va
lezyonning joylashishiga qaramay, asosan individual o‘zgaruvchan tiklanish qobiliyati paydo
bo‘ladi. Ushbu tadqiqoq ishi insult boshlanganidan keyingi birinchi haftada prognostik
ahamiyatga ega bo‘lgan individual xususiyatlar insultdan keyingi tiklanishning
patofiziologiyasini yaxshiroq tushunishga yordam beradi. Xususan, tiklanish qobiliyatiga oid
prognostik chora-tadbirlar jismoniy terapiya va iqtisodiy sa’y-harakatlarni yaxshiroq
taqsimlashga imkon beruvchi shaxsiylashtirilgan reabilitatsiya muolajalarini yaratish yo‘lida
ko‘rsatma berishni va’da qiladi. Oldingi tadqiqotlar insult bilan og‘rigan bemorlarda neyro-
tomirlarning aniq uzilishini aniqlaganligini hisobga olsak, neyronlarning elektr faolligi
xususiyatlari prognostik belgilarni qidirishda alohida foydali bo‘ladi. Darhaqiqat, nafaqat
elektrofiziologik buzilishlar mono-yarimferik insultdan so‘ng miya yarim ishemiyasidan omon
qolgan neyronlarning funktsional holatini aks ettiradi, balki tiklanish prognozini ta’minlashda
EEG/MEG qobiliyatining birinchi hisobotlari ham adabiyotlarda mavjud. Muayyan kortikal
257
hududlarning qo‘zg‘aluvchanligini o‘zgartirishga qodir bo‘lgan neyromodulyatsiya usullari
insultdan tiklanishni kuchaytirish uchun qo‘llanila boshlaydi. To‘g‘ri invaziv bo‘lmagan
aralashuvlar orqali miya ichidagi neyronal faollik muvozanatini o‘zgartirish qobiliyati
elektrofiziologik prognostik belgilarning ahamiyatini yanada kuchaytiradi, individual bemorlarda
kompensatsiya qilinishi kerak bo‘lgan o‘ziga xos o‘zgarishlarni yaxshiroq ko‘rsatadi.
EEG signallarining murakkabligini hisoblash uchun turli xil chiziqli bo‘lmagan o‘lchovlar
taklif qilingan. Biroq, bu chora-tadbirlarning aksariyati fiziologik vaqt qatorlarini ko‘p o‘lchovli
fazali fazoga joylashtirishning vaqtni kechiktiruvchi protseduralariga asoslanadi. EEG vaqt
seriyasining murakkabligini ularning fraktal o‘lchamlari bo‘yicha o‘lchandi, bu esa
ma’lumotlarni fazaviy fazoga joylashtirishni talab qilmasdan to‘g‘ridan-to‘g‘ri vaqt sohasida
fraktal o‘lchamni beradi. Shuning uchun algoritm kamroq vaqt talab etadi, o‘rnatish hajmini
tanlash bilan bog‘liq muammolarni bartaraf etadi, hatto nisbatan qisqa davrlarda ham ishlaydi va
shovqinga juda chidamli. EEG ma’lumotlarida fraktal o‘lchamdan foydalanish va uning
mustahkamligi ilgari ko‘rsatilgan. Muayyan chastota diapazonlarida tebranish faolligi EEG
signali kuchining katta qismini tashkil qilganligi sababli va EEG/MEG tadqiqotlari insultli
bemorlardagi o‘tkir nevrologik buzilishlarga juda sezgir ekanligini ko‘rsatdi, bu ishda tebranish
faolligi o‘zgarishi va insultdagi EEG vaqt seriyasining fraktal o‘lchami o‘rtasidagi bog‘liqlik
ham o‘rganildi [8].
Yo‘naltiruvchi elektrodni standartlashtirish texnikasi bosh terisi EEG yozuvlarini cheksiz
nuqtaga standartlashtirish uchun ishlatilgan, u barcha mumkin bo‘lgan neyron manbalardan
uzoqda bo‘lib, neytral virtual mos yozuvlar kabi ishlaydi. Keyin artefaktlarni (ya’ni ko‘z
harakati, yurak faoliyati, bosh terisi mushaklarining qisqarishi) aniqlash va yo‘q qilish uchun
Mustaqil komponentlar tahliliga asoslangan yarim avtomatik protsedura qo‘llanildi [9].
