الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أشعة مقطعية بجرعة منخفضة
-
LNMSNet: شبكة تعلم عميق متعددة المهام لتجزئة العقيدات الرئوية وتصنيف الخباثة LNMSNet: a multi-task deep learning network for pulmonary nodules segmentation and malignancy classification
2026 | المؤلف: Yuxin Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يتناول المؤلفون القضية الحرجة لتشخيص سرطان الرئة في مراحله المتأخرة، والذي يرتبط بمعدل بقاء لمدة 5 سنوات لا يتجاوز 8%. يبرزون إمكانية استخدام الأشعة المقطعية منخفضة الجرعة (LDCT) للكشف المبكر، مشيرين إلى أن معدلات البقاء يمكن أن تتجاوز 90% للمرضى الذين تم تشخيصهم في المرحلة الأولى. يقدم البحث LNMSNet، نموذجًا جديدًا مصممًا…
-
تجربة عشوائية لتقديم دعم شخصي متواجد معًا للإقلاع عن التدخين ضمن فحص سرطان الرئة: دراسة YESS Randomised trial of delivering co-located, personalised stop-smoking support within lung cancer screening: the YESS study
2026 | المؤلف: Rachael L Murray وآخرون | المجلة: Thorax | المجال: علم وظائف الأعضاء (Physiology)دراسة يوركشاير لتعزيز الإقلاع عن التدخين (YESS) بحثت في فعالية تدخل الإقلاع عن التدخين المخصص المدمج مع فحص سرطان الرئة باستخدام الأشعة المقطعية منخفضة الجرعة. شملت الدراسة 1,003 مشارك تم عرض دعم الإقلاع عن التدخين عليهم، بما في ذلك العلاج ببدائل النيكوتين والدعم السلوكي، خلال زيارة فحص سرطان الرئة. بعد أربعة أسابيع، تم توزيع المشاركين…
-
CT-Mamba: نموذج هجين للفضاء الحالة القائم على الالتفاف لتقليل الضوضاء في الأشعة المقطعية بجرعات منخفضة CT-Mamba: A hybrid convolutional State Space Model for low-dose CT denoising
2026 | المؤلف: Linxuan Li وآخرون | المجلة: Computerized Medical Imaging and Graphics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الدراسة CT-Mamba، وهو نموذج هجين من نموذج الحالة التلافيفية مصمم لإزالة الضوضاء من صور الأشعة المقطعية منخفضة الجرعة (LDCT). يدمج النموذج قدرات استخراج الميزات المحلية لشبكات الأعصاب التلافيفية (CNNs) مع نقاط القوة في نمذجة الاعتماد على المدى الطويل لإطار عمل Mamba، مما يتيح التقاط التفاصيل المحلية والسياق العالمي في صور LDCT بشكل فعال.…