تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. النرد

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: النرد




  • 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…


  • 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…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.