Har bir EEG kanali uchun fraktal o‘lcham (FD) algoritm yordamida hisoblab chiqilgan.
Fraktal o‘lcham 10 soniya vaqt oralig‘ida hisoblangan va vaqt bo‘yicha o‘rtacha hisoblangan. FD
ning global o‘lchovini olish uchun har bir kanal uchun olingan barcha qiymatlarning o‘rtacha
qiymati hisoblab chiqilgan. O‘ng va chap yarim sharlar uchun Fraktal o‘lchamning alohida
qiymatlari ham topildi [10].
Insultdan tiklanishda ikki yarim sharlar orasidagi neyron faolligi muvozanatining
ahamiyatini hisobga olgan holda, hisoblangan yarim sharlararo assimetriya indeksi bo‘yicha ikki
yarim sharning murakkabligi o‘rtasidagi nomutanosiblik o‘lchovini baholab tenglama
quyidagicha ifodalaniladi:
𝐹𝐷 𝑎𝑠𝑠𝑖𝑚𝑒𝑡𝑟𝑖𝑦𝑎 =
𝐹𝐷
𝑠ℎ𝑖𝑘𝑠𝑡𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑜ℎ𝑎
− 𝐹𝐷
𝑠𝑜𝑔
′
𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑜ℎ𝑎
𝐹𝐷
𝑠ℎ𝑖𝑘𝑎𝑠𝑡𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑜ℎ𝑎
+ 𝐹𝐷
𝑠𝑜𝑔
′
𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑜ℎ𝑎
.
Quvvat spektral zichligi (PSD) Welch protsedurasi orqali har bir EEG kanali uchun 8 s
davomiylik vaqt onalari (natijada 0,125 Hz chastota o‘lchamlari), 60% bir-biriga o‘xshashlik va
70 ga yaqin artefakt bepul sinovlari yordamida hisoblangan. Global PSD 19 EEG kanali uchun
olingan PSDlarning o‘rtacha qiymati sifatida hisoblab chiqilgan. Tarmoqli quvvatlar fiziologik
chastota diapazonlarida olingan: 0,5-1,5 Hz (sub-delta), 2-4 Hz (delta), 4,5-7,5 Hz (teta), 8-12,5
Hz (alfa), 13-23 Hz (beta1)), 23,5–33 Hz; (beta2), 33,5–45 Hz (gamma). Miya faoliyatining
quvvat spektri (PS) logarifmik koordinatalar yordamida chizilganda (log-quvvat va log
chastotasi) taxminan to‘g‘ri chiziq bo‘ylab harakatlanadi, tenglama quyidagicha:
log
(
𝑝𝑆
)
∝
-
𝛽 ∙ log (𝑓)
Quvvatning past ko‘rsatkichi
𝛽
PS uchun moslama chizig‘ining 0,5 dan 45 Hz gacha
bo‘lgan qiyaligi sifatida eng kichik kvadratlar chiziqli eng yaxshi moslash protsedurasi orqali
baholandi (moslashning r-qiymatlarining barcha sub’ektlari bo‘yicha o‘rtacha ± std dev
−0,931±0,071). Nihoyat, nisbiy quvvat spektri (rPS) qiymatlari PS qiymatlarini 0,5 dan 45 Gts
gacha bo‘lgan umumiy quvvatga bo‘lish yo‘li bilan hisoblab chiqilgan.
Spektral entropiya (SE) ga muvofiq tenglama quyidagicha ifodalanadi:
258
𝑆𝐸 = − ∑ 𝑟𝑃𝑆(𝑓)𝑙𝑜𝑔
2
𝑟𝑃𝑆(𝑓)
𝑓
𝑚𝑎𝑥
𝑓=𝑓
𝑚𝑖𝑛
f
min
= 0,5 Hz va f
max
= 45 Hz bo‘lishi. Spektral entropiya rPS ning umumiy quvvatdan qat’i nazar,
bir nechta chastota komponentlarida (minimal entropiya) yoki tekis (maksimal entropiya)
qanchalik bo‘linishini o‘lchovini beradi. Masalan, oq shovqin quvvat spektri butun diapazonda
doimiy, ya’ni bir xil og‘irlikdagi barcha chastotalarni o‘z ichiga oladi va maksimal entropiyaga
ega. Aksincha, faqat bitta spektral komponent bilan tavsiflangan sinusoid minimal entropiyaga
ega.
