(untitled) (INTERNATIONAL SCIENCE REVIEWS. NATURAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES SERIES, 2025)
Бұл мақалада МРТ кескіндерінде ми ісіктерін автоматты түрде тануға арналған машиналық оқыту әдістері қарастырылады. Зерттеу үшін сарапшылар аннотациялаған ашық BraTS 2021 деректер жиынтығы пайдаланылды. SVM, Random Forest, CNN және U-Net секілді классикалық және терең оқыту модельдері талданды. Бағалау дәлдік (accuracy), сезімталдық (recall), F1-көрсеткіші, Dice және IoU метрикалары негізінде жүргізілді. Transfer learning қолданылған ResNet50 моделі ең жоғары классификация дәлдігін (94%) көрсетті, ал U-Net сегментацияда (Dice 0.87) үздік нәтиже берді. Зерттеу шектеулері мен болашақтағы бағыттар талқыланды. Нәтижелер клиникалық шешім қабылдауды қолдап, диагностика тиімділігін арттыруы мүмкін.