الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
الكشف عن الصرع المعتمد على EEG باستخدام CNN-SVM وDNN-SVM مع تقليل أبعاد الميزات بواسطة PCA
2025 | المؤلف: Yousra Berrich وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تدرس هذه الدراسة فعالية النماذج الهجينة التي تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية العميقة (DNN) مع آلات الدعم الناقل (SVM) لاكتشاف الصرع، باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل أبعاد الميزات. تم اختبار النماذج على مجموعتين مرجعيتين لتخطيط الدماغ EEG: مجموعة بيانات التعرف على نوبات الصرع وقاعدة بيانات BONN. تشير النتائج إلى أن نموذج…
-
نموذج تجميعي قائم على التعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم بدقة من خلال الاستفادة من هياكل ResNet50 وMobileNetV2
2025 | المؤلف: Jatin Sharma وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الدراسة نموذجًا قائمًا على التعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، يجمع بين هياكل MobileNetV2 و ResNet50. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على 11,000 صورة موضحة تمثل عشرة فئات من الأمراض، محققًا دقة اختبار مثيرة للإعجاب تبلغ 99.91%. التحسينات التي أُدخلت على النماذج، بما في ذلك استخدام GlobalAverage Pooling2D، وBatch Normalization، وDropout،…
-
تقسيم الأسنان على الصور متعددة الأنماط باستخدام نموذج تعديل أي شيء
2025 | المؤلف: Peijuan Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تناقش ورقة البحث الأهمية المتزايدة لتقسيم الأسنان في الممارسات السنية بسبب زيادة عدد المرضى والتحول الرقمي في مستشفيات الأسنان. يقدم البحث طريقة جديدة لتقسيم الأسنان تُسمى Tooth-ASAM، والتي تعدل نموذج Segment Anything (SAM) لتحسين أداء التقسيم. تستخدم هذه الطريقة مشفر صور قائم على محول متخصص ومفكك أقنعة مصمم خصيصًا لصور الأسنان وتم تقييمها بدقة باستخدام…
-
طريقة جديدة لاكتشاف التسلل باستخدام تصنيف التجميع واختيار الميزات
2025 | المؤلف: Pooyan Azizi Doost وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه البحث نظام كشف التسلل الهجين (IDS) الذي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات وخوارزمية الغابة العشوائية (RF) للتصنيف، بهدف تعزيز أمان الشبكة من خلال التعرف الفعال على التهديدات السيبرانية والتخفيف منها. تستفيد الطريقة المقترحة من CNNs لاستخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من بيانات الشبكة، مما يقلل من الأبعاد والضوضاء، مما يسمح…
-
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة
2025 | المؤلف: Yagyanath Rimal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)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…
-
نهج متكامل لاختيار الميزات وتعلم الآلة للكشف المبكر عن سرطان الثدي
2025 | المؤلف: Jing Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يظل سرطان الثدي واحدًا من أكثر أنواع السرطان شيوعًا بين النساء في جميع أنحاء العالم، حيث تعتبر الاكتشاف المبكر أمرًا حاسمًا لتحسين معدلات البقاء. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لاختيار الميزات تستخدم قيم الشابلية التراكمية (SHAP) بالتزامن مع الإزالة التكرارية للميزات (RFE) وخوارزمية الغابة العشوائية (RF). لمواجهة مشكلة عدم توازن البيانات، استخدم الباحثون تقنية Borderline-SMOTE.…
-
إعادة تعريف الجينات المتغيرة العالية بواسطة انحدار LOESS المحسن مع نسبة إيجابية
2025 | المؤلف: Yue Xie وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)في هذا القسم، يناقش المؤلفون التحديات التي تطرحها الأبعاد العالية والندرة في بيانات تسلسل RNA أحادي الخلية، مع التأكيد على أهمية اختيار الميزات لتقليل الأبعاد وتحسين القابلية للتفسير. يقدمون خوارزمية جديدة لاختيار الميزات تستخدم الانحدار السلس المحلي المقدر المحسن (LOESS) لنمذجة العلاقة بين مستويات التعبير الجيني المتوسطة والنسب الإيجابية بشكل فعال، مع تقليل خطر الإفراط…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لاكتشاف سرطان الرئة عبر شبكة عصبية مخصصة على صور الأشعة المقطعية
2025 | المؤلف: Mohamed Hammad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تتناول الأبحاث التحدي الحاسم للكشف المبكر عن سرطان الرئة، وهو أحد الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان، حيث يسجل حوالي 1.8 مليون حالة وفاة سنويًا. تعيق الطرق التقليدية لتحليل صور الأشعة المقطعية طبيعتها المستهلكة للوقت، وقابليتها للأخطاء، واعتمادها على التقييمات الذاتية. لتعزيز دقة التشخيص وقابلية التفسير، يقترح المؤلفون شبكة عصبية تلافيفية مخصصة (CNN) مدمجة مع تقنيات…
-
هجين من DSR-GAN وCNN للكشف عن مرض الزهايمر بناءً على صور MRI
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية شبكة توليد تنافسية عميقة جديدة لتحسين الدقة (DSR-GAN) مدمجة مع شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف مرض الزهايمر (AD) عبر أربع مراحل: خرف خفيف (MD)، خرف معتدل (MOD)، غير مصاب بالخرف (ND)، وخرف خفيف جداً (VMD). باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على 6,400 صورة MRI، تعمل DSR-GAN على تحسين جودة الصورة من خلال…
-
التمييز القائم على التعلم الآلي بين الفصام واضطراب ثنائي القطب باستخدام انتروبيا ضبابية متعددة المقاييس وقوة نسبية من تخطيط الدماغ في حالة الراحة
2025 | المؤلف: Hyeon-Ho Hwang وآخرون | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الدراسة التحديات التشخيصية التي تطرحها الفصام (SZ) واضطراب ثنائي القطب (BD)، اللذان يشتركان في أعراض وعوامل وراثية متداخلة، مما يؤدي إلى تشخيصات خاطئة متكررة. هدف الباحثون إلى تحديد العلامات الحيوية المستندة إلى EEG التي يمكن أن تميز بفعالية بين SZ و BD باستخدام تحليل الفوضى متعددة المقاييس (MFE) وتحليل القوة النسبية (RP)، إلى…
