الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: النرد
-
YOLO-LS: إطار عمل جديد للتعلم العميق لتجزئة أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي
2026 | المؤلف: Jinghui Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث YOLO-LS، وهو إطار متقدم لاكتشاف وتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، حيث يتناول التحديات المتعلقة بالتنوع العالي في خصائص الأورام وقيود التوصيف اليدوي. يعتمد النموذج المقترح على بنية YOLO11n-seg ويقدم ثلاثة ابتكارات رئيسية: دمج ShuffleNet V1 كهيكل خفيف الوزن لتقليل التعقيد الحسابي، وآلية DySample الديناميكية لزيادة التفاصيل الدقيقة، ووحدة C3k2-PoolingFormer لتحسين دمج…
-
جدوى التحديد الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي وتقييم ميزات الإشعاع المستقر بواسطة تصوير HyperSight-CBCT للعلاج الإشعاعي عالي الدقة القابل للتكيف لسرطان البروستاتا
2026 | المؤلف: Ralf Schmidt وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإشعاع (Radiation)تقييمت هذه الدراسة بدقة دقة التقسيم وكفاءته واستقراره لميزات الراديوميك للتخطيط اليدوي (MD) ، والذكاء الاصطناعي (AI) ، والتخطيط الهجين (MD + AI) لأعضاء الحوض باستخدام التصوير المقطعي المحوسب التخطيطي (pCT) وتصوير الأشعة المقطعية المخروطية HyperSight (hCBCT) في سياق العلاج الإشعاعي التكيفي. تم قياس توافق التقسيم باستخدام معامل تشابه دايس (Dice) والمسافة هاوسدورف في النسبة…
-
متوسط خسائر المعايرة من أجل عدم اليقين الموثوق في تقسيم الصور الطبية
2026 | المؤلف: Theodore Barfoot وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا البحث، يتناول المؤلفون قضية الثقة المفرطة في الشبكات العصبية العميقة المستخدمة في تقسيم الصور الطبية، والتي يمكن أن تقوض موثوقيتها في البيئات السريرية. يقترحون استخدام صيغ قابلة للتفريق لخطأ المعايرة المتوسطة L1 (mL1-ACE) كدالة خسارة مساعدة، يتم حسابها على أساس كل صورة، لتعزيز المعايرة على مستوى البكسل. تكشف تجاربهم عبر أربعة مجموعات بيانات…
-
مقارنة نماذج التعلم الآلي اللامركزية ونماذج الذكاء الاصطناعي السريرية مع البدائل المحلية والمركزية: مراجعة منهجية
2026 | المؤلف: José Miguel Diniz وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقيّم هذه المراجعة المنهجية فعالية طرق التعلم اللامركزي (DL)، مثل التعلم الفيدرالي والتعلم الجماعي، مقارنةً بنماذج التعلم المركزي التقليدية (CL) ضمن تطبيقات الرعاية الصحية. قامت المراجعة بتحليل 160 مقالة، تشمل 710 نموذج DL و8,149 مقارنة في الأداء عبر مجالات سريرية متنوعة، لا سيما الأورام، COVID-19، والتشخيصات العصبية. تشير النتائج إلى أنه بينما تفوق CL على…
-
تقسيم عقيدات الرئة الفيدرالية باستخدام بنية هجينة من المحولات وU-Net
2026 | المؤلف: Sapthak Mohajon Turjya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الرئة والجهاز التنفسي (Pulmonary and Respiratory Medicine)تقدم البحث إطار عمل جديد لحفظ الخصوصية في التعلم الفيدرالي يهدف إلى تعزيز تقسيم العقيدات الرئوية الخبيثة في الأشعة المقطعية، وهو عامل حاسم في تقليل وفيات سرطان الرئة. يستخدم الإطار المقترح بنية هجينة من U-Net وTransformer، والتي تدمج كتل التلافيف المتبقية لاستخراج القوام المحلي وآليات الانتباه الذاتي المستندة إلى Transformer لالتقاط الاعتمادات السياقية العالمية. لمعالجة…
-
التعلم الفيدرالي مع نموذج متعدد المقاييس مدمج للانتباه لتجزئة أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sherly Alphonse وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها، مع التأكيد على دور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) في تشخيص ومراقبة سرطانات الدماغ. تواجه طرق التقسيم التقليدية غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية بسبب تخزين البيانات المركزي. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون نموذجًا يعتمد على التعلم المعزز يسمى متوسط الفيدرالية المعزز (RL-FedAvg)، والذي يسمح بتطوير نموذج تعاوني مع الحفاظ…
-
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 ×…
-
MUNet: إطار عمل جديد لتقسيم دقيق لأورام الدماغ يجمع بين شبكات UNet و mamba
2025 | المؤلف: Lijuan Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث MUNet، وهو إطار شبكة جديد مصمم لت segmentation الأورام الدماغية بكفاءة ودقة من خلال دمج نقاط القوة في UNet و Mamba. يتناول MUNet قيود النماذج الحالية، مثل Transformers والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، من خلال دمج وحدة SD-SSM، التي تستخدم المسح الانتقائي ونمذجة الفضاء الحالى لالتقاط ميزات الصورة العالمية والمحلية بفعالية. تعزز هذه…
-
تقسيم أورام الثدي القابلة للتفسير باستخدام الانتباه بالاعتماد على مزيج من نماذج UNet وResNet وDenseNet وEfficientNet
2025 | المؤلف: Shokofeh Anari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة نهج تعلم عميق لتجزئة أورام الثدي باستخدام مجموعة بيانات صور الموجات فوق الصوتية للثدي (BUSI)، معتمدة على بنية UNet المعدلة المعززة بآليات الانتباه مثل وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM) والانتباه غير المحلي. من خلال دمج هياكل ترميز متقدمة مثل ResNet وDenseNet وEfficientNet، يحسن النموذج بشكل كبير من دقة التجزئة، كما يتضح من…