الأبحاث في مجلة: Frontiers in Radiology
-
هل يمكن أن تقدم الذكاء الاصطناعي في التصوير البانورامي الفكي تقدماً في تشخيص الأسنان من خلال تحليل الصور الآلي؟
2026 | المؤلف: Dan Adrian Luțescu وآخرون | المجلة: Frontiers in Radiology | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على التعليم الطبي والممارسة السريرية في طب الأسنان، لا سيما من خلال التقدم في التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية. لقد عززت هذه التقنيات بشكل كبير دقة تفسير الصور الشعاعية البانورامية (OPGs)، مما أدى إلى تحسين الكشف والتصنيف والتجزئة للتشريح المعقد والآفات السنية. تشمل الإنجازات…
-
التطبيقات، تحليل الصور، وتفسير الرؤية الحاسوبية في التصوير الطبي
2026 | المؤلف: Yasunari Matsuzaka وآخرون | المجلة: Frontiers in Radiology | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تسلط هذه المراجعة الضوء على الدور التحويلي لرؤية الكمبيوتر في التصوير الطبي، مع التأكيد على تقدمها وتطبيقاتها واتجاهات البحث المستقبلية. لقد عزز دمج التعلم العميق، وخاصة من خلال الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، بشكل كبير دقة التشخيص وكفاءة العمليات في الرعاية الصحية. تعتبر الشبكات العصبية التلافيفية محورية للمهام مثل تقسيم الصور واستخراج الميزات عبر أنماط التصوير…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام التعلم العميق: أداء عالٍ مع تقليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Jacky Huang وآخرون | المجلة: Frontiers in Radiology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)هدفت الدراسة إلى تحسين تقسيم أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي من خلال استخدام نموذج تعلم عميق (DL)، وبالتحديد 3D U-Net، مع تقليل عدد تسلسلات الرنين المغناطيسي المطلوبة. باستخدام مجموعة بيانات MICCAI BraTS لعام 2018، ركزت الدراسة على تقسيم الأورام المعززة (ET) ولب الأورام (TC) مع تركيبات مختلفة من تسلسلات الرنين المغناطيسي: T1C فقط، FLAIR…