الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
توقع وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في السند، باكستان
Forecasting cardiovascular disease mortality using artificial neural networks in Sindh, Pakistanتتناول هذه الدراسة الزيادة المتزايدة في حالات وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) في محافظة السند في باكستان، باستخدام مجموعة بيانات زمنية من 1999 إلى 2021 مأخوذة من مستشفى مدني في نوابشاه. تستخدم البحث نماذج السلاسل الزمنية التقليدية – نايف، هولت-وينترز، والتنعيم الأسي البسيط (SES) – وتقارن أدائها مع نهج التعلم الآلي، نموذج الشبكة العصبية…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تقسيم يعتمد على UNet وتعلم الآلة البايزي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
Explainable artificial intelligence with UNet based segmentation and Bayesian machine learning for classification of brain tumors using MRI imagesتقدم ورقة البحث تقنية جديدة لاكتشاف أورام الدماغ (BT) في صور الرنين المغناطيسي، تُسمى XAISS-BMLBT، والتي تدمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع التقسيم الدلالي وتعلم الآلة البايزي. إن الكشف المبكر عن أورام الدماغ يعزز بشكل كبير خيارات العلاج ومعدلات بقاء المرضى، وتهدف طريقة XAISS-BMLBT إلى تبسيط العملية الصعبة والمستهلكة للوقت لتحديد الأورام في فحوصات الرنين…
-
نهج متكامل باستخدام نظرية الدعم الاجتماعي ونموذج قبول التكنولوجيا للتحقيق في الاستخدام المستدام لتقنيات التعلم الرقمي
An integrated approach using social support theory and technology acceptance model to investigate the sustainable use of digital learning technologiesتستكشف الدراسة الحالية العوامل التي تؤثر على نوايا الطلاب في استخدام تقنيات التعلم الرقمية (DLTs) من خلال دمج نظرية الدعم الاجتماعي مع نموذج قبول التكنولوجيا (TAM). تم جمع البيانات من 262 طالبًا في جامعة حائل من خلال استبيان، وتم إجراء التحليل باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، والتي شملت تحليل العوامل التأكيدية (CFA) لتأسيس نموذج القياس.…
-
تطوير نظام للكشف عن عرج الماشية في الوقت الحقيقي باستخدام كاميرا جانبية واحدة
Development of a real-time cattle lameness detection system using a single side-view cameraتبحث هذه الدراسة في تطبيق تقنيات التعلم العميق لاكتشاف العرج في الأبقار الحلوب، باستخدام معالجة الصور المتقدمة وخوارزميات كشف الكائنات، وتحديدًا Mask-RCNN من Detectron2 و YOLOv8. تؤكد الدراسة على أهمية الكشف الدقيق عن الأبقار وتتبعها، مع تخصيص معرفات محلية فريدة لتسهيل المراقبة الفردية خلال تسلسلات الفيديو. تعتبر المناطق المستخرجة من خوارزميات الكشف ضرورية لاستخراج الميزات،…
-
اكتشاف الببتيدات المضادة للميكروبات في الميكروبيوم العالمي باستخدام التعلم الآلي
Discovery of antimicrobial peptides in the global microbiome with machine learningحدد البحث 79 من أصل 100 ببتيد تم اختباره أظهر نشاطًا في المختبر، حيث استهدف 63 من هذه الببتيدات مسببات الأمراض بشكل محدد. وهذا يشير إلى إمكانات كبيرة لهذه الببتيدات في التطبيقات المضادة للميكروبات. بالإضافة إلى ذلك، تشير الدراسة إلى أن بعض الببتيدات النشطة قد تنشأ من تسلسلات أطول من خلال عملية تجزئة جينية. لتسهيل…
-
نموذج أساسي شامل للشرائح الرقمية في علم الأمراض من بيانات العالم الحقيقي
A whole-slide foundation model for digital pathology from real-world dataتقدم هذه القسم نظرة عامة على Prov-GigaPath، وهو نموذج أساسي جديد لعلم الأمراض على مستوى الشريحة بالكامل مصمم لمعالجة التحديات الحسابية المتأصلة في علم الأمراض الرقمي. غالبًا ما تعتمد النماذج التقليدية على أخذ عينات من بلاطات الصور من الشرائح ذات الدقة العالية، مما قد يؤدي إلى فقدان السياق الحيوي على مستوى الشريحة. بالمقابل، يتم تدريب…
-
إحداث ثورة في توقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي المعزز بالكمّ
Revolutionizing heart disease prediction with quantum-enhanced machine learningتتناول ورقة البحث تطبيق التعلم الآلي المعزز بالكم (QuEML) في التنبؤ بأمراض القلب، مستفيدة من التقدمات الأخيرة في تكنولوجيا الكم. باستخدام مجموعة بيانات أمراض القلب من كاجل، التي تتكون من 1190 عينة (53% إيجابية و47% سلبية)، تقارن الدراسة أداء QuEML ضد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (TML). شملت مقاييس التقييم الدقة، الدقة، الاسترجاع، الخصوصية، درجة F1،…
-
استخدام التعلم العميق والتعلم الانتقالي للكشف الدقيق عن أورام الدماغ
Employing deep learning and transfer learning for accurate brain tumor detectionتبحث الدراسة في تطبيق هياكل التعلم العميق للنقل لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي (MRI). تقيم أربعة نماذج—ResNet152 و VGG19 و DenseNet169 و MobileNetv3—على مجموعة بيانات مأخوذة من كاجل، باستخدام تقنية التحقق المتقاطع بخمسة طيات وتقنيات تحسين الصور لمعالجة عدم توازن مجموعة البيانات عبر أربع فئات من الأورام: الغدة النخامية، الطبيعية، السحائية، والورم الدبقي.…
-
مقاييس التقييم والاختبارات الإحصائية لتعلم الآلة
Evaluation metrics and statistical tests for machine learningفي هذا القسم، يقدم المؤلفون نظرة شاملة على مقاييس التقييم المصممة لمهام التعلم الآلي (ML) المختلفة، بما في ذلك التصنيف الثنائي والمتعدد الفئات، والانحدار، وتقسيم الصور، واكتشاف الكائنات. يؤكدون على أهمية الاختبار الإحصائي لتحديد ما إذا كانت الفروق الملحوظة في قيم المقاييس بين النماذج ذات دلالة إحصائية أم أنها مجرد نتيجة للصدفة. يعتمد اختيار الاختبارات…
-
التحقيق في نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير للتنبؤ بأمراض الكلى المزمنة
Investigation on explainable machine learning models to predict chronic kidney diseasesتعتبر مرض الكلى المزمن (CKD) تحديًا صحيًا عالميًا كبيرًا، وغالبًا ما يتقدم بدون أعراض في مراحله المبكرة، مما يعقد التشخيص والعلاج في الوقت المناسب. تستكشف هذه الدراسة نهج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) للتنبؤ بمرض الكلى المزمن باستخدام الخصائص السريرية من مجموعة بيانات تضم 491 مريضًا، بما في ذلك 56 تم تشخيصهم بمرض الكلى المزمن.…