الأبحاث في مجلة: Brain Informatics
-
بنية هجينة عميقة CNN-BiLSTM-BiGRU مع قابلية التفسير لاكتشاف ضعف الإدراك الخفيف باستخدام EEG
2026 | المؤلف: Aishik Tokdar وآخرون | المجلة: Brain Informatics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث إطار عمل جديد CNN-Res-SE-BiLSTM-BiGRU للكشف التلقائي عن ضعف الإدراك المعتدل (MCI) من بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) الخام. يستفيد هذا النموذج من الكتل التلافيفية والاحتياطية لبنية زمنية محلية، وطبقات متكررة ثنائية الاتجاه للاعتماديات بعيدة المدى، ووحدات ضغط وتحفيز (SE) للاهتمام القنوي. تم تقييم أداء النموذج بدقة باستخدام التحقق المتقاطع بخمس طيات، محققًا دقة…
-
دمج متعدد الأنماط وقابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن مرض الزهايمر
2026 | المؤلف: Vimbi Viswan وآخرون | المجلة: Brain Informatics | المجال: الطب النفسي والصحة النفسية (Psychiatry and Mental Health)تستكشف هذه المراجعة المنهجية دمج البيانات متعددة الأنماط لتعزيز دقة ووضوح نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) في تشخيص والتنبؤ بمرض الزهايمر (AD). تجمع بين التقدمات الحديثة في أساليب دمج البيانات متعددة الأنماط المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، فحصًا شاملاً لمجموعات البيانات المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك أنماطها وتقنيات المعالجة المسبقة. تصنف المراجعة طرق توحيد البيانات المختلفة عبر…
-
نهج دمج مشترك قائم على التعلم العميق لاستغلال المعلومات التشريحية والوظيفية للدماغ في اضطرابات طيف التوحد
2024 | المؤلف: Sara Saponaro وآخرون | المجلة: Brain Informatics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في هذه الدراسة، يستكشف المؤلفون دمج بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي والوظيفي لتعزيز أداء نماذج التعلم العميق (DL) في تمييز الأفراد المصابين باضطرابات طيف التوحد (ASD) عن الضوابط النامية بشكل طبيعي (TD). باستخدام مجموعة بيانات من مجموعات ABIDE I و II، شملت التحليل 1383 موضوعًا ذكريًا تتراوح أعمارهم بين 5 إلى 40 عامًا، تضم 680…