T0 da NIHss va lezyon hajmi o‘rtasida kuchli bog‘liqlik aniqlandi (Spearman
korrelyatsiyasi, rho=0,610, p=0,003), T0 da NIHss va lezyon hajmi ham yoshga bog‘liq emas
(Spearman’s rho=0,223, p=0, p=01) 0,075, p=0,745 mos ravishda). Kutilganidek, ER o‘tkir
bosqichda NIHss bilan kuchli salbiy korrelyatsiya (Spearman rho=-0.720, p<0.001) va yosh, jins
va lezyon hajmi bilan hech qanday aloqalar topilmadi.
Barcha EEG elektrodlari bo‘yicha FD ning o‘rtacha qiymati bemorlarda sog‘lom nazoratga
qaraganda kichikroq edi (1,447±0,092 va 1,525 ± 0,105, Mustaqil t-test t(53)=2,829; p=0,007).
Takroriy o‘lchovlar ANOVA elektrodlari (Fp2, F4, F8, C4, T4, P4, T6, O2, Fz, Cz, Pz, Fp1, F3,
F7, C3, T3, P3, T5, O1) bilan mavzu ichidagi omil va Lezyon tomoni (lezyon yo‘q, chap lezyon,
o‘ng lezyon) sub’ekt omili o‘rtasida bu pasayishni tasdiqladi (Lezyon yon ta’siri F(2,52)=4,213,
p=0,020) va bemorlar va sog‘lom nazoratchilar o‘rtasidagi FD farqi topografik jihatdan
emasligini ko‘rsatdi. O‘ziga xos (o‘zaro ta’sir yetishmasligi Elektrodlar X Lezyon tomoni;
p=0,482). Faktorning ahamiyati Elektrodlar (F(18,936)=6,379; p<0,001) bosh terisi ustidagi FD
qiymatlarining topografiyasini ko‘rsatdi. Darhaqiqat, bemorlarda ham, sog‘lom odamlarda ham
FD qiymati parieto-oksipital mintaqalarga qaraganda frontalda yuqori edi (1-rasm).
1-rasm. Fraktal o‘lchov topografiyasi va klinik holat va tiklanish bilan bog‘liqligi.
Uch guruhdagi fraktal o‘lchamning o‘rtacha qiymatlari topografiyalari: chap yarim sharda
(chapda), sog‘lom yoshga mos keladigan nazoratchilar (markazda), o‘ng yarim sharda (o‘ngda)
shikastlangan bemorlar. EEG elektrodlari to‘liq doira bilan imzolanadi. Chap: fraktal
o‘lchamning o‘rtacha va standart og‘ishi, chap (Fp1, F3, F7, T3, C3, T5, P3, O1) va o‘ng yarim
sharning (Fp2, F4, F8, T4, C4, T6, P4) barcha sensorlari bo‘yicha o‘rtacha hisoblanadi, O2), 3
guruhda (chap yarim sharda jarohati bo‘lgan bemorlar, o‘ng yarim sharda zararlangan bemorlar,
sog‘lom nazorat). Markaz: T0 va o‘rnatish chizig‘ida NIHss bo‘yicha fraktal o‘lchov
qiymatlarining tarqalish grafigi. O‘ngda: samarali tiklash va o‘rnatish chizig‘i bo‘ylab fraktal
o‘lchov qiymatlarining yarimsharlararo assimetriya indeksining tarqalish grafigi. Shuni
ta’kidlash kerakki, assimetriya ko‘rsatkichining salbiy qiymatlari shikastlangan yarim sharda
shikastlanmaganga qaraganda pastroq FD qiymatlarini bildiradi.
259
Bemorlarda yarim sharlar orasidagi fraktal o‘lchamning o‘rtacha qiymatlari o‘rtasida
sezilarli farq aniqlandi (Juftlangan namunalar t-test t(35)=-2,422, p=0,021), FD qiymatlari
shikastlanmagan yarim sharga qaraganda pastroq bo‘lgan. (o‘rtacha ± standart og‘ish
1,446±0,099 va 1,458±0,094,1B-rasm, chap). Fraktal o‘lchov lezyon hajmi bilan bog‘liq emas
(Spearman’s rho=0,053, p=0,820) va (CS) yoki (S) kortikal ishtiroki bo‘lmagan bemorlarda farq
qilmadi (Mann Withney testi, p=0,542).
