الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصويت الأغلبية
-
تعزيز اكتشاف سرطان الجلد من خلال التعلم العميق ودمج بيانات المرضى وصور آفات الجلد Advancing skin cancer detection through deep learning and fusion of patient metadata and skin lesion images
2026 | المؤلف: Shafiqul Islam وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تتناول الأبحاث الزيادة المتزايدة في حالات سرطان الجلد وزيادة أوقات الانتظار لتقييم آفات الجلد في المملكة المتحدة، مما يبرز الحاجة إلى طرق التصنيف الآلي في التليدرماتولوجي. يقترح المؤلفون إطار عمل للذكاء الاصطناعي (AI) يدمج بيانات المريض وبيانات الصور لتصنيف آفات الجلد على أنها مشبوهة أو غير مشبوهة. جمعوا مجموعة بيانات كبيرة تتكون من 79,246 صورة…
-
التعلم الجماعي لتنبؤ عدم استقرار الميكروساتلايت في سرطان القولون باستخدام صور تنظير القولون قبل العلاج والبيانات السريرية Ensemble learning for predicting microsatellite instability in colorectal cancer using pretreatment colonoscopy images and clinical data
2026 | المؤلف: Jia You وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الدراسة نهجًا غير جراحي للتنبؤ بعدم استقرار الميكروساتلايت (MSI) في سرطان القولون والمستقيم (CRC) من خلال تطوير إطار تعلم جماعي يدمج صور تنظير القولون قبل العلاج مع البيانات السريرية الروتينية. نظرًا لأن طرق اختبار MSI التقليدية، مثل الكيمياء المناعية (IHC) وتفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR)، غالبًا ما تكون جراحية ومكلفة من حيث الموارد، تتناول…
-
شبكة تعلم هجين مع تغيير الحجم التدريجي وPCA لتشخيص سرطان عنق الرحم على شرائح WSI A hybrid learning network with progressive resizing and PCA for diagnosis of cervical cancer on WSI slides
2026 | المؤلف: Nitin Kumar Chauhan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث شبكة تعلم هجينة مصممة لتعزيز تشخيص سرطان عنق الرحم باستخدام صور الشرائح الكاملة (WSI). يدمج هذا الإطار المبتكر إعادة الحجم التدريجي وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتحسين استخراج الميزات من الصور المعززة ذات الدقة المتفاوتة. بشكل محدد، يستخدم نموذجين عميقين مدربين بدقة، ResNet-152 و VGG-16، باستخدام تقنيات التعلم الانتقالي والتدريب الدقيق. ثم تتم…
-
BIMSSA: تعزيز توقعات السرطان باستخدام تحسين سرب السلافس وطرق التعلم الآلي الجماعي BIMSSA: enhancing cancer prediction with salp swarm optimization and ensemble machine learning approaches
2026 | المؤلف: Pinakshi Panda وآخرون | المجلة: Frontiers in Genetics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم ورقة البحث تطوير نموذج تعلم آلي جماعي، يسمى BIMSSA، يهدف إلى تحسين الكشف عن السرطان من خلال تحليل بيانات التعبير الجيني عالية الأبعاد. نظرًا لارتفاع معدلات السرطان والوفيات المرتبطة بها، تؤكد الدراسة على أهمية التشخيص المبكر الذي يسهل تقنيات التعلم الآلي. يستخدم نموذج BIMSSA استراتيجية اختيار ميزات متسلسلة تجمع بين طرق بوروتا وتحسين الحد…