الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أمراض القلب

تحليل مقارن لنماذج تعلم الآلة في توقع مرض الشريان التاجي مع اختيار ميزات محسّن
Comparative analysis of machine learning models for coronary artery disease prediction with optimized feature selection

تستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بمرض الشريان التاجي (CAD) باستخدام مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات فرامينغهام ومجموعة بيانات ز-علي زاده ساني. من خلال اعتماد منهجية منظمة تشمل معالجة البيانات، واختيار الميزات عبر خوارزمية تحسين بحث النسر الأصلع (BESO)، وتقييم نماذج التصنيف المتعددة، تحدد الأبحاث أن الغابة العشوائية (RF) هي الأكثر فعالية…
آلية تعلم آلي محسّنة لنظام الرعاية الصحية للبيانات الضخمة للتنبؤ بعوامل خطر الأمراض
Optimized machine learning mechanism for big data healthcare system to predict disease risk factor

تقدم البحث نظام توقعات معتقدات الثعلب الأحمر العميق (DRFBPS) الجديد الذي يهدف إلى تعزيز التعرف المبكر على عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب. نظرًا للزيادة المتزايدة في انتشار أمراض القلب بسبب عوامل نمط الحياة، يؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر لتحسين نتائج المرضى. تعاني الطرق التنبؤية التقليدية غالبًا من مشاكل مثل اختيار الميزات غير المناسب والتكيف…
التعلم الجماعي مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحسين توقعات أمراض القلب استنادًا إلى مجموعات بيانات متعددة
Ensemble learning with explainable AI for improved heart disease prediction based on multiple datasets

تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الجماعي، وتحديداً طرق التكديس والتصويت، لتحسين دقة التنبؤ بأمراض القلب. من خلال تدريب خمسة عشر نموذجاً أساسياً على مجموعتين بيانات مختلفتين لأمراض القلب، طورت الدراسة نماذج جماعية تجمع بين ستة نماذج أساسية باستخدام نموذج ميتا (تكديس) وتصويت الأغلبية (تصويت). أظهرت النتائج أن كلا الطريقتين الجماعيتين تفوقت على النماذج…
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة
Comparative analysis of heart disease prediction using logistic regression, SVM, KNN, and random forest with cross-validation for improved accuracy

تستكشف هذه الورقة البحثية فعالية التحقق المتقاطع في تعزيز أداء نماذج التعلم الآلي المطبقة على مجموعات بيانات أمراض القلب. تستخدم الدراسة عملية جديدة لتحضير البيانات، تشمل تعويض الميزات العددية بالمتوسط، والميزات الفئوية باستخدام طرق كاي-تربيع، وتطبيق التطبيع. يتم مقارنة أربعة نماذج—الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، أقرب جار (KNN)، وغابة عشوائية (RF)—من خلال التحقق…
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي
Optimizing heart disease diagnosis with advanced machine learning models: a comparison of predictive performance

تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
تعدل الخلايا الدبقية الصغيرة تفاعل الأوعية الدموية الدماغية من خلال الإكتونيوكليوتيداز CD39
Microglia modulate the cerebrovascular reactivity through ectonucleotidase CD39

تستكشف هذه القسم من ورقة البحث دور الميكروغليا والماكروفاجات المرتبطة بالحدود في تنظيم تدفق الدم الدماغي (CBF). تظهر الدراسة أن الميكروغليا ضرورية للحفاظ على مستوى CBF الأساسي والاستجابة للمؤثرات مثل تحفيز الشوارب وحقن الأدينوزين ثلاثي الفوسفات (ATP) في نموذج الفأر، بينما لا تستجيب لحقن الأدينوزين. من المهم أن إعادة توطين الميكروغليا يمكن أن تصحح الشذوذات…
تعزيز تصنيف أمراض القلب استنادًا إلى خوارزمية تحسين الإوز الرمادي وذاكرة المدى الطويل والقصير
Enhancing heart disease classification based on greylag goose optimization algorithm and long short-term memory

تقدم هذه الدراسة خوارزمية تحسين الإوز الرمادي (GGO) التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أمراض القلب. تشمل أمراض القلب حالات مختلفة تؤثر على هيكل القلب ووظيفته، بما في ذلك مرض الشريان التاجي، وعدم انتظام ضربات القلب، واعتلال عضلة القلب. تستخدم الدراسة نسخة ثنائية من GGO (bGGO) لاختيار الميزات، مع تقييمها مقابل ستة خوارزميات تحسين ثنائية…
مستشعر حراري ناعم للتقييم المستمر لتدفق الوصول الوعائي
A soft thermal sensor for the continuous assessment of flow in vascular access

تناقش هذه الفقرة الدور الحاسم لأجهزة الوصول الوعائي (VA) في غسيل الكلى لمرضى الكلى المزمنة (CKD) وتسلط الضوء على التحديات التي تطرحها تضيق الأوعية والجلطات، والتي تؤدي إلى فشل VA. تقدم الدراسة جهازًا جديدًا ناعمًا وقابلًا للارتداء مصممًا للمراقبة المستمرة لتدفق الدم، بهدف الكشف المبكر عن فشل VA. باستخدام قياس الحرارة الهوائية، يستخدم الجهاز حساسات…
الذاكرة المناعية الفطرية بعد إصابة الدماغ تؤدي إلى خلل التوتر القلبي الالتهابي
Innate immune memory after brain injury drives inflammatory cardiac dysfunction

تبحث الدراسة في الأمراض المصاحبة المزمنة التي تنشأ بعد السكتة الدماغية، مقترحة أن هذه قد تنبع من آلية مناعية مشتركة. تحدد الدراسة ذاكرة المناعة الفطرية المايلويدية كمساهم رئيسي في خلل وظائف الأعضاء البعيدة، وخاصة في القلب، بعد السكتة. باستخدام تسلسل الخلايا المفردة، لاحظ المؤلفون تغييرات مستمرة مؤيدة للالتهابات في وحيدات النواة والبلاعم عبر عدة أعضاء…
إحداث ثورة في توقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي المعزز بالكمّ
Revolutionizing heart disease prediction with quantum-enhanced machine learning

تتناول ورقة البحث تطبيق التعلم الآلي المعزز بالكم (QuEML) في التنبؤ بأمراض القلب، مستفيدة من التقدمات الأخيرة في تكنولوجيا الكم. باستخدام مجموعة بيانات أمراض القلب من كاجل، التي تتكون من 1190 عينة (53% إيجابية و47% سلبية)، تقارن الدراسة أداء QuEML ضد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (TML). شملت مقاييس التقييم الدقة، الدقة، الاسترجاع، الخصوصية، درجة F1،…