Global FD, zararlangan va shikastlanmagan yarim sharning FD qiymatlari va FD inter-
yarimferik assimetriya indeksi o‘tkir va stabillashgan fazadagi klinik holat va klinik tiklanish
bilan bog‘liqligi. NIHss va samarali tiklanish uchun Spearman’s rho (p qiymati) va Pearson’s r
(p qiymati) mos ravishda ko‘rsatilgan. Faqat p<0,05 bilan korrelyatsiya qiymatlari ko‘rsatiladi.
Ikki yarim sharning murakkabligi o‘rtasidagi nomutanosiblikni o‘lchaydigan FD
assimetriya indeksi T0 da klinik holat bilan bog‘liq emas, balki T1 da yomonroq klinik tiklanish
bilan bog‘liq edi (assimetriya indeksining pastroq qiymatlari, ya’ni noldan uzoqroq bo‘lgan
salbiy qiymatlar ko‘proq) yomonroq klinik tiklanish bilan bog‘liq). Haqiqatan ham, FD
assimetriyasi va samarali tiklanish o‘rtasida ijobiy korrelyatsiya aniqlandi (Pearson r=0,354,
p=0,034).
Fraktal o‘lcham va spektral xarakteristikalar o‘rtasidagi bog‘liqlik
Bemorlar va sog‘lom nazoratchilar o‘rtasidagi farqlar bosh terisi ustidagi tarmoqli spektral
quvvatining o‘rtacha qiymatlarida topilgan. Takroriy o‘lchov ANOVA o‘zaro ta’sirni ko‘rsatdi
Band X guruhi [F(2,9,151,9)=5,132; p=0,002]. Darhaqiqat, faqat past chastota diapazonidagi
quvvat bemorlarda nazoratga qaraganda yuqori edi (Mustaqil t-test: sub-delta: t(53)=-2,728;
p=0,009; delta t(53) =-3,219; p=0,002; teta t(53) =-3,179; p=0,002). Ushbu bantlardagi
quvvatning oshishi yomonroq klinik holat bilan bog‘liq (T0 da NIHss va tarmoqli kuchi
o‘rtasidagi Spearman korrelyatsiyasi: sub-delta: rho=0,419; p=0,011; delta: rho=0,494, p=0,002;
teta, rho=0,557, p<0,001).
Pastki chastota diapazonlarida tarmoqli quvvati va FD o‘rtasida ijobiy korrelyatsiya
aniqlandi. Haqiqatan ham, kuch qonuni ko‘rsatkichi fraktal o‘lchov bilan ijobiy bog‘liq (r=0,856,
p<0,001). Quvvat qonunining ko‘rsatkichi bemorlar va sog‘lom nazoratchilar o‘rtasida ham farq
qildi (-1,47±0,37 va −1,22±0,32; bemorlarning kuch qonuni va sog‘lom nazorat o‘rtasidagi
mustaqil t-test:, t(53)= 2,554, p=0,014) va yomonroq klinik holat bilan bog‘liq (Spearman’s
rho=-0,361; p=0,031).
Fraktal o‘lcham va spektral xarakteristikalar o‘rtasidagi Pearson korrelyatsiyasiga mos
keladigan r-qiymatlari (p-qiymatlari). Faqat muhim natijalar ko‘rsatiladi.
