الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقسيم الأورام
-
TUSCAN: تحليل تقسيم وتصنيف الأورام في النسخ الجزيئي المكاني TUSCAN: Tumor segmentation and classification analysis in spatial transcriptomics
2026 | المؤلف: Chenxuan Zang وآخرون | المجلة: PLoS Computational Biology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تحديد خلايا الورم أمر حاسم لفهم تباين الورم والبيئة الدقيقة للورم. لقد حولت التقدمات الأخيرة في علم النسخ الجيني المكاني (SRT) توصيف ملفات النسخ الجيني من خلال السماح بالقياس المتزامن لمواقع النسخ في عينات الأنسجة السليمة. ومع ذلك، لا يزال من الصعب اكتشاف مناطق الورم بدقة داخل هذه العينات. تعتمد الطرق التقليدية غالبًا على توقيعات…
-
إعادة التفكير في كشف الحدود في تقسيم الصور الطبية المعتمد على التعلم العميق Rethinking boundary detection in deep learning-based medical image segmentation
2026 | المؤلف: Yi Lin وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة شاملة على بنية شبكة جديدة، تُسمى CTO، مصممة لتقسيم الصور الطبية. تدمج هذه البنية الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونماذج المحولات البصرية (ViT) وعوامل كشف الحواف لتعزيز تقسيم مناطق الحدود، والتي كانت تحديًا مستمرًا في هذا المجال. تعمل CTO ضمن إطار عمل الترميز-فك الترميز، مع وجود مشفر مزدوج التدفق يجمع بين CNN…
-
MiM: القناع في القناع التدريب الذاتي المسبق لتحليل الصور الطبية ثلاثية الأبعاد MiM: Mask in Mask Self-Supervised Pre-Training for 3D Medical Image Analysis
2026 | المؤلف: Jiaxin Zhuang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث إطار عمل التدريب المسبق “القناع في القناع” (MiM)، مما يعزز قدرات محول الرؤية (ViT) في التعلم الذاتي المشرف (SSL) لتحليل الصور الطبية ثلاثية الأبعاد. من خلال معالجة قيود مشفرات السيارات المقنعة (MAE) بسبب الأبعاد العالية للصور ثلاثية الأبعاد، يتضمن MiM تصميمًا هرميًا يمكّن من إعادة بناء المدخلات المقنعة في وقت واحد على مستويات…