Файл: лФараби атындаы аза лтты университеті Коммерциялы емес акционерлік оамы.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 10.01.2024
Просмотров: 54
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
 «Әл-Фараби атындағыҚазақ ұлттық университеті» Коммерциялық емес акционерлік қоғамы | | Некоммерческое акционерное общество «Казахский национальный университет имени аль-Фараби» |
АҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ФАКУЛЬТЕТІ
| «КЕЛІСІЛДІ» | «БЕКІТІЛДІ» |
| Жасанды интеллект және Big Data кафедрасының меңгерушісі | Ақпараттық технологиялар факультетінің деканы |
| _____________________Мансурова М. Е. | ___________________Урмашев Б. А. |
| «_______»_________________2023 ж. | «_______»_______________2023 ж. |
| | (М.О.) |
МАГИСТРАНТТЫҢ ЖЕКЕ ЖҰМЫС ЕСЕБІ
Astana IT University - де тағылымдамадан өту кезінде
Astana IT University (Астана, Казахстан)
03 және 14 сәуір 2023 жыл
Магистранттың аты-жөні: Сейлхан Бекзат Жамиғатұлы
| Магистранттың білім беру бағдарламасы | 7M07115 – «Машиналық оқыту және деректерді өңдеу» |
| Кафедрасы | Жасанды интеллект және Big Data |
| Магистратурадағы оқу мерзімі | 2021-2023 жж., 2 жыл |
| Ғылыми жетекшісі | профессор Мазаков Талгат Жакупович |
| Магистрлік диссертация тақырыбы | Фармакокинетикалық теңдеулерді зерттеу мен шығаруды автоматтандыру |
| Тағылымдамадан өту орны | ЖШС «Astana IT University» |
| Өту уақыты | 03.04.2023ж. – 14.04.2023ж. |
Алматы, 2023 ж.
| № | Бағдарлама | Жауапты тұлға | Уақыты | Формасы |
| 1 | Astana IT University - ға келу. | Тұрар О.Н. | 03.04.2023 | Ғылыми тәжірибе кезінде жүзеге асырылуы қажет диссертация зерттеу тақырыбы бойынша бағыттарды анықтау. |
| 2 | Тағылымдамадан өтуге жауапты маманмен танысу, ішкі стандарттар мен ережелермен танысу. Диссертациялық зерттеу тақырыбына шолу жасау. Диссертаицялық жұмыс бойынша ескертулер болды. | Нұрахов Е.С. | 03.04.2023 09.10 - 16.00 | |
| 3 | Фармакокинетикалық зерттеулерде организмнің зерттелетін дәрілердің сіңу критерийін зерттеу. | Нұрахов Е.С. | 04.04.2023 09.00 - 16.00 | |
| 4 | Жасалған бағдарламаларды оңтайландыру және қателерді түзету. Бағдарлама бойынша қосымша материалдарды зерделеу. | Нұрахов Е.С. | 05.04.2023 09.00 - 16.00 | |
| 5 | Түзету жұмыстары және әзірленген бағдарламаларды оңтайландыру. Жүйені жақсарту үшін қосымша әдебиеттер мен мақалаларды зерттеу. | Нұрахов Е.С. | 06.04.2023 09.00 - 16.00 | |
| 6 | Фармакокинетика теңдеуін шығаруды автоматтандыру бойынша алгоритмдер мен бағдарламалар әзірлеу мақсатында зерттеу жүргізу. | Нұрахов Е.С. | 07.04.2023 09.00 - 16.00 | |
| 7 | Демалыс күндері | 08-09.04.2023 | ||
| 8 | Action Shift Recognition тақырыбын талдау. | Нұрахов Е.С. | 10.04.2023 09.00 - 18.00 | Дәрістер мен зертханалық жұмыстар өтетін зерттеу тәжірибесінің негізгі бөлігі. |
| 9 | Тану бойынша эксперименттер жүргізу әдістемесі бейнедегі адамның іс-әрекетін өзгерту. Бағдарламалық жұмысқа кіріспе. | Нұрахов Е.С. | 11.04.2023 09.00 - 18.00 | |
| 10 | Тану бойынша эксперименттер жүргізу әдістемесі бейнедегі адамның іс-әрекетін өзгерту. Корреляциялық әдістерді түсіну. Эксперимент үшін видеоларды талдау. | Нұрахов Е.С. | 12.04.2023 09.00 - 18.00 | |
| 11 | Тану бойынша эксперименттер жүргізу әдістемесі бейнедегі адамның іс-әрекетін өзгерту. Автокорреляция және дисперсияны талдау. Эксперимент үшін видеоларды талдау. | Нұрахов Е.С. | 13.04.2023 09.00 - 18.00 | |
| 12 | Action Shift Recognition тақырыбы бойынша жасалған бағдарламаларды көрсету. Қорытынды ескертулер. | Нұрахов Е.С. | 14.04.2023 9.00 - 18.00 | |
Фармакокинетикалық модельдер препараттың ағзадағы орналасуын болжау құралы ретінде кеңінен қолданылады. Фармакокинетикалық зерттеулер организмнің зерттелетін дәрілердің сіңуіне, таралуына, метаболизміне және шығарылуына математикалық тұрғыдан қалай әсер ететінін зерттейді.
