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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تشخيص بمساعدة الكمبيوتر




  • التنبؤ الانتقائي المتوافق مع تأجيل مدرك للتكاليف من أجل تصنيف سريري آمن تحت تحول التوزيع

    2026 | المؤلف: Hyun Kwon وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأوبئة (Epidemiology)

    إطار التنبؤ الانتقائي المقترح لتصنيف المرضى في العيادات يدمج النمذجة الاحتمالية المعايرة، والتنبؤ المتوافق، والتأجيل الواعي بالتكاليف لتعزيز سلامة المرضى. هذا النظام يولد تنبؤات ذات قيم مجموعة مع التحكم في تغطية العينات المحدودة، مؤجلاً الحالات ذات الثقة المنخفضة إلى الأطباء عندما يقلل من التكاليف السريرية المتوقعة. باستخدام التنبؤ المتوافق المنقسم ونسخة مرجحة من الأهمية لتعزيز…


  • نظام كشف بصري عميق لسرطان الخلايا الحرشفية الفموية

    2026 | المؤلف: K. Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم ورقة البحث نظام الكشف البصري العميق (DVDS) الذي يهدف إلى أتمتة الكشف عن سرطان الخلايا الحرشفية الفموية (OSCC) من خلال الصور الهيستوباثولوجية. غالبًا ما تعيق الطرق التشخيصية التقليدية قيود الوقت والتفسير الذاتي، مما يؤدي إلى تباين في النتائج. تستفيد الدراسة من التقدم في الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، لتعزيز دقة وكفاءة التشخيص. تم تدريب…


  • مقارنة تصوير الثدي الرقمي مع مراجعة كاملة لـ ABUS وتصوير الثدي الرقمي مع مراجعة انتقائية لـ ABUS مدعومة بتقنية الذكاء الاصطناعي – التشخيص بمساعدة الكمبيوتر لفحص سرطان الثدي

    2026 | المؤلف: Inyoung Youn وآخرون | المجلة: Korean Journal of Radiology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    هدفت هذه الدراسة إلى تقييم فعالية استراتيجيتين لفحص سرطان الثدي: تصوير الثدي الرقمي (DM) مع تصوير الثدي بالموجات فوق الصوتية الآلي المفسر من قبل أطباء الأشعة (ABUS) مقابل DM مع مراجعة انتقائية لـ ABUS موجهة بتشخيص مدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-CAD). شملت التحليل الرجعي 2,275 امرأة بدون أعراض خضعت للفحص بين مارس 2022 ومارس 2023، حيث…


  • تطوير نموذج مبتكر لاكتشاف سرطان الرئة للتشخيص الدقيق في أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

    2025 | المؤلف: Jian Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم البحث نموذج تعلم عميق متكامل جديد، يُشار إليه باسم CNN-GRU، يهدف إلى تعزيز دقة الكشف عن سرطان الرئة (LC) ضمن أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يجمع هذا النموذج بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية من صور الأشعة المقطعية للرئة ووحدات التكرار المغلقة (GRUs) للتنبؤ النهائي. تعالج الشبكة العصبية التلافيفية الصور…


  • إطار التعلم الهجين ونظام الانتباه الذاتي لتصنيف أورام الدماغ المستندة إلى MRI بشكل قوي

    2025 | المؤلف: Soumyarashmi Panigrahi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينًا جديدًا، يسمى DenseTransformer، يهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). يدمج النموذج ميزات من شبكة DenseNet201 العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا مع بنية Transformer، مع استخدام خاص لآليات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA) وكتل الانتباه للضغط والإثارة (SEA). تتناول هذه الطريقة التحديات المتعلقة بكثافة الحساب، واكتشاف…


  • الكشف والتشخيص المدعوم بالحاسوب للزوائد في المرضى البالغين الذين يخضعون لتنظير القولون: دليل ممارسة سريرية حي

    2025 | المؤلف: Farid Foroutan وآخرون | المجلة: BMJ | المجال: علم الأورام (Oncology)

    في هذا القسم، يتناول البحث السؤال السريري حول فوائد وأضرار الكشف المدعوم بالكمبيوتر (CADe) في المرضى البالغين الذين يخضعون لتنظير القولون لأسباب مختلفة، بما في ذلك الفحص والمراقبة لسرطان القولون والمستقيم (CRC). يعتبر سرطان القولون والمستقيم مصدر قلق صحي كبير، حيث إنه ثالث أكثر أنواع السرطان شيوعًا وثاني سبب رئيسي للوفيات المرتبطة بالسرطان على مستوى…


  • تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي

    2025 | المؤلف: Macarena Teja وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…


  • إطار تعلم آلي محسن لتشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية: منظور أخلاقي جديد

    2025 | المؤلف: Ghadah Naif Alwakid وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة (AI) للتشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVDs). تتناول التحديات المتعلقة بتحقيق دقة تشخيص عالية بسبب تعقيد البيانات السريرية وعملية اختيار الميزات. تستخدم الدراسة منهجيات مختلفة لاختيار الميزات، بما في ذلك اختبار كاي، واكتساب المعلومات، والاختيار الأمامي، والإزالة الخلفية، لتقطير مجموعة مصفاة من…


  • إطار تعلم عميق جماعي لتجزئة الأورام الدبقية وتوقع التصنيف

    2025 | المؤلف: Liang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق المتجمع يهدف إلى تعزيز تقسيم الأورام وتوقع درجة المخاطر للأورام الدبقية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المتعدد الوسائط قبل العملية. إدراكًا للتحديات التي تطرحها تغايرية الورم والندرة المحدودة لبيانات تصنيف الأورام الدبقية، يقترح المؤلفون نموذجًا يدمج مهام التقسيم والتصنيف من خلال بنية U-Net. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف غير المتماثل…


  • التشخيص التقويمي الآلي عبر التعلم الذاتي والإصدار المتعدد الخصائص باستخدام صور الأشعة الجانبية

    2025 | المؤلف: Qiao Chang وآخرون | المجلة: BioMedical Engineering OnLine | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتعلم العميق، وهو شبكة التدريب الذاتي المسبق والتصنيف متعدد السمات (SPMA)، مصممة لتعزيز التشخيص التلقائي لطب الأسنان باستخدام صور السيفالوجرام الجانبية. تؤثر سوء الإطباق على 56% من سكان العالم، مما يستلزم أدوات تشخيص دقيقة، وهو ما تتناوله هذه الدراسة من خلال نهج التعلم الذاتي الذي يستفيد من صور السيفالوجرام…


1 2
التالي→

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