الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الدقة والاسترجاع
-
الكشف عن أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي من خلال هيكل انتباه قابل للتفسير EfficientNetV2 وMLP-mixer
2026 | المؤلف: Mustafa Yurdakul وآخرون | المجلة: Physical and Engineering Sciences in Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ، مما يعالج الحاجة الملحة لأنظمة التشخيص الآلي بسبب معدلات الوفيات العالية المرتبطة بهذه الأورام. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 3,064 صورة MRI معززة بالتباين بتقنية T1، تقيم الدراسة تسع هياكل معروفة للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتحديد العمود الفقري الأكثر فعالية لتصنيف الأورام. تم اختيار EfficientNetV2…
-
تشخيص الأمراض في النباتات في الوقت الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي المعتمد على الشبكات العصبية العميقة
2026 | المؤلف: D. Devarajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل تشخيص أمراض النباتات باستخدام التعلم العميق (PDD-DL)، الذي يستفيد من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتسهيل التشخيص الفوري لأمراض النباتات. الطرق التقليدية للتشخيص، المعتمدة على الفحص البشري والتقنيات المخبرية، بطيئة، عرضة للأخطاء، وغير مناسبة للتطبيقات الزراعية على نطاق واسع. بالمقابل، يظهر إطار عمل PDD-DL تحسنًا كبيرًا في دقة التشخيص، حيث يحقق دقة…
-
إطار عمل التعلم العميق القائم على YOLO لمراقبة صحة النباتات متعددة الفئات في الوقت الحقيقي في الزراعة الدقيقة
2026 | المؤلف: Anurag Rana وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نهجًا قويًا للكشف عن صحة أوراق النباتات باستخدام أطر كشف الكائنات YOLOv8 و YOLOv11. من خلال استخدام نماذج مسبقة التدريب تم تعزيزها من خلال التعلم الانتقالي والتخصيص الدقيق الخاص بالمجال، حققت الدراسة متوسط دقة (mAP) يتجاوز 92% على مجموعة بيانات التحقق. أدى تنفيذ تقنيات تعزيز البيانات المتقدمة إلى تعزيز مرونة النماذج بشكل كبير…
-
الشبكات العصبية المعززة بالانتباه والمحولات للكشف الدقيق عن جدري القرود وأمراض الجلد
2025 | المؤلف: Magdi A. A. Mousa وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الفيروسات (Virology)تتناول هذه الورقة البحثية الحاجة الملحة لأدوات تشخيص فعالة لجدري القرود، خاصة في البيئات ذات الموارد المحدودة حيث قد تكون الطرق التقليدية مثل PCR غير متاحة. يقترح المؤلفون بنية تعلم عميق مبتكرة تعتمد على EfficientNetB7، معززة بآليات انتباه منسقة لتحسين استخراج الميزات ودقة التصنيف لجدري القرود وغيرها من الحالات الجلدية. باستخدام مجموعة بيانات آفات جلد…
-
تحسين مستوحى من البيولوجيا مع نهج الحوسبة التعلم الآلي لتوقع الغدة الدرقية
2025 | المؤلف: Divya Kesavulu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لتوقع اضطرابات الغدة الدرقية، والتي تعتبر قضايا صحية شائعة لها تداعيات كبيرة، خاصة بالنسبة للنساء في المناطق النامية. تستخدم الدراسة خوارزميات ML متنوعة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار، آلة الدعم الناقل (SVM)، وجار الأقرب (KNN)، معززة بطريقة تحسين جديدة تعرف…
-
تقييم قدرة كاشفات الأجسام المعتمدة على YOLO وtransformer للكشف عن الأعشاب الضارة في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Alicia Allmendinger وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس الدراسة فعالية نماذج الكشف عن الأجسام المتقدمة – تحديدًا YOLOv8 و YOLOv9 و YOLOv10 و RT-DETR – في تمييز المحاصيل عن الأعشاب الضارة من أجل الزراعة الدقيقة، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5611 صورة عبر 16 نوعًا من النباتات. تم استخدام مجموعتين متميزتين من البيانات: الأولى تم تدريبها على الأنواع الفردية، بينما تم تجميع…
-
تعزيز الكشف عن أمراض أوراق النباتات من خلال دمج التعلم الآلي والتعلم العميق
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا مبتكرًا لاكتشاف أمراض أوراق النباتات من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل خاص التعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML). تتناول الدراسة قيود الأساليب التقليدية، التي غالبًا ما تكون كثيفة العمالة ومعقدة. من خلال استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مثل VGG19 و Inception v3، قام المؤلفون باستخراج ميزات من صور…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
2025 | المؤلف: R. Preetha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقسيم أورام الدماغ يدمج بين شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4، بهدف تحسين دقة وكفاءة التقسيم. يستخدم النموذج توسيع EfficientNetB4 المركب لتحسين استخراج الميزات عبر دقات متعددة مع تقليل المتطلبات الحسابية. يعزز آلية الانتباه متعددة المقاييس، التي تستخدم نوى بأحجام 1 × 1، 3 × 3، و5 ×…
-
تعزيز الزراعة الدقيقة من خلال نموذج توصية المحاصيل التحويلي القائم على السحابة
2025 | المؤلف: Gurpreet Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نموذج توصية المحاصيل التحويلي (TCRM)، وهو نهج مبتكر يستفيد من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتكنولوجيا السحابية لتقديم توصيات مخصصة للمحاصيل تهدف إلى تعزيز الإنتاجية الزراعية. يستخدم TCRM بيانات في الوقت الحقيقي، ويشمل عوامل بيئية وزراعية، لتحسين التوصيات للمزارعين، خاصة في المناطق النائية، من خلال تنبيهات SMS. يظهر النموذج أداءً متفوقًا مقارنة بالخوارزميات…
-
كشف تسوس الأسنان تحت التعويضات السنية الثابتة من خلال تحليل الأشعة السينية البانورامية الرقمية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على طرق التعلم العميق
2025 | المؤلف: Betül Ayhan وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تستكشف هذه الدراسة فعالية نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، وتحديداً إطار عمل “يو فقط انظر مرة واحدة” (YOLO)، في اكتشاف تسوس الأسنان تحت التعويضات السنية الثابتة (FDPs) باستخدام الأشعة السينية البانورامية. تم استخدام مجموعة بيانات تتكون من 1004 صورة بانورامية من مرضى لديهم FDPs، حيث تم تخصيص 90% للتدريب و10% للاختبار. أظهر نموذج YOLOv7 أداءً…