الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقسيم أورام الدماغ
-
جي بي تي – سام: نموذج فعال من حيث المعلمات لعمق الوعي لتجزئة أورام الدماغ القابلة للتعميم على التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد الأبعاد GBT ‐ SAM : A Parameter‐Efficient Depth‐Aware Model for Generalizable Brain Tumor Segmentation on mp‐MRI
2026 | المؤلف: Cecilia Diana-Albelda وآخرون | المجلة: International Journal of Imaging Systems and Technology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث GBT-SAM، وهو إطار عمل جديد للتعلم العميق مصمم لتجزئة الأورام الدبقية من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد المعلمات (mp-MRI). يتناول هذا الإطار التحديات المتعلقة بتحديد الأورام يدويًا، والتي غالبًا ما تكون مستهلكة للوقت وغير متسقة، من خلال الاستفادة من تقنيات التجزئة الآلية. يقوم GBT-SAM بتكييف نموذج Segment Anything (SAM) مع mp-MRI، مستخدمًا بكفاءة…
-
تقسيم قوي للأورام الدماغية باستخدام تقنيات التصوير بالرنين المغناطيسي غير المكتملة مع استخدام تباين هولدر ونقل المعرفة المعزز بالمعلومات المتبادلة Robust Brain Tumor Segmentation with Incomplete MRI Modalities Using Hölder Divergence and Mutual Information-Enhanced Knowledge Transfer
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطار عمل جديد لتجزئة أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد الأنماط، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها الأنماط المفقودة بسبب قيود مختلفة. يستخدم الإطار المقترح المعالجة المتوازية ذات النمط الواحد تباين هولدر والمعلومات المتبادلة للحفاظ على الميزات الخاصة بالنمط بينما يقوم بتعديل معلمات الشبكة ديناميكيًا بناءً على المدخلات المتاحة. يحدد…
-
تقسيم أورام الدماغ الموجه بواسطة المعرفة عبر دمج أولويات بصرية-دلالية-طوبولوجية متزامنة Knowledge-guided brain tumor segmentation via synchronized visual-semantic-topological prior fusion
2026 | المؤلف: Mingda Zhang وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد للدمج متعدد الأنماط يهدف إلى تحسين تقسيم أورام الدماغ من خلال دمج المعلومات المكانية واللغوية والبصرية عبر آليات الانتباه التفاعلي ثنائي الاتجاه. يتكون الإطار من مكونين رئيسيين: محول الدمج الدلالي متعدد الأنماط (MSFA)، الذي يجمع بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ثلاثي الأبعاد مع أوصاف نصية سريرية عبر فك الارتباط الدلالي…