الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الشبكات العصبية التلافيفية
-
PSD-LW-DCN: شبكة عصبية عميقة خفيفة الوزن قائمة على كثافة الطيف الترددي القوي للكشف عن النوبات
2026 | المؤلف: Peipei Gu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث PSD-LW-DCN، وهو شبكة عميقة خفيفة الوزن مصممة لاكتشاف النوبات عبر الموضوعات باستخدام بيانات EEG. يتناول النموذج تحدي الاختلافات الفسيولوجية المتنوعة بين المرضى، والتي غالبًا ما تعيق أداء أنظمة اكتشاف النوبات الحالية. من خلال استخدام ميزات كثافة الطيف الترددي (PSD) المستمدة من تقدير الطيف متعدد الطور، يقوم النموذج بمعالجة إشارات EEG الخام من خلال…
-
إطار هجين من نوع SVM العميق مع تحسين هندسة ميزات EEG وشرح قائم على SHAP لتصنيف مرض الزهايمر
2026 | المؤلف: Frnaz Akbar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم الدراسة طريقة جديدة للتصنيف متعدد الفئات لتمييز مرض الزهايمر (AD) والخرف الجبهي الصدغي (FTD) والأفراد ذوي الإدراك الطبيعي (CN) باستخدام بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). تدمج الطريقة بين المؤشرات الحيوية الطيفية والاتصالية القابلة للتفسير—مثل قوة النطاق، واعتلال الطيف، والتماسك α—مع تمثيلات زمنية مضغوطة مستمدة من شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد مخصصة (1D-CNN). يتم تقليل…
-
تقييم شامل لنماذج التعلم العميق الخفيفة لتصنيف أمراض الطماطم في بيئات الحوسبة الطرفية
2026 | المؤلف: Trong-Minh Hoang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تناقش هذه القسم تطوير تطبيقات التعلم العميق التي تهدف إلى أتمتة الكشف المبكر والدقيق عن الأمراض في نباتات الطماطم، مشددة على التوازن الحرج بين الكفاءة الحسابية ودقة التشخيص في البيئات الزراعية المحدودة الموارد. يقترح المؤلفون إطار تقييم لسبع هياكل من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، بما في ذلك ShuffleNetV2 و MobileNetV3-Small و SqueezeNet و MobilePlantViT و…
-
إطار إنترنت الأشياء لمراقبة سلامة النشاط الرياضي استنادًا إلى أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء وتحليل الزمان والمكان باستخدام CRNN
2026 | المؤلف: Song-Zhen Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه البحث إطار عمل مبتكر لإنترنت الأشياء لمراقبة النشاط الرياضي يعالج التحديات الرئيسية في نمذجة الميزات الزمانية والمكانية، ونشر الذكاء على الحافة، ونقل البيانات بشكل آمن. يستخدم الإطار المقترح الشبكات العصبية التلافيفية المتكررة (CRNN) للتحليل الزماني المكاني، مما يستخرج الميزات المكانية بشكل فعال من خلال الطبقات التلافيفية ونمذجة الاعتماديات الزمنية باستخدام الشبكات العصبية طويلة…
-
بنية مشتركة لشبكة CNN-Bi-LSTM-transformer مع تفسيرات SHAP لاكتشاف عدم انتظام ضربات القلب متعدد التسميات من تخطيط القلب الكهربائي ذو 12 قطب
2026 | المؤلف: Mohammed T. Al-Bairmani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم هذه القسم بنية جديدة للتعلم العميق (DL) مصممة للتصنيف الآلي لعدم انتظام ضربات القلب في تخطيط القلب الكهربائي (ECG) ذو 12 رصاص، مع معالجة قيود النماذج الحالية في التعقيد، تنوع البيانات، والتحقق. يدمج النموذج المقترح الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTMs)، وطبقات المحولات لاستخراج الميزات الشكلية، الزمنية، والمكانية من…
-
شبكة CNN–ViT هجينة خفيفة الوزن جديدة لتصنيف أمراض أوراق الذرة
2026 | المؤلف: Saber Mehdipour وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للذرة كمحصول عالمي والتحديات التي تطرحها الأمراض النباتية، مما يستلزم طرق تشخيص فعالة. تعتبر طرق الفحص اليدوي التقليدية غير فعالة ومعرضة للأخطاء، مما يدفع لاستكشاف الحلول الآلية. أظهرت التقدمات الأخيرة في رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق، وخاصة من خلال الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViTs)، إمكانيات في تشخيص الأمراض…
-
نموذج محول رؤية قابل للتفسير مع التعلم الانتقالي لتصنيف دقيق لأمراض أوراق الفاصوليا
2026 | المؤلف: Saiprasad Potharaju وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه البحث إطارًا آليًا وقابلًا للتفسير للتعرف المبكر على أمراض أوراق الفاصوليا، وبالتحديد بقعة الأوراق الزاوية وصدأ الفاصوليا، باستخدام بنية محول الرؤية (ViT-B/16) التي تم تحسينها من خلال التعلم الانتقالي من ImageNet. تتناول الدراسة قيود طرق الفحص البصري التقليدية، التي تتطلب جهدًا كبيرًا وتكون ذات طابع شخصي، من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق التي…
-
شبكة الأعصاب التلافيفية المعتمدة على المنطقة (R-CNN) مع دمج الراديوميات ومصفوفة تكرار مستوى الرمادي (GLCM) لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها
2026 | المؤلف: Prathima Devadas وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا للتشخيص المبكر وتصنيف أورام الدماغ باستخدام مزيج من الشبكات العصبية التلافيفية المعتمدة على الأقنعة (R-CNN)، والرياضيّات، ومصفوفة التكرار لمستويات الرمادي (GLCM). من خلال استخدام Mask R-CNN لتقسيم دقيق لمناطق الورم في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) وحساب ميزات رياضية تقيس تباين الورم، تدمج الدراسة بفعالية الرياضيّات الكلاسيكية مع تقنيات التعلم العميق.…
-
TrustNet: شبكة خفيفة الوزن مع تكامل تقدير عدم اليقين والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير الكمي لاكتشاف السكتة الدماغية الإقفارية في صور الأشعة المقطعية
2026 | المؤلف: Mahesh Anil Inamdar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون TrustNet، وهو شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مدمجة مصممة لتعزيز تشخيص السكتة الدماغية الإقفارية من صور الأشعة المقطعية (CT). يتناول النموذج التحديات الحرجة في التصوير الطبي من خلال دمج ميزات تقدير عدم اليقين (UQ) والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، والتي تعتبر حيوية للقبول السريري. TrustNet، بحجم 0.66 ميجابايت فقط، يستخدم تقنية…
-
شبكة عصبية عميقة هجينة مع تحسين ميزات قائمة على تحليل المكونات الرئيسية لتعزيز تصنيف أورام الدماغ
2026 | المؤلف: Binay Kumar Pandey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحديات المرتبطة بتصنيف أورام الدماغ، مع التركيز بشكل خاص على الورم الدبقي، والورم السحائي، وأورام الغدة النخامية، وغياب الأورام. لتعزيز دقة التصنيف، يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا يدمج شبكة عصبية تلافيفية PCA-DenseNet121 مع أوصاف القوام التقليدية. يستخدم هذا النموذج ميزات عميقة مستمدة من مصفوفة التكرار لمستوى الرمادي (GLCM) ونمط ثلاثي محلي (LTP)، جنبًا…