الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
إطار عمل موثوق وقابل للتوسع للتعلم العميق لتحسين الكشف عن أورام الدماغ والتشخيص باستخدام التصوير الطبي المعتمد على الذكاء الاصطناعي
2026 | المؤلف: Sultan Ahmad وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث بنية تعلم عميق ذات طبقتين مصممة للكشف التلقائي عن أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، مع التركيز على قابليتها العملية في الإعدادات السريرية. تدمج البنية نموذج تقسيم، DeepLabV3، لتحديد مناطق الأورام المرشحة، تليها شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف وجود الورم. باستخدام التعلم بالنقل والتعديل الدقيق مع النماذج المدربة مسبقًا، تحقق الإطار دقة…
-
دقة فائقة تحافظ على الهيكل لصور قاع الشبكية عبر شبكة متبقية مزدوجة المحولات
2026 | المؤلف: Emmanuel Eric Pazo وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)يقدم هذا القسم شبكة دوال-ترانسفورمر المتبقية للتكبير الفائق (DTRSRN)، وهي بنية جديدة مصممة لتعزيز صور قاع العين عالية الدقة لتشخيص اعتلال الشبكية السكري. تكافح طرق التكبير الفائق التقليدية مع التوازن بين المخرجات المفرطة السلاسة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وإدخال العيوب بواسطة الشبكات التنافسية التوليدية (GANs). تعالج DTRSRN هذه القضايا من خلال دمج ترانسفورمر سوان…
-
PotatoGuardNet: إطار تعلم عميق مصقول لاكتشاف أمراض أوراق البطاطس
2026 | المؤلف: Marriam Nawaz وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا مبتكرًا، يسمى PotatoGuardNet، يهدف إلى أتمتة تصنيف أمراض أوراق البطاطس لتعزيز الإنتاجية الزراعية. نظرًا للتحديات التي تطرحها التغيرات البيئية وأمراض المحاصيل، فإن طرق التصنيف اليدوية التقليدية غالبًا ما تكون غير كافية بسبب طبيعتها المستهلكة للوقت واعتمادها على المعرفة المتخصصة. يستخدم PotatoGuardNet المقترح نموذج Faster-RCNN القائم على Inception-ResNet-V2، الذي يلتقط بفعالية السمات…
-
إطار عمل هجين لشبكة CNN والتعلم المعزز لتحديد المتحدثين باستخدام ميزات طيف ميل والتحويل الموجي المستمر
2026 | المؤلف: Fereshteh Manafzadeh Heir وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الدراسة بنية تعلم عميق هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والتعلم المعزز (RL) لتحديد المتحدث، وهو عنصر حاسم في أنظمة المصادقة البيومترية. تم تقييم طريقتين لاستخراج الميزات: الطريقة 1، التي استخدمت تمثيلات طيف ميل مع آليات انتباه ذاتي، والطريقة 2، التي استخدمت تحويل الموجات المستمرة (CWT) مع موجات مورليت. تم اختبار كلا…
-
نهج جديد للتعلم العميق مع تقنية حقن الميزات لاكتشاف المشي التلقائي في مرض باركنسون باستخدام بيانات متعددة الوسائط
2026 | المؤلف: Faizul Rakib Sayem وآخرون | المجلة: International Journal of Data Science and Analytics | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)تناقش هذه القسم تطوير نموذج جديد للتعلم العميق، Self-FOGNet، يهدف إلى اكتشاف تجمد المشي (FOG) لدى المرضى المصابين بمرض باركنسون (PD). FOG هو عرض مُعطِّل يتميز بصعوبات مفاجئة في الحركة، مما يمكن أن يؤدي إلى السقوط والإصابات. يستخدم النموذج المقترح مجموعة بيانات متعددة الوسائط تتضمن بيانات مقياس تسارع المشي (ACC) والتخطيط الكهربائي للعضلات (EMG) والتخطيط…
-
الهروب من الغابة: بديل شبكي عصبي نادر، قابل للتفسير، وأساسي للبيانات الجدولية
2026 | المؤلف: Salvatore Raieli وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم البحث sTabNet، وهو إطار عمل مبتكر للتوليد الميتا مصمم لمجموعات البيانات الجدولية المستخدمة عادة في الأبحاث البيولوجية. على الرغم من التقدم في الهياكل العصبية، لا يزال هناك عدم توافق حول النماذج التي توازن بشكل فعال بين الأداء، وقابلية التفسير، والكفاءة. يعالج sTabNet هذه الفجوة من خلال دمج مكونين رئيسيين: توليد الهيكل تلقائيًا من خلال…
-
تقييم مقارن وتحليل قابلية التفسير لهياكل الشبكات العصبية التلافيفية الحديثة لتصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2026 | المؤلف: Nitipon Pongphaw وآخرون | المجلة: Journal of Associated Medical Sciences | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه الدراسة تحدي تصنيف أورام الدماغ بدقة وقابلية للتفسير من صور الرنين المغناطيسي، مع التركيز على نظام تصنيف من أربع فئات (غليوما، منينجيوما، ورم الغدة النخامية، وعدم وجود ورم) باستخدام إطار عمل ConvNeXt-Tiny. تم مقارنة أداء ConvNeXt-Tiny مع هياكل الشبكات العصبية الالتفافية المعروفة، بما في ذلك DenseNet169 وXception وMobileNetV3-Large وCNN+DenseNet169 وResNet50، باستخدام التعلم الانتقالي…
-
النمذجة الأمامية المغناطيسية على شبكة دقيقة عبر التعلم العميق مع قيود المعلومات الفيزيائية
2026 | المؤلف: Kunpeng Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الجيوفيزياء (Geophysics)تتناول هذه الورقة البحثية التحديات المتعلقة بالنمذجة الأمامية التقليدية للمغناطيسية الكهربائية (MT)، وتحديدًا التوازن بين الدقة العالية والكفاءة المنخفضة المرتبطة بحسابات الشبكة الدقيقة. يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا يدمج التعلم العميق (DL) مع تقنيات النمذجة الأمامية التقليدية لتعزيز كل من الدقة والكفاءة. تشمل الابتكارات الرئيسية توليد نماذج مقاومة اصطناعية تعكس الظروف الجيولوجية الحقيقية من خلال استيفاء…
-
مسافة فريشيت الإشعاعية (FRD): مقياس متعدد الاستخدامات لمقارنة مجموعات بيانات التصوير الطبي
2026 | المؤلف: Nicholas Konz وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية تحديد ما إذا كانت مجموعتان من الصور الطبية تنشأ من نفس التوزيعات أو من توزيعات مختلفة بدقة، لا سيما في سياق تقييم نماذج توليد الصور. ينتقدون المقاييس الحالية، التي تعتمد غالبًا على مهام تالية متحيزة أو تستخدم مقاييس إدراكية مثل مسافة فريشيت (FID) التي لا تلتقط الميزات التشريحية…