Tarmoqli quvvat qiymatlariga bog‘liqlik spektral qiymatlarning FD bilan o‘zaro
bog‘liqligini buzishi mumkin. Shu sababli, FD qiymatlari qaram o‘zgaruvchi sifatida, shu
jumladan mustaqil o‘zgaruvchilar sifatida barcha tarmoqli kuchlari bilan regressiya tahlili
o‘tkazildi. Ushbu tahlil natijasi shuni ko‘rsatdiki, modelga faqat alfa, beta1, beta2 va tetadagi
quvvat qiymatlari kirgan, tenglama quyidagich:
𝐹𝐷 = 𝑎 + 𝑏 ∙ 𝑎𝑙𝑓𝑎 + 𝑐 ∙ 𝑏𝑒𝑡𝑎1 + 𝑑 ∙ 𝑏𝑒𝑡𝑎2 + 𝑒 ∙ 𝑡𝑒𝑡𝑎
a=1,705, b=-0,081, c=0,058, d=0,064 bilan; e=-0,041. Koeffitsientlar belgisi shuni
ko‘rsatadiki, FD ning pasayishi alfa va teta quvvatining ortishi va yuqori chastotalarda (beta1 va
beta2) quvvatning pasayishi bilan bog‘liq. FD dispersiyasining 95% ushbu model bilan
izohlangan, xususan 53% alfa (F(1,53)=60,156, p<0,001), yordamchi 33% beta1
(F(2,52)=155,589)
bilan izohlanadi, p<0,001), beta2 tomonidan qo‘shimcha 4%
(F(3,51)=146,232, p<0,001), teta tomonidan qo‘shimcha 5% (F(4,50)=232,881, p<0,001).
Ushbu ishda insultli bemorlarda EEG signallarining vaqt kursining murakkabligi fraktal
o‘lchov yordamida baholandi. Bizning ishimizning muhim natijalaridan biri insultning o‘tkir
bosqichida fraktal o‘lchamning qisqarishidir. Garchi bu pasayish global miqyosda barcha
elektrodlarning signallari orqali aniqlangan bo‘lsada, shikastlangan yarim sharda
shikastlanmaganiga nisbatan kattaroq edi. Insult lezyoni fokusli bo‘lsada, buzilgan hududlar va
funktsional bog‘langan uzoq hududlar o‘rtasidagi funktsional aloqani buzishi mumkinligi
ko‘rsatilgan. Ushbu aloqa buzilishi funktsional kamchiliklar bilan bog‘liq va umumiy funktsional
260
aloqa prognostik ahamiyatga ega ekanligi ko‘rsatilgan. Misol uchun, o‘tkir bosqichda dam
olishda interhemisferik funktsional bog‘lanishning yo‘qolishi fazoviy e’tibor va vosita
buzilishlari bilan bog‘liq va kuchli ipsilesional funktsional ulanish vosita yaxshilanishini taxmin
qiladi. Insultli bemorlarda EEG fraktal o‘lchamining sog‘lom nazoratga nisbatan kamayishi
insultli bemorlarning EEG dinamikasida kuzatilgan va fokal lezyon tufayli yuzaga kelgan global
murakkablikning yo‘qolishi haqiqatan ham tizimning global disfunktsiyasini aks ettirishi
mumkinligining belgisi bo‘lishi mumkin. Shunga qaramay, shikastlangan hududlarni
qoplaydigan elektrodlarning EEG signallarining pastki fraktal o‘lchami peri-lezyonli
hududlarning yanada jiddiy disfunktsiyasining belgisidir. Bundan tashqari, murakkablikning
yo‘qolishi yanada og‘ir klinik holatga bog‘liqligi bemorlarning funktsional qobiliyatlari
repertuarini qisqartirish g‘oyasiga mos keladi.
Bizning ma’lumotlarimizda fraktal o‘lcham va spektral xususiyatlar o‘rtasida ham
bog‘liqlik aniqlandi. Yuqori spektral entropiya qiymatlari yuqori fraktal o‘lchov qiymatlari bilan
bog‘liq. Bu shuni ko‘rsatadiki, lezyon tomonidan yo‘qolmagan spektral boylikka ega
signallarning dinamikasi ham vaqt o‘tishi bilan yuqori darajadagi murakkablikni ko‘rsatadi. Bu
munosabat fraktal o‘lchamning ko‘p chastotalarda vaqt o‘tishi bilan EEG o‘zgarishini ushlab
turish qobiliyati bilan bog‘liq. EEG signallarining fraktal o‘lchamini baholash ikkita ekstremal
holat o‘rtasida miqdoriy belgini ta’minlashga imkon beradi: signalning kuchi yuqori amplitudali
bir necha chastotalarda (cho‘qqi quvvat spektri, ya’ni past spektral entropiya) to‘plangan va
signalning o‘zgaruvchanligi past (past fraktal o‘lcham); signal kuchi bir nechta chastotalar
bo‘ylab tarqaladi (ko‘proq tekis quvvat spektri, ya’ni yuqori spektral entropiya), signalning vaqt
yo‘nalishi yanada aniqroq ko‘rinadi va yuqori fraktal o‘lcham topiladi. Fraktal o‘lchov spektral
ko‘rsatkichlarga qo‘shimcha ma’lumot beradimi degan savol tug‘iladi, xususan, spektral
xususiyatlarning o‘zgarishi sog‘lom namunaga nisbatan to‘liq tavsiflangan va klinik holat va
tiklanish bilan bog‘liq bo‘lgan bemorlarda. Haqiqatan ham, mono-lateral ishemik hujum uning
o‘tkir bosqichida sekin chastota diapazonlarida (delta va teta quvvat tebranishining ipsi-lezyonli
yarim sharida assimetrik kengayishiga olib keladi.
