الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: إيوسيني أصفر-(YS)
-
درجات المخاطر المستمدة من H&E المعتمدة على التعلم العميق في سرطان القولون والمستقيم: الارتباطات مع مورفولوجيا الورم، البيولوجيا، واستجابة الأدوية المتوقعة Deep learning‐based H&E‐derived risk scores in colorectal cancer: associations with tumour morphology, biology, and predicted drug response
2026 | المؤلف: Nic Gabriel Reitsam وآخرون | المجلة: The Journal of Pathology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم تطبيق نماذج التعلم العميق (DL) للتنبؤ بنتائج البقاء في مرضى سرطان القولون والمستقيم (CRC) باستخدام صور الشرائح الكاملة الملونة بالهيماتوكسيلين والإيوزين (H&E). على عكس الطرق التقليدية التي تعتمد على ميزات هيستوباثولوجية محددة مسبقًا، يمكّن التعلم العميق الخاضع للإشراف الضعيف التدريب المباشر على النقاط النهائية السريرية، مما يسهل استكشاف الشكل النسيجي الأساسي. يحلل…
-
التعلم العميق متعدد الحالات تحت إشراف ضعيف لتصنيف الآفات الرحمية على صور الشرائح الكاملة الملونة بالهيماتوكسيلين والإيوزين
2026 | المؤلف: Zhixian Zhou وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج تعلم عميق متعدد الحالات تحت إشراف ضعيف (DSMIL) مصمم لتصنيف صور الشرائح الكاملة الملونة بصبغة الهيماتوكسيلين والإيوزين (WSIs) من الأنسجة الرحمية، مع معالجة تحدي نقص طرق الفحص الموثوقة لسرطان الرحم (EC). من خلال تحليل 885 صورة شريحة من 442 مريضًا، حقق النموذج متوسط منطقة تحت منحنى التشغيل الاستقبالي (AUROC) مثير للإعجاب قدره…
-
روزي: توليد الذكاء الاصطناعي لتلوين المناعة المتعددة من صور علم الأمراض
2025 | المؤلف: Eric Q. Wu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم هذا القسم ROSIE، وهو إطار عمل للتعلم العميق مصمم لتعزيز فائدة صبغة الهيماتوكسيلين والإيوزين (H&E) في علم الأمراض النسيجية من خلال استنتاج تعبير وتوطين البروتينات المختلفة من صور H&E بشكل حسابي. على الرغم من الاستخدام الواسع لـ H&E بسبب فعاليته من حيث التكلفة وقدرته على إبراز الشكل النووي والسيتوبلازمي، إلا أنه يفتقر إلى القدرة…