الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
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…
-
تصنيف متعدد الفئات قوي لأمراض أوراق المحاصيل باستخدام التعلم العميق الهجين وقابلية تفسير Grad-CAM
2025 | المؤلف: Sankar Murugesan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الدراسة معمارية هجينة جديدة ConvNet-ViT تهدف إلى الكشف بدقة وتصنيف الأمراض في أوراق الموز والكرز والطماطم. قارن الباحثون أداء هذا النموذج الجديد مع عدة نماذج مسبقة التدريب من الطراز الأول، بما في ذلك EfficientNetV2 وConvNeXt وSwin Transformer وVi-Transformer (ViT)، باستخدام مجموعة بيانات متاحة للجمهور تحتوي على أوراق صحية وغير صحية. تم تقسيم مجموعة…
-
تصميم جزيئات الدهون النانوية باستخدام شبكة عصبية قائمة على المحولات
2025 | المؤلف: Alvin Chan وآخرون | المجلة: Nature Nanotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يتناول هذا القسم تطوير وتطبيق نموذج تعلم عميق، COMET، مصمم لتحسين جزيئات الدهون النانوية (LNPs) للعلاجات المعتمدة على RNA. تتأثر فعالية LNPs بتكوينها الدهني ونسبها، مما يجعل تحسين التجارب التقليدية تحديًا بسبب مساحة التصميم الواسعة. لمعالجة ذلك، أنشأ المؤلفون LANCE، وهو واحد من أكبر مجموعات بيانات تركيبات LNP، مما يمكّن COMET من التنبؤ بفعالية LNP…
-
تحسين اكتشاف أورام الدماغ بواسطة التصوير بالرنين المغناطيسي باستخدام التعلم العميق بالتزامن مع تحليل ميزات متعددة ومتنوعة قائم على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
2025 | المؤلف: Asif Rahman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الورقة البحثية في التقدم في التصوير الطبي لتحديد أورام الدماغ، مع التأكيد على تفوق التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) على الطرق التشخيصية التقليدية. تستكشف تقنيات تمثيل الميزات المختلفة، بما في ذلك الأنماط الثنائية المحلية (LBP)، مرشحات جابور، تحويل المويجات المنفصلة (DWT)، تحويل فورييه السريع (FFT)، الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، ومصفوفة طول التشغيل الرمادي (GLRLM)، بالتزامن…
-
تعزيز التنبؤ بعبء السكري المدفوع بالذكاء الاصطناعي: تحليل مقارن لنماذج التعلم العميق والنماذج الإحصائية
2025 | المؤلف: Rasool Esmaeilyfard وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تدرس هذه الدراسة فعالية أربعة نماذج للتنبؤ – المحول مع مشفر تلقائي متغير (VAE)، الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، وحدة التكرار المغلقة (GRU)، ومتوسط الحركة التكاملي الذاتي (ARIMA) – في التنبؤ بالعبء العالمي للسكري. باستخدام بيانات سنوية عن سنوات الحياة المعدلة حسب الإعاقة (DALYs)، والوفيات، وانتشار المرض من 1990 إلى 2021، تم تدريب النماذج على…
-
تطوير أداة تقييم الجروح مدعومة بالذكاء الاصطناعي: نهج منهجي لجمع البيانات وتحسين النموذج
2025 | المؤلف: Alessio Stefanelli وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: العلاج الوظيفي (Occupational Therapy)تتناول الدراسة التحدي الكبير للجروح المزمنة (CWs) في الرعاية الصحية، والتي غالبًا ما تتفاقم بسبب التقييم غير الكافي من قبل المتخصصين في الرعاية الصحية (HCPs) بسبب التدريب المحدود والأعباء العالية. للتخفيف من هذه المشكلات، طور الباحثون أداة تقييم جروح مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) مدمجة في تطبيق موبايل. تم إجراء دراسة رصدية متعددة المراكز في غرب…
-
نهج الشبكة العصبية العميقة المدمج مع التعلم المعزز لتوقع أسعار الصرف باستخدام بيانات السلاسل الزمنية والعوامل المؤثرة
2025 | المؤلف: T. Soni Madhulatha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الدراسة بنية هجينة جديدة تجمع بين شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) وعوامل الشبكة العميقة Q (DQN) لتوقع أسعار الصرف، مع التركيز بشكل خاص على مجموعة بيانات USD/INR. تعزز هذه الطريقة النماذج التقليدية من خلال دمج التعلم المعزز، مما يسمح للنظام بالتعلم التكيفي من التغذية الراجعة وتحسين دقة التنبؤ، كما تقاس بواسطة مقاييس مثل…
-
دمج ميزات متعددة التدفقات من محول الرؤية والشبكة العصبية التلافيفية للكشف الدقيق عن نوبات الصرع من إشارات EEG
2025 | المؤلف: Qi Li وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث نموذج CMFViT، وهو نهج جديد للكشف التلقائي عن النوبات باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). يدمج هذا النموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع محول رؤية (ViT) من خلال استراتيجية دمج ميزات متعددة الجداول (MSFF)، مما يعالج بفعالية قيود طرق التعلم العميق الحالية في التقاط الميزات المحلية والاعتماديات الزمنية العالمية لإشارات EEG. من خلال تحويل…
-
YOLO-LeafNet: إطار عمل قوي للتعلم العميق لاكتشاف أمراض النباتات متعددة الأنواع مع زيادة البيانات
2025 | المؤلف: Ramanjot Kaur وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول هذه الورقة البحثية القضية الحرجة لأمراض النباتات التي تؤثر سلبًا على إنتاج المحاصيل والاستقرار الاقتصادي، لا سيما في القطاع الزراعي في الهند. يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا، يسمى YOLO-LeafNet، لاكتشاف الأمراض في صور الأوراق من أربعة أنواع من المحاصيل: العنب، والفلفل الحلو، والذرة، والبطاطس. باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على حوالي 8,850 صورة ورقة مأخوذة من…
-
نظام كشف التسلل قائم على التعلم العميق باستخدام LSTM مصقول للكشف عن هجمات DoS
2025 | المؤلف: Mohammad O. Hiari وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تناقش هذه الفقرة التحدي الحرج في اكتشاف هجمات حرمان الخدمة (DoS) في أمان الشبكات، مع التأكيد على الحاجة إلى آليات كشف فعالة للحفاظ على توفر الشبكة وموثوقيتها. استجابةً لقيود طرق الكشف التقليدية وزيادة تعقيد التهديدات الشبكية، يقترح المؤلفون نموذج ذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) مخصص مصمم خصيصًا لاكتشاف هجمات DoS. يستفيد هذا النهج في التعلم…