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…

تقدم البحث إطار عمل جديد لتحويل الرؤية (ViT) معززًا بمنهجية الانتباه متعدد المقاييس الهرمي (HMSA) للكشف التلقائي وتصنيف أورام الدماغ، وخاصةً الدبقية، والورم السحائي، والورم الغدي النخامي، وأنسجة الدماغ السليمة. تشمل الابتكارات الرئيسية استراتيجية تضمين رقع متعددة الدقة تسهل استخراج الميزات على مقاييس مكانية مختلفة (8×8، 16×16، و32×32 رقعة)، وهندسة محول محسنة حسابيًا تقلل من…

تبحث هذه الدراسة في تقنية جديدة للذكاء الاصطناعي (AI) لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مع التركيز بشكل خاص على أربعة أنواع: ورم الغدة النخامية، ورم السحايا، ورم الدبقيات، والعادي. تتناول الدراسة قيود أساليب الذكاء الاصطناعي الحالية، التي غالبًا ما تعاني من الدقة والموثوقية. من خلال استخدام نموذج تعلم عميق جماعي يدمج بين…

تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقترحة إطار عمل جديد يدمج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن وقابلة للفصل (PDSCNN) مع آلة التعلم المتطرفة الانحدارية الهجينة (RRELM). تؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر والتصنيف الدقيق للعلاج الفعال، باستخدام تعديل تكييف هيستوجرام محدود التباين (CLAHE) لتعزيز وضوح ميزات الورم في…