التصنيف: طب الأعصاب (Neurology)

تحسين اكتشاف سرطان الرئة غير صغير الخلايا باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية والتعزيز التفاضلي Optimizing non small cell lung cancer detection with convolutional neural networks and differential augmentation

يظل سرطان الرئة واحدًا من الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان في جميع أنحاء العالم، حيث إن الكشف المبكر يعد أمرًا حاسمًا لتحسين نتائج المرضى. أظهرت التقدمات الأخيرة في التعلم العميق وعدًا في تعزيز دقة التشخيص، لا سيما من خلال استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تقترح هذه الدراسة دمج التعزيز التفاضلي (DA) مع الشبكات العصبية التلافيفية…
تجربة المرحلة الأولى/الثانية للخلايا العصبية الدوبامينية المشتقة من خلايا iPS لعلاج مرض باركنسون Phase I/II trial of iPS-cell-derived dopaminergic cells for Parkinson’s disease

مرض باركنسون ناتج عن فقدان خلايا الدوبامين العصبية، مما يسبب أعراضًا حركية. أظهرت العلاجات الخلوية الأولية باستخدام الأنسجة الجنينية وعودًا ولكنها واجهت مضاعفات ومخاوف أخلاقية. ظهرت خلايا الجذع متعددة القدرات (PS) كبديل واعد لتطوير علاجات آمنة وفعالة. في هذه التجربة السريرية من المرحلة I/II في مستشفى جامعة كيوتو، تلقى سبعة مرضى (تتراوح أعمارهم بين 50-69)…
نموذج هجين قابل للتفسير يعتمد على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ونماذج التعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي A hybrid explainable model based on advanced machine learning and deep learning models for classifying brain tumors using MRI images

تشكل أورام الدماغ تحديًا صحيًا عالميًا كبيرًا، ويعد الكشف المبكر عنها وتصنيفها بدقة أمرًا حيويًا لاستراتيجيات العلاج الفعالة. تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية قابلة للفصل بعمق خفيف الوزن (PDSCNN) ونموذج هجين من الانحدار الجبهي (RRELM) لتصنيف أربعة أنواع من أورام الدماغ (غليوما، منينجيوما، لا ورم، وغدة نخامية) بناءً على صور…
تحليل أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المدمج مع التعلم العميق: استخراج الميزات، والتقسيم، وتوقع البقاء باستخدام الشبكات المكررة والشبكات الحجمية Deep learning-integrated MRI brain tumor analysis: feature extraction, segmentation, and Survival Prediction using Replicator and volumetric networks

أكثر أشكال الأورام الخبيثة شيوعًا التي تنشأ في الدماغ تُعرف باسم الأورام الدبقية. من أجل تشخيصها وعلاجها وتحديد عوامل الخطر، من الضروري أن يكون هناك تقسيم دقيق وموثوق للأورام، بالإضافة إلى تقدير معدل بقاء المرضى بشكل عام. لذلك، قدمنا نهجًا للتعلم العميق يستخدم مجموعة من صور الرنين المغناطيسي لتقسيم أورام الدماغ بدقة وتوقع البقاء في…
الذاكرة المناعية الفطرية بعد إصابة الدماغ تؤدي إلى خلل التوتر القلبي الالتهابي Innate immune memory after brain injury drives inflammatory cardiac dysfunction

الملخص إن العبء الطبي للسكتة الدماغية يتجاوز الإصابة الدماغية نفسها ويتحدد إلى حد كبير بواسطة الأمراض المصاحبة المزمنة التي تتطور بشكل ثانوي. لقد افترضنا أن هذه الأمراض المصاحبة قد تشترك في سبب مناعي مشترك، ومع ذلك فإن الآثار المزمنة بعد السكتة الدماغية على المناعة الجهازية لم تُستكشف بشكل كافٍ. هنا، نحدد ذاكرة المناعة الفطرية المايلويدية…
تعزيز اكتشاف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي من خلال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير باستخدام Grad-CAM مع Resnet 50 Enhancing brain tumor detection in MRI images through explainable AI using Grad-CAM with Resnet 50

تتناول هذه الدراسة التحدي الحاسم في الكشف عن أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، وهي مهمة محورية في التشخيص الطبي تتطلب دقة عالية وقابلية للتفسير. بينما أظهر التعلم العميق نجاحًا ملحوظًا في تحليل الصور الطبية، لا يزال هناك حاجة كبيرة لنماذج ليست دقيقة فحسب، بل قابلة للتفسير أيضًا لمهنيي الرعاية الصحية. غالبًا ما تعمل المنهجيات…
استخدام التعلم العميق والتعلم الانتقالي للكشف الدقيق عن أورام الدماغ Employing deep learning and transfer learning for accurate brain tumor detection

تُستخدم طرق التعلم العميق المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتشخيص أورام الدماغ بدقة عالية، وذلك بفضل قدرتها على معالجة كميات كبيرة من البيانات. تُعتبر التصوير بالرنين المغناطيسي المعيار الذهبي لتشخيص أورام الدماغ باستخدام رؤية الآلة، متفوقةً على التصوير المقطعي المحوسب، والأشعة فوق الصوتية، وتصوير الأشعة السينية من حيث الفعالية. على الرغم من ذلك، يبقى تشخيص أورام الدماغ…
عبء الاضطرابات التي تؤثر على الجهاز العصبي على المستويات العالمية والإقليمية والوطنية، 1990-2021: تحليل منهجي لدراسة العبء العالمي للأمراض 2021 Global, regional, and national burden of disorders affecting the nervous system, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021

سجاد أحمد، أمير محمود أحمد زاده، علي أحمد، أيمن أحمد، هارون أحمد، جيوان قاسم أحمد، لؤي أ أحمد، مختار بشير أحمد، سيد أنيس أحمد، مرجان عجمي، بودي أجي، أولوفيمي أجموبى، سيد إسماعيل أكادي، مرتضى أكبرى، حسين أكبر علي آباد، شيفا أخلاقي، كارولينا أكينوسوغلو، روفوس أولوسولا أكينييمي، ماكسويل أكوندي، سيد محفوظ الحسن، فارس العهدب، طارق محمد…
نهج مبتكر لتحويل سوان يستخدم الشبكة العصبية متعددة الطبقات المتبقية لتشخيص أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي A novel Swin transformer approach utilizing residual multi-layer perceptron for diagnosing brain tumors in MRI images

تتطلب العواقب الخطيرة الناتجة عن أورام الدماغ تشخيصًا دقيقًا وفي الوقت المناسب. ومع ذلك، فإن العقبات مثل جودة التصوير غير المثلى، ومشاكل سلامة البيانات، وأنواع الأورام ومراحلها المتنوعة، والأخطاء المحتملة في التفسير تعيق تحقيق تشخيصات دقيقة وسريعة. يلعب التعرف السريع على أورام الدماغ دورًا محوريًا في ضمان سلامة المرضى. أنظمة التعلم العميق تحمل وعدًا في…
هيكل جديد لشبكة عصبية تلافيفية للكشف المبكر الدقيق وتصنيف مرض الزهايمر باستخدام بيانات الرنين المغناطيسي A novel CNN architecture for accurate early detection and classification of Alzheimer’s disease using MRI data

مرض الزهايمر (AD) هو اضطراب عصبي تنكسي مُعطِّل يتطلب تشخيصًا دقيقًا لإدارة فعالة وعلاج. في هذه المقالة، نقترح هيكلًا لشبكة عصبية تلافيفية (CNN) تستخدم بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) من مجموعة بيانات مبادرة تصوير مرض الزهايمر (ADNI) لتصنيف مرض الزهايمر. تستخدم الشبكة نموذجين منفصلين من CNN، كل منهما بحجم مرشح مختلف وطبقات تجميع، والتي يتم…