Қолданбалы фармакокинетика – бұл дәрі-дәрмектердің таралуындағы өзгергіштікті бақылау арқылы денені емдеу нәтижелерін жақсарту үшін күшті теориялық негізі бар күрделі клиникалық пән.
Фармакокинетикалық талдау камерасыз (модельдік-тәуелсіз) немесе камералық әдістермен жүргізіледі. Камералық фармакокинетикалық талдау концентрация-уақыт қисығын сипаттау және болжау үшін фармакокинетикалық модельдерді қолданады. Камералық әдістердің камерасыз әдістерге қарағанда басты артықшылығы-концентрацияны болжау мүмкіндігі.
Іс жүзінде камералар саны әдетте 3-ке дейін шектеледі. Компьютерлік алгебраны қолдану камералардың санын және фаркмакокинетикалық теңдеулердің аналитикалық шешімін арттырады.
Препараттың қаннан тамырдан тыс кеңістікке (жасушадан тыс және жасушаішілік сұйықтық, тін) ауысуы оның таралуы деп аталады. Препараттың таралуы әдетте тез және қайтымды процесс болып табылады. Сонымен, көктамыр ішіне енгізгеннен кейін көп ұзамай препарат плазма, эритроциттер, басқа сұйық орталар мен дене тіндері арасында тепе-теңдікке жетеді. Осы динамикалық тепе-теңдікке қол жеткізу нәтижесінде препараттың плазмадағы концентрациясының өзгеруі препараттың басқа тіндердегі концентрациясының өзгеруін, соның ішінде әсер ету орнын көрсетеді.
Препараттың шығарылуы немесе жойылуы (қаннан зәрге немесе өт, сілекей, емшек сүті сияқты басқа экскреторлық камераларға), сондай-ақ препараттың тіндердегі немесе плазмадағы биотрансформациясымен қамтамасыз етіледі. Жою процестері, әдетте қайтымсыз, экскреция мен метаболикалық инактивацияның барлық әдістерін қамтиды: бүйрекпен немесе өкпемен, өтпен, нәжіспен, тері арқылы, биотрансформация және т.б. – препаратты ағзадан шығаруға жауапты.
Препараттың бір немесе басқа ұлпаға енуі оның қанмен қамтамасыз етілуіне байланысты болғандықтан, әдетте қан, интерстициальды сұйықтық және жүректің, мидың, өкпенің, бауырдың, бүйректің, эндокриндік бездердің жоғары тамырлы тіндері препараттарға салыстырмалы түрде қол жетімді және барлық басқа тіндер аз қол жетімді деп саналады (1 сурет).
1 сурет – Қан айналым жүйесі
Клиникалық фармакокинетика мәселелерін шешу үшін математикалық модельдеуді қолданған жөн және қажет. Көбінесе бұл модельді таңдау, препарат концентрациясының қолда бар өлшемдері бойынша оның параметрлерін сәйкестендірудің қолайлы алгоритмі, бақылау процедурасы кезінде қан сынамаларын алу уақыты терапияның тиімділігі мен қауіпсіздігін болжаудың дәлдігін, кейде мұндай болжам жасау мүмкіндігін анықтайды.
Astana IT University миссиясы цифрлық қамтамасыз ету болып табылады және оқыту, зерттеу арқылы түрлендіру және табысты инновациялар жасау болып табылады. Астана IT университеті Орталық Азиядағы жетекші цифрлық құзыретті орталық болып табылады.
Оның негізгі мақсаты – цифрлық экономика саласындағы мамандар даярлау және пәнаралық технологияларды жетілдіру. Осы тұрғыда Астана IT университеті біздің, яғни магистранттардың диссертациялық жұмысын жүйеге келтіруге ықпал етті. Ғылыми тәжірибенің негізгі мақсаты - технологияны қолдану тәжірибесімен танысу, оны қолданудың тиімділігін зерттеу. Дәрістер кезінде оқытушылардың соңғы жасаған жұмыстарын және оның адам өміріне пайдасы мен қауіпсіздігі жайлы толығырақ түсіндірілді.
1
111111111111
2 cурет – Магистранттың тәжірибе алмасу барысында
Өз диссертациялақ жұмысымыздан бөлек, жетекшіміздің ғылыми жұмысына да көмек керсетіп, әр түрлі тәжіребиелер жүргізуге көмек бердік. Енді осы тұрғыда айтатын боламыз. MediaPipe Pose Landmarker арқылы суреттегі адам денесінің бағдарларын анықтауға болады. Бұл тапсырманы негізгі дене орындарын анықтау және оларға әсер көрсету үшін пайдалануға болады. Бұл тапсырма жалғыз кескіндермен немесе кескіндердің үздіксіз ағынымен жұмыс істей алатын машиналық оқыту (ML) үлгілерін пайдаланады. Тапсырма кескін координаттарындағы және 3 өлшемді (x,y,z) әлемдік координаттардағы дене позициясының бағдарларын шығарады.
Жасыратыны жоқ, бейне немесе фотодағы адамды табу міндеті әрқашан өзекті болды. Бірақ егер бір құрал адамды анықтаумен қатар, адам бетінің толық маскасын, қолдар мен саусақтардың орналасуын және адамның толық позасын іздеуді біріктірсе ше? Дәл осындай ашық бастапқы құралды әйгілі Google компаниясы жасаған.
Mediapipe қазірдің өзінде белсенді және ең бастысы, фотосуреттегі бірнеше бетті анықтау, эмоцияларды тану модельдерін жаттықтыру, спортпен айналысу кезінде жоғары сапалы жаттығуларды орындау, ымдау тілін жазбаша тілге айналдыру және т.б. үшін тиімді қолданылады (3 сурет).
3 сурет – Адам тұлғасы
Адам тұлғасы бойында (суреттегі немесе бейнедегі) негізгі нүктелерін анықтау және табу үшін пайдаланылатын компьютерлік көру әдісі. Бұл негізгі нүктелер, сондай-ақ белгілер немесе буындар ретінде белгілі, мұрын, көз, білек, шынтақ, иық, жамбас, тізе және тобық сияқты белгілі бір анатомиялық орындарға сәйкес келеді.
Адам бойындағы нүктелеоді анықтау әдетте аннотацияланған кескіндер мен бейнелердің үлкен деректер жиынында оқытылған терең оқыту үлгілері арқылы орындалады. Бұл модельдер кіріс кескіндерінен мүмкіндіктерді шығару үшін конволюционды нейрондық желілерді (CNN) пайдаланады, содан кейін осы белгілерінің координаттарын болжау үшін пайдаланады.
4 сурет – Аралық нәтижелер
Адам бойындағы негізгі координаталық нүктелердің уақыт өтуіне байланысты өзгерісінің нәтижерелі жоғарыдағы кескінде көрсетілген. Мұндағы алынған нәтижелердегі назар аударатын дүние ол координаталардың периодты өзгеруі. Осы периодты өзгеруді негізге ала отырып және координаталарды сегментация жасай отырып алдағы уақыттағы координаталардың орналасуын анықтауға болады деген байламға келдік. Ол үшін корреляция және сызықты регрессияны қолдануға болыды. Корреляцияны қолдану себебіміз уақыт өту барсында орындалған қимыл-қозғалыстың нәтижесінде пайда болған координаталардың орналасуының периодтылығын анықтау болып табылады. Бұл тапсырма жалғыз кескіндермен немесе кескіндердің үздіксіз ағынымен жұмыс істей алатын машиналық оқыту (ML) үлгілерін пайдаланады. Тапсырма кескін координаттарындағы және 3 өлшемді (x,y,z) әлемдік координаттардағы дене позициясының бағдарларын шығарады.
5 сурет – Нормализация қолданбай тұрғандағы нүктелердің координаталарының өзгеруі
6 сурет – Нормализациядан кейінгі нүктелердің координаталарының өзгеруі