الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقسيم الصورة
-
الأشعة السينية البانورامية الاصطناعية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحسين تحليل الصور السنية
2026 | المؤلف: Xingyue Fu وآخرون | المجلة: Journal of Imaging Informatics in Medicine | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لدمج البيانات الاصطناعية والحقيقية في تحليل الأشعة السينية البانورامية (PR) في التطبيقات السنية. يقدم المؤلفون شبكة تنافسية مولدة مشروطة موجهة سريرياً (GAN) تولد مجموعات بيانات اصطناعية بدقتين، مما يسمح باستكشاف توازنات الوفاء والكفاءة عبر ثلاث مهام رئيسية: تقسيم الفم بالكامل، تقسيم الشذوذ، وتصنيف الأمراض متعدد التسميات. تقيم الدراسة أربع…
-
نقل المعرفة التكيفية مع إطار عمل ثنائي الطلاب المتغير لتقسيم الصور الطبية شبه المراقب
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا البحث، يتناول المؤلفون القيود في أطر المعلم-الطالب لتجزئة الصور الطبية شبه المشروطة، لا سيما مشكلات الارتباط القوي ونقل المعرفة غير الموثوق بين الشبكات. يقترحون بنية جديدة تُسمى Dual-Student التي تختار الطالب الأكثر موثوقية في كل تكرار، مما يعزز التعاون ويمنع تعزيز الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك، يقدمون استراتيجية Loss-Aware Exponential Moving Average (LA-EMA) التي…
-
التعلم المتعدد الحالات الهندسي لتجزئة سرطان المعدة تحت إشراف ضعيف
2026 | المؤلف: Chenshen Huang وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات المتعلقة بالتجزئة ذات الإشراف الضعيف للمناطق السرطانية في الصور الكاملة (WSIs) ضمن علم الأمراض الحاسوبي، وخاصة الاعتماد على التعليقات التوضيحية المكلفة على مستوى البكسل. تكافح الأطر الحالية للتعلم متعدد الحالات (MIL) لتوليد أقنعة تجزئة دقيقة لأنها تعتبر WSIs كـ ‘حقائب غير مرتبة من الرقع’، متجاهلة التركيب النسيجي الأساسي والأنماط المعمارية التي…
-
نموذج جديد لشبكة GAN متعددة الخسائر لتسوس اللب مع خوارزميات مستوحاة من اللب للكشف عن تسوس الأسنان عند الأطفال وتقسيمه
2026 | المؤلف: Amira Abdelhafeez Elkhatib وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم البحث Pulp-Caries-GAN، وهو شبكة تنافسية مولدة مبتكرة مصممة لتعزيز الكشف المبكر عن تسوس الأسنان في