الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصنيف الصورة السياقية
-
تطبيق تقنيات التعلم العميق والتعلم الانتقالي في تصنيف الصور الطبية
Application of Deep Learning and Transfer Learning Techniques for Medical Image Classificationتستكشف هذه الورقة البحثية تأثير التعلم العميق (DL) والتعلم الانتقالي (TL) على الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على تصنيف الصور الطبية. تؤكد الدراسة على قدرة نماذج DL، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مثل ResNet50 و VGG16، على تحقيق دقة أعلى في التمييز بين COVID-19، والالتهاب الرئوي الفيروسي، وحالات الرئة الطبيعية مقارنةً بأساليب التعلم الآلي…
-
نموذج هجين لشبكة عصبية عميقة لتصنيف صور أورام الدماغ متعددة الفئات
A hybrid deep CNN model for brain tumor image multi-classificationتقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتشخيص وتصنيف أورام الدماغ من خلال نظام تصنيف متعدد الطبقات قائم على التعلم العميق ومؤتمت بالكامل يستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تُنتقد الطرق التقليدية، التي تعتمد على التقييمات النسيجية لعينات الخزعة، لكونها غازية، وتستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء البشرية. لمعالجة هذه التحديات، طور المؤلفون ثلاثة نماذج CNN متميزة مصممة لمهام…