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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصنيف الصورة السياقية




  • تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي باستخدام شبكة عصبية متعددة القنوات مع دمج SVM

    2026 | المؤلف: Longzhang Ke وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث إطارًا هجينًا جديدًا لتصنيف أورام الدماغ من صور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، يُطلق عليه اسم شبكة CNN مع انتباه القناة متعددة المقاييس المدمجة مع آلة الدعم المتجهة (MCACNN-SVM). يعالج هذا الإطار قيود الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) في استخراج الميزات من خلال استخدام نوى تلافيفية متعددة المقاييس وآلية انتباه القناة لتعزيز الميزات…


  • تصنيف الصور الطيفية الفائقة عبر المجالات بناءً على التكيف ثنائي الاتجاه

    2025 | المؤلف: Yuxiang Zhang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتكيف الثنائي الاتجاه (BiDA) يهدف إلى تحسين تصنيف الصور الطيفية العالية (HSI) عبر المجالات. يتناول هذا الإطار تحدي التحولات الطيفية في فئات تغطية الأرض عندما يتم الحصول على بيانات التدريب والاختبار من مناطق أو أوقات مختلفة. تستخدم البنية المقترحة نموذج محول ثلاثي الفروع، يتكون من فرع مصدر، وفرع هدف،…


  • تحسين الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف أنواع الطائرات في صور الاستشعار عن بعد

    2025 | المؤلف: Yousef Alraba’nah وآخرون | المجلة: IAES International Journal of Artificial Intelligence | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على الأهمية المتزايدة للشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs) في تطبيقات متنوعة، لا سيما في صور الاستشعار عن بعد، التي اكتسبت شهرة في العقد الماضي. التحديات المرتبطة بتصنيف الطائرات في صور الاستشعار عن بعد، مثل التباينات في الدقة والحجم وأنواع الطائرات والخلفيات المعقدة، تستدعي تطوير نماذج قوية. لمعالجة هذه التحديات، يقدم…


  • تطبيق تقنيات التعلم العميق والتعلم الانتقالي في تصنيف الصور الطبية

    2025 | المؤلف: Tam Sakirin وآخرون | المجلة: EDRAAK | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تستكشف 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

    2024 | المؤلف: Saravanan Srinivasan وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم 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…


  • نهج قائم على التعلم الانتقالي لتصنيف أورام الدماغ

    2024 | المؤلف: Nadia Bibi وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بنية شبكة عصبية InceptionV4، معززة من خلال تقنيات التعلم الانتقالي. نظرًا للحاجة الملحة للتشخيص الدقيق وعلاج أورام الدماغ، والتي تؤثر بشكل كبير على معدلات بقاء المرضى، تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها الطرق التقليدية، مثل الإفراط في التكيف وعدم كفاءة الحسابات. يتم تدريب النموذج المقترح على مجموعة…


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