الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ورم دماغي
-
تعزيز الكشف عن أورام الدماغ في الرنين المغناطيسي باستخدام محول رؤية غير حساس للدوران
2024 | المؤلف: Palani Thanaraj Krishnan وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroinformatics | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج “المحول البصري غير القابل للدوران” (RViT)، وهو نموذج تعلم عميق مصمم خصيصًا لتصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي. من خلال استخدام تضمينات الرقع المدورة، يتناول RViT بفعالية تحدي التباين الدوراني في تصوير الأورام، محققًا مقاييس أداء متفوقة، بما في ذلك الحساسية العالية، والخصوصية، ودقة عامة تتجاوز كل من المحول البصري القياسي…
-
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…
-
تعزيز تصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام نهج شبكة عصبية تلافيفية مخصصة متعددة الطبقات
2024 | المؤلف: Eid Albalawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه الورقة البحثية الحاجة الملحة للتشخيص السريع والدقيق لأورام الدماغ لتحسين استراتيجيات العلاج وتحسين توقعات المرضى. تواجه التحليلات التقليدية للتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، التي تعتمد على تفسير الخبراء، تحديات مثل استهلاك الوقت والخطأ البشري. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون بنية جديدة لشبكة عصبية تلافيفية (CNN) تهدف إلى تعزيز دقة وكفاءة اكتشاف أورام الدماغ…
-
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…
-
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…
-
نهج متقدم مدفوع بالذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي باستخدام EfficientNetB2 مع التعديل والتصفية المتجانسة
2024 | المؤلف: A. M. J. Zubair Rahman وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية منهجية جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، باستخدام بنية التعلم العميق EfficientNetB2. لقد واجهت تقنيات معالجة الصور التقليدية وتقنيات التعلم الآلي صعوبات في تحديد مناطق الأورام بدقة بسبب التحديات مثل الضوضاء وتفاوت جودة الصور. لمعالجة هذه القضايا، تتضمن الطريقة المقترحة تقنيات متقدمة لمعالجة الصور، بما في…
-
التشخيص الآلي لورم الدماغ باستخدام شبكات عصبية عميقة متسلسلة مع U-Net متماثل وكتل متبقية غير متماثلة
2024 | المؤلف: Mahmoud Khaled Abd-Ellah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية نظام تشخيص آلي لأورام الدماغ باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاكتشاف وتصنيف وتقسيم الأورام الدبقية في صور الرنين المغناطيسي. يتكون النظام من مرحلتين: تركز المرحلة الأولى على تصنيف صور الرنين المغناطيسي للدماغ إلى فئات طبيعية، وأورام دبقية عالية الدرجة (HGG)، وأورام دبقية منخفضة الدرجة (LGG)، محققة دقة قصوى تصل إلى 99%…
-
استخدام التعلم العميق والتعلم الانتقالي للكشف الدقيق عن أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Sandeep Kumar Mathivanan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في تطبيق هياكل التعلم العميق للنقل لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي (MRI). تقيم أربعة نماذج—ResNet152 و VGG19 و DenseNet169 و MobileNetv3—على مجموعة بيانات مأخوذة من كاجل، باستخدام تقنية التحقق المتقاطع بخمسة طيات وتقنيات تحسين الصور لمعالجة عدم توازن مجموعة البيانات عبر أربع فئات من الأورام: الغدة النخامية، الطبيعية، السحائية، والورم الدبقي.…
-
كشف أورام الدماغ من الصور والمقارنة مع طرق التعلم بالنقل وشبكة الأعصاب التلافيفية ذات الثلاث طبقات
2024 | المؤلف: Mohammad Zafer Khaliki وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث الدور الحاسم لصحة الدماغ واستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) لتشخيص أورام الدماغ، والتي تشمل الورم الدبقي، والورم السحائي، وأورام الغدة النخامية. تسلط الضوء على أهمية الذكاء الاصطناعي (AI) في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة الناتجة عن MRI، لا سيما من خلال تقنيات تصنيف الصور. تستخدم الدراسة نماذج مختلفة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)،…