Hozirgi tajriba o‘z shaklida insultni klinik diagnostika qilish uchun yangi diagnostika
vositasini taqdim etishga intilmasa ham, bizning ma’lumotlarimiz klinik amaliyotda fraktal
o‘lchovdan foydalanish maqsadga muvofiq bo‘ladi. Darhaqiqat, fraktal geometriyani
neyroimagingda qo‘llash tizimlar darajasida miya mexanizmlari va nevrologik kasalliklardagi
disfunktsiyani tushunishimizni yaxshilaydigan miqyosli xususiyatlar va modullik haqida
ma’lumot olishga imkon beradi. Shu nuqtai nazardan, fraktal o‘lchov insult kasalligi va tiklanish
qobiliyatining sezgir instrumental belgisi bo‘lib ko‘rinadi va ko‘proq va mustaqil bemorlar
kogortalarida replikatsiya orqali klinik jihatdan tasdiqlanishini va’da qiladi.
Xulosa qilib aytadigan bo‘lsak, bizning kichik miqyosdagi “prinsip isboti” tadqiqotimiz
fraktal o‘lcham EEG signallarining murakkabligining yaxshi ko‘rsatkichi ekanligini, insultning
o‘tkir bosqichidagi klinik buzilishlarga sezgirligini va yarim sharlararo assimetriya orqali
tiklanish prognozini ta’minlashini tasdiqlaydi.
Foydalanilagan adabiyotlar ro‘yxati:
1.
Cannon WB (1929) Organization For Physiological Homeostasis.
Physiol Rev
9: 399–431.
2.
Goldberger AL, Amaral LA, Hausdorff JM, Ivanov PCh, Peng CK, et al. (2002) Fractal
dynamics in physiology: alterations with disease and aging.
Proc Natl Acad Sci U S A
99 Suppl
12466–2472.
3.
Meyer M, Stiedl O (2003) Self-affine fractal variability of human heartbeat interval dynamics
in health and disease.
Eur J Appl Physiol
90: 305–316.
4.
Fadel PJ, Barman SM, Phillips SW, Gebber GL (2004) Fractal fluctuations in human
respiration.
J Appl Phys
97: 2056–2064.
5.
Hausdorff JM, Ashkenazy Y, Peng CK, Ivanov PC, Stanley HE, et al. (2001) When human
walking becomes random walking: fractal analysis and modeling of gait rhythm
fluctuations.
Physica A
302: 138–147.
261
6.
Voss RF (1988) Fractals in nature: from characterization to simulation. In: Peitgen HO, Saupe
D, editors. The science of fractal images. Springer, Berlin Heidelberg New York. 21–76.
7.
Di Ieva A, Esteban FJ, Grizzi F, Klonowski W, Martín-Landrove M (2013) Fractals in the
Neurosciences, Part II: Clinical Applications and Future Perspectives. Neuroscientist Dec 20.
8.
Assenza G, Zappasodi F, Pasqualetti P, Vernieri F, Tecchio F (2013) A contralesional EEG
power increase mediated by interhemispheric disconnection provides negative prognosis in acute
stroke.
Restor Neurol Neuros
31: 177–188.
9.
Higuchi T (1988) Approach to an irregular time series on the basis of the fractal
theory.
Physica D
31: 277–283.
10.
Accardo A, Affinito M, Carrozzi M, Bouquet F (1997) Use of the fractal dimension for the
analysis of electroencephalographic time series.
Biol Cybern
77: 339–350.
O‘ZBEKISTONDA BARQAROR IQTISODIY O‘SISH UCHUN INVESTITSIYA
MUHITINI TA’MINLASH MASALALARI
Xakimov Orziqul Meliyevich
O`zMU JF dotsenti.,s.f.n
Narziqulov Sirojiddin ,
Nurmamatov Diyorbek , O’rolbekova Shaxnoza
O`zMU JF talabalari
Annotatsiya:
Ushbu maqolada O‘zbekiston iqtisodiyotini rivojlanishida unga
investitsiyalarni keng ko‘lamda jalb etish uchun qulay shart-sharoitlar yaratishning dolzarbligi
ko‘rib chiqilgan. Bunda investitsiyalarni huquqiy jihatdan himoyalashning amaliy mexanizmini
ishlab chiqish va investitsion muhitni yanada yaxshilashga e’tibor qaratilgan. Iqtisodiyotda
tarkibiy o‘zgarishlarni yanada chuqurlashtirish, korxonalarning investitsiya faoliyatini
jadallashtirish, xorijdan tog’ridan tog’ri investitsiyalarni olib kirish, texnik va texnologik
jihatdan qayta qurollantirish dasturini amalga oshirish masalalari o‘rganilgan.
Kalit so‘zlar:
Investitsiya, xorijiy investitsiyalar, iqtisodiyotning rivojlanishi,
korxonalarning investitsiyalari, aholi, yangi ish o‘rinlari, modernizatsiya.
Rivojlangan mamlakatlar tajribasi shuni ko‘rsatadiki, xorijiy investitsiyalarni jalb qilish
uning iqtisodiyotini yuksak darajaga olib chiqish uchun hizmat qiladi.
Investitsiyalar – takror ishlab chiqarish va umuman iqtisodiy o‘sishning moliyaviy
manbayi ishlab chiqaruvchi kuchlar va iqtisodiy munosabatlar tizimini rivojlanishini belgilovchi
omildir.
O‘zbekistonning iqtisodiyotini rivojlantirishda davlatning investetsion siyosatini ham
aytib o‘tishimiz mumkin. Davlat investetsion siyosatini shakllantirishning maqsad va vazifalari
xorijiy investorlarning manfaatli qiziqishlaridan kelib chiqadi. Xorijiy investorlarining qoplanish
mudati, investitsiyalarning kapitallashuv jarayonlari tomonlar ulushlari foydaning bo‘linishi
shuningdek mamlakatda bozor mexanizmlarining ishlash tartiblari va bunga rivojlangan
ekspartyor davlatlar va halqaro tashkilotlarning munosabatlari masalariga e’tiborni qaratadi.
Siyosat ma’lum bir maqsaddagi vazifalarni amalga oshirishdagi harakat tizimidir. Investitsiya
munosabatlarning bunday tomonlari mamlakat ichkarisidagi hukumat tomonidan ishlab
chiqiladigan va qabul qilinadigan qarorlar va qonon – qoidalar bilan yaratiladi. Investitsion
faoliyatni samarali olib borishga qaratilgan hukumat tomonidan qabul qilinadigan tadbirlar
tizimiga investitsiya siyosati deyiladi. Investitsiya siyosati davlatning ijtimoiy,iqtisodiy va
siyosiy rivojlanishdagi doimiy maqsadli faoliyatlarning muhim bir qismi hisoblanadi.
Investitsiya siyosati davlat siyosiy faoliyatining asosi hisoblanadi.
Mamlakatni ijtimoiy, iqtisodiy va siyosiy rivojlanishida investitsiyalarning jumladan
xorijiy investitsiyalarning ahamiyati kattadir. Ma’lumki har qanday davlat dunyodan ajralgan
holda jahon tajribalarini o‘rganmasdan, dunyoning yetakchi davlarini ilm,fan va texnika sohasida
erishgan yutuqlari qabul qilmasdan rivojlanishi mumkin emas. O‘zbekiston iqtisodiyotida chuqur
iqtisodiy islohotlar, va tarkibiy o‘zgarishlar amalga oshirilar ekan, xorijiy investitsiyalar rivojisiz
