Аңдатпа. Қазіргі заманғы медицинада кескіндердің текстуралық ерекшеліктерін талдау әртүрлі ауруларды диагностикалауда маңызды рөл атқарады. Бұл зерттеу ақпараттық сипаттамаларды анықтауға және диагностикалық дәлдікті арттыруға мүмкіндік беретін күйік жарақаттары кескіндерінің текстуралық ерекшеліктерін жіктеу әдістеріне арналған. Кескінді автоматтандырылған талдау үшін қолданылатын қазіргі заманғы машиналық оқыту алгоритмдері қарастырылады. Әртүрлі жіктеу әдістеріне салыстырмалы талдау жүргізіліп, текстураның ерекшеліктерін өңдеудің ең тиімді тәсілдері анықталды. Зерттеу нәтижелерін медициналық шешім қабылдауды қолдау үшін интеллектуалды жүйелерді әзірлеу үшін пайдалануға болады. Зерттеуде Roboflow, Kaggle ашық көздерден алынған 1500 дана күйіктердің кескіндері (әр класс үшін 500 данадан) пайдаланылды. Әрі қарай жіктеу үшін MaZda бағдарламасы арқылы алынған текстуралық ерекшеліктер пайдаланылды. Бастапқыда 279 ерекшелік анықталды, оның ішінде 6 таңдау әдістерін: ANOVA, Фишер, Рельеф, SBS, SFS және RFE қолдану арқылы 21 маңызды ерекшелік таңдалды. Соңғы бес жылда жарияланған күйіктерді автоматтандырылған талдаудың заманауи тәсілдеріне шолу жасалды, оның ішінде кескіндерді өңдеу және машиналық оқыту әдістері. Жұмыс медицинадағы машиналық оқытудың әлеуетін және классификация дәлдігін және әзірленген алгоритмдерді практикалық енгізуді жақсарту үшін одан әрі зерттеу қажеттілігін көрсетеді.

Түйін сөздер: текстураның ерекшеліктері, MaZda, автоматтандырылған күйік талдауы, медициналық диагностика, кескінді өңдеу, күйік классификациясы.