الأبحاث في مجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)
-
التنبؤ بنتائج القلب والأوعية الدموية باستخدام التعلم العميق من صور الشبكية الروتينية لدى الأفراد المصابين بداء السكري من النوع 2
2025 | المؤلف: Mohammad Ghouse Syed وآخرون | المجلة: Cardiovascular Diabetology | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تستكشف هذه الدراسة إمكانيات نموذج الذكاء الاصطناعي (AI) القائم على التعلم العميق في التنبؤ بنتائج أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) باستخدام صور فحص الشبكية لمرضى السكري، بهدف تعزيز التقييمات التقليدية للمخاطر السريرية. شملت الدراسة 6,127 فردًا مصابًا بداء السكري من النوع 2، تم تقسيمهم إلى مجموعات تدريب، تحقق، واختبار. تم حساب مخاطر CVD السريرية لمدة…
-
إدارة المرضى الذين يعانون من ألم صدري مستقر الموجهة بواسطة تصوير الأوعية التاجية باستخدام الأشعة المقطعية: نتائج 10 سنوات من تجربة SCOT-HEART العشوائية المضبوطة في اسكتلندا
2025 | المؤلف: Michelle C. Williams وآخرون | المجلة: The Lancet | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تجربة SCOT-HEART، التي قيمت تأثير تصوير الأوعية التاجية بواسطة الأشعة المقطعية (CCTA) على إدارة المرضى الذين يعانون من ألم صدري مستقر، وجدت أن الرعاية الموجهة بواسطة CCTA تؤدي إلى فوائد طويلة الأمد كبيرة. في هذا التحليل المحدد مسبقًا لمدة 10 سنوات، تم تعيين 4,146 مريضًا عشوائيًا لتلقي إما الرعاية القياسية بالإضافة إلى CCTA أو الرعاية…
-
CSWin-UNet: UNet المحول مع نوافذ على شكل صليب لتقسيم الصور الطبية
2024 | المؤلف: Xiao Liu وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث CSWin-UNet، وهو هيكل جديد للتقسيم على شكل U يدمج آلية الانتباه الذاتي CSWin في إطار عمل UNet لتحسين تقسيم الصور الطبية. بينما تظهر الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) قيودًا بسبب تحيزاتها الاستقرائية، وتواجه طرق المحولات متطلبات حسابية عالية، فإن CSWin-UNet يعالج هذه التحديات بفعالية. يعزز الهيكل الكفاءة الحسابية وتفاعلات مجال الاستقبال من خلال الانتباه…
-
نماذج التعلم العميق المعتمدة على الصور والنماذج اللغوية للرعاية الأولية لمرض السكري
2024 | المؤلف: Jiajia Li وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث نظامًا متكاملًا للصورة واللغة، DeepDR-LLM، مصممًا لتعزيز رعاية مرضى السكري الأساسية وفحص اعتلال الشبكية السكري (DR)، لا سيما في البيئات ذات الموارد المحدودة حيث يوجد نقص في الأطباء المدربين في الرعاية الأولية (PCPs). يجمع النظام بين نموذج لغة كبير (LLM) ونموذج تعلم عميق قائم على الصور (DeepDR-Transformer) لتقديم توصيات إدارة السكري الشخصية. في…
-
فحص وتشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي القلبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Yan-Ran Wang وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)في هذا القسم، استخدم المؤلفون أدوات تصور بيانات CMR (الرنين المغناطيسي القلبي)، تحديدًا الإصدار 4.0.1 من برنامج غير محدد و3Dslicer الإصدار 4.11.20210226، لتصور وتوضيح المناطق ذات الأهمية (ROI) داخل تشريح القلب بشكل فعال. يبرز هذا النهج أهمية برامج التصوير المتقدمة في تعزيز تحليل وتفسير بيانات القلب، مما يسهل التعرف بدقة على الهياكل التشريحية ذات الصلة…
-
مقاييس التقييم والاختبارات الإحصائية لتعلم الآلة
2024 | المؤلف: Oona Rainio وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)في هذا القسم، يقدم المؤلفون نظرة شاملة على مقاييس التقييم المصممة لمهام التعلم الآلي (ML) المختلفة، بما في ذلك التصنيف الثنائي والمتعدد الفئات، والانحدار، وتقسيم الصور، واكتشاف الكائنات. يؤكدون على أهمية الاختبار الإحصائي لتحديد ما إذا كانت الفروق الملحوظة في قيم المقاييس بين النماذج ذات دلالة إحصائية أم أنها مجرد نتيجة للصدفة. يعتمد اختيار الاختبارات…
-
نظام تعلم عميق لتوقع وقت تقدم اعتلال الشبكية السكري
2024 | المؤلف: Ling Dai وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)اعتلال الشبكية السكري (DR) هو سبب رئيسي للعمى القابل للتجنب على مستوى العالم، يتميز بمخاطر تقدم متغيرة بين الأفراد المصابين بالسكري. لمواجهة هذا التحدي، قام الباحثون بتطوير والتحقق من صحة نظام تعلم عميق يسمى DeepDR Plus، الذي يتنبأ بمدة تقدم DR ضمن إطار زمني مدته خمس سنوات باستخدام صور قاع العين. تم تدريب النظام مسبقًا…