الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
DeepECG-Net: نموذج هجين قائم على المحولات للتعلم العميق لاكتشاف شذوذ تخطيط القلب الكهربائي في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Manal Alghieth | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم ورقة البحث DeepECG-Net، وهو نموذج تعلم عميق هجين يعتمد على المحولات مصمم لاكتشاف الشذوذ في تخطيط القلب الكهربائي (ECG) في الوقت الحقيقي. تواجه النماذج التقليدية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs)، تحديات مع الاعتماديات بعيدة المدى وكفاءة الحوسبة. يتناول DeepECG-Net هذه القضايا من خلال دمج CNNs وهياكل المحولات، مستخدمًا…
-
تحليل الضغط النفسي لدى الطلاب الهنود من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتقنيات القابلة للارتداء
2025 | المؤلف: Shruti Gedam وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)تقدم الدراسة إطار عمل جديد لاكتشاف الضغط النفسي لدى الطلاب الهنود من خلال دمج الإشارات الفسيولوجية القابلة للارتداء مع خوارزميات التعلم الآلي (ML) المختلفة، وتحديداً تقنيات التجميع والتعزيز. يظهر النموذج أداءً عاليًا، وأتمتة، وتقليل التعقيد الحسابي، مستفيدًا من مجموعة بيانات تضم 200 مشارك تعرضوا لأربعة عوامل ضغط متميزة. تشير النتائج الرئيسية إلى أن خوارزميات الغابة…
-
دمج نموذج هجين مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتشخيص أورام الدماغ: نهج موحد لتحليل MRI والتنبؤ
2025 | المؤلف: D Vamsidhar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الدور الحاسم للكشف الدقيق في العلاج الفعال لأورام الدماغ، مشددًا على أهمية التصوير الطبي للتشخيص المبكر. يقدم البحث نهجين مبتكرين للكشف عن الأورام: الأول يجمع بين معالجة الصور، ومحولات الرؤية (ViT)، وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل الصور الطبية، محققًا دقة تصل إلى 98.17%. النهج الثاني يستخدم تقنية دمج النماذج المتوازية…
-
تخصيص تخطيط العلاج الإشعاعي للورم الدبقي من خلال تحسين فقدان البيانات والمعلومات الفيزيائية
2025 | المؤلف: Michał Balcerak وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تناقش هذه القسم تعقيدات نمو ورم الغليوما، الذي يتميز بطبيعته المتسللة التي تمتد إلى ما وراء الهوامش المرئية في فحوصات التصوير. تعتمد استراتيجيات العلاج الحالية، مثل العلاج الإشعاعي، غالبًا على نهج موحد لا يأخذ في الاعتبار اختلافات المرضى الفردية، مما يؤدي إلى نتائج دون المستوى الأمثل. لمعالجة هذه المشكلة، يقدم المؤلفون إطار عمل Glioma Optimizing…
-
مجموعة بيانات مرجعية وطريقة تعلم عميق لتوقع الأعاصير الاستوائية العالمية
2025 | المؤلف: Cheng Huang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجية المستخدمة لتقييم نموذجهم المقترح، TCN M، مقابل تقنيات التعلم العميق الحديثة المختلفة لتوقع الأعاصير الاستوائية (TC). تشمل المقارنة تسعة طرق مختلفة مصنفة إلى ثلاث مجموعات: نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية الكلاسيكية (LSTM، GRU، SGAN)، الشبكات المعدلة المصممة خصيصًا لتوقع TC (NMPT، DLM، GBRNN، MMSTN)، والنماذج الجوية واسعة النطاق (Pangu-Weather، Fengwu).…
-
منصة عامة لهندسة الإنزيمات المستقلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
2025 | المؤلف: Nilmani Singh وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم البحث منصة جديدة لهندسة الإنزيمات بشكل مستقل تستفيد من التعلم الآلي ونماذج اللغة الكبيرة، مدمجة مع أتمتة البيوفوندري. تهدف هذه النظام إلى تبسيط عملية هندسة البروتين، التي كانت تقليديًا تعاني من الحاجة إلى خبرة وتدخل بشري. من خلال الحاجة فقط إلى تسلسل بروتين مدخل ومقياس لياقة قابل للقياس، تُظهر المنصة تنوعها عبر بروتينات مختلفة.…
-
التعلم العميق لأمن الشبكات: نموذج Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل بدقة
2025 | المؤلف: Abdullah Mujawib Alashjaee | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذج هجين من Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل في الشبكات، موضحًا فعاليته من خلال تحليل بيانات حركة الشبكة. يستفيد النموذج من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات من البيانات الخام وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتحليل الأحداث الزمنية. حقق معدلات دقة عالية بلغت 97.5% على مجموعة بيانات Bot-IoT و94.8% على مجموعة بيانات NSL-KDD، إلى…
-
اختيار الميزات المعتمد على التعلم العميق لاكتشاف اضطراب طيف التوحد
2025 | المؤلف: Ibrahim Nafisah وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق (DL) مصممًا لاكتشاف اضطراب طيف التوحد (ASD) باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة (rs-fMRI). يدمج النموذج مشفرًا تلقائيًا للتخلص من الضوضاء (SSDAE) مع شبكة عصبية متعددة الطبقات (MLP) لاستخراج الميزات ذات الصلة من مجموعة بيانات ABIDE I، التي تم معالجتها مسبقًا من خلال خط أنابيب…
-
تفسير تخطيط صدى القلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل كامل مع التعلم العميق متعدد المهام
2025 | المؤلف: Gregory Holste وآخرون | المجلة: JAMA | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم ورقة البحث تطوير وتحقق من صحة PanEcho، وهو نظام ذكاء اصطناعي (AI) مصمم لأتمتة تفسير تخطيط صدى القلب عبر الصدر (TTE). استخدمت هذه الدراسة مجموعة بيانات شاملة تضم 1.2 مليون فيديو لتخطيط صدى القلب من 32,265 دراسة TTE أجريت في نظام ييل نيو هافن الصحي (YNHHS) بين يناير 2016 ويونيو 2022. تم التحقق من…
-
نموذج أساسي متعدد الوسائط للغة البصرية في طب العيون الحاسوبي
2025 | المؤلف: Danli Shi وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)توضح هذه القسم الأهمية الحاسمة للكشف المبكر عن أمراض العين لمنع فقدان البصر وتسلط الضوء على قيود نماذج الذكاء الاصطناعي العينية الحالية، التي تركز عادةً على أنماط فردية وتكافح مع الأمراض النادرة بسبب التوزيعات الطويلة. لمعالجة هذه التحديات، يقدم المؤلفون EyeCLIP، وهو نموذج أساسي متعدد الوسائط للغة البصرية تم تدريبه على 2.77 مليون صورة لطب…