الأبحاث في مجال: طب الأعصاب (Neurology)
-
نظام تصنيف قائم على الذكاء الحاسوبي لتشخيص ضعف الذاكرة لدى مستخدمي المواد النفسية الفعالة
2024 | المؤلف: Chaoyang Zhu | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش هذه الفقرة تطبيق تقنيات الذكاء الحسابي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، في تشخيص ضعف الذاكرة المرتبط بإساءة استخدام المواد النفسية. تبرز النقائص في الأساليب الإحصائية التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في أخذ العوامل الزمنية في الاعتبار، وتؤكد على مزايا الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التشخيص. استخدمت الدراسة تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية لتصنيف الحالات…
-
يتطلب TGFβ1 الميكروغليا البالغة لتحقيق توازن الميكروغليا عبر آلية ذاتية الإفراز للحفاظ على الوظيفة الإدراكية في الفئران
2024 | المؤلف: Alicia Bedolla وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث هذه القسم من ورقة البحث في دور إشارات TGF-β1 في وظيفة الخلايا الدبقية الصغيرة داخل الجهاز العصبي المركزي (CNS) للبالغين. تشير النتائج إلى أن الخلايا الدبقية الصغيرة هي المصدر الرئيسي لليغاندات TGF-β1 اللازمة للحفاظ على توازن الخلايا الدبقية الصغيرة، على عكس الخلايا النجمية أو الخلايا العصبية. تؤدي إزالة TGF-β1 في الخلايا الدبقية الصغيرة (إزالة…
-
تصنيف أورام الدماغ بشكل موثوق من خلال دمج التعلم العميق ونموذج الانتباه القائم على القنوات
2024 | المؤلف: Balamurugan A.G وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تدرس الدراسة تطبيق منهجيات التعلم العميق، وبالتحديد نموذج الانتباه القائم على القناة (CWAM) المدمج مع ResNet101، لتصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. تعتمد العمليات التشخيصية التقليدية غالبًا على خبرة أطباء الأشعة، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً وقد تكون أقل دقة. يعزز نموذج ResNet101-CWAM المقترح بشكل كبير أداء التصنيف، محققًا دقة تصل إلى 99.83%، بالإضافة…
-
الحويصلات خارج الخلوية للبلازما التاو وTDP-43 كعلامات حيوية تشخيصية في الخرف الجبهي الصدغي ومرض التصلب الجانبي الضموري
2024 | المؤلف: Madhurima Chatterjee وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يتناول هذا القسم إمكانية استخدام الحويصلات خارج الخلوية في البلازما (EVs) كعلامات حيوية غير جراحية لتشخيص الخرف الجبهي الصدغي (FTD) والتصلب الجانبي الضموري (ALS). تُظهر الدراسة أن الحويصلات خارج الخلوية في البلازما تحتوي على مستويات قابلة للقياس من TDP-43 و tau، مما يسمح بشكل خاص بالتفريق بين الأيزومرات tau ذات الثلاث تكرارات (3R) والأربع تكرارات…
-
نتائج ثلاث سنوات من تبعات ما بعد الحادة لكوفيد-19
2024 | المؤلف: Miao Cai وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)حللت الدراسة ما مجموعه 114,864 مشاركًا في مجموعة COVID-19 غير المحجوزين (12.0% إناث، 88.0% ذكور) و20,297 مشاركًا في مجموعة COVID-19 المحجوزين (5.8% إناث، 94.2% ذكور)، إلى جانب مجموعة تحكم تضم 5,206,835 فردًا بدون عدوى (9.7% إناث، 90.3% ذكور). خضعت كل مجموعة لفترة متابعة شاملة مدتها ثلاث سنوات، مما أسفر عن إجمالي تراكمي قدره 16,025,988 سنة-شخص…
-
تحسين خوارزميات الشبكات العصبية لتصنيف أورام الدماغ بدقة في صور الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: Asma Alshuhail وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول الأبحاث التحديات المرتبطة بتشخيص أورام الدماغ باستخدام فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، والتي تتعقد بسبب المظاهر المتنوعة للأورام والاعتماد على التفسير اليدوي من قبل أطباء الأشعة. غالبًا ما تؤدي طرق التشخيص التقليدية إلى تشخيص خاطئ وتأخير العلاج بسبب تعرضها للأخطاء البشرية والدقة المحدودة، خاصة عند التعامل مع بيانات الرنين المغناطيسي عالية الأبعاد. للتغلب على هذه…
-
تعزيز EfficientNetv2 مع آليات الانتباه القنوي العالمية والفعالة لتصنيف أورام الدماغ بدقة باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: İshak Paçal وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه البحث تكييفًا جديدًا لهندسة EfficientNetv2، معززة بآلية الانتباه العالمية (GAM) وانتباه القناة الفعال (ECA)، تهدف إلى تحسين دقة تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي. على الرغم من التقدم في أنظمة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CADx) التي تستخدم التعلم العميق، لا تزال التحديات قائمة بسبب تباين مظهر الأورام ودقة الأعراض في مراحلها المبكرة. يعزز…
-
نهج متكامل للتعلم الفيدرالي مع التعلم الانتقالي لتصنيف وتشخيص أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Eid Albalawi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق قائم على التعلم الفيدرالي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مع معالجة قيود الطرق التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على التفسير اليدوي وتقنيات التعلم الآلي التقليدية. يستخدم النموذج المقترح بنية VGG16 المعدلة التي تم تحسينها لصور الرنين المغناطيسي للدماغ، مع دمج التعلم الفيدرالي لضمان خصوصية البيانات أثناء تدريب النموذج…
-
تعزيز اكتشاف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي من خلال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير باستخدام Grad-CAM مع Resnet 50
2024 | المؤلف: M. Mohamed Musthafa وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه الدراسة تحدي الكشف عن أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، مع التأكيد على الحاجة إلى نماذج دقيقة وقابلة للتفسير للمهنيين في مجال الرعاية الصحية. بينما تفوقت تقنيات التعلم العميق في تحليل الصور الطبية، فإنها غالبًا ما تفتقر إلى الشفافية، حيث تعمل كـ “صناديق سوداء”. لمعالجة ذلك، تستخدم البحث نموذج ResNet50، وهو نموذج تعلم…
-
بكتيريويدوتا تثبط إزالة الميكروغليا لأميلويد-بيتا وتعزز ترسب اللويحات في نماذج الفئران لمرض الزهايمر
2024 | المؤلف: Caroline Wasén وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)قسم “الطرق” يوضح الإجراءات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. يتفصل في معايير اختيار المشاركين، وتصميم التجارب، والتقنيات الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات. قام الباحثون بتنفيذ تجربة عشوائية محكومة لتقييم فعالية التدخل، مع ضمان تخصيص المشاركين إما لمجموعة العلاج أو مجموعة التحكم بطريقة تقلل من التحيز. شملت جمع البيانات مقاييس موحدة وأدوات مصدقة لضمان الموثوقية والصلاحية. استخدمت…