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.…

تقدم ورقة البحث TransXAI، وهو نموذج هجين جديد يجمع بين محولات الرؤية والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتجزئة الأورام الدبقية في مسح التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد الوسائط (MRI). إن التحديد الدقيق للأورام الدبقية أمر حاسم للتدخلات الجراحية العصبية، ومع ذلك، غالبًا ما تعمل نماذج التعلم العميق الحالية كـ “صناديق سوداء”، مما يحد من قابليتها للاستخدام السريري.…

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)،…

تقدم ورقة البحث NeuroNet19، وهي بنية شبكة عصبية عميقة مصممة لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ (BTs). من خلال الاستفادة من VGG19 كعمود فقري لها، تتضمن NeuroNet19 وحدة تجميع الهرم المقلوب (iPPM) لالتقاط خرائط الميزات متعددة المقاييس بفعالية، مما يعزز قدرة النموذج على استخراج كل من السياقات المحلية والعالمية للصورة بغض النظر عن حجم الورم أو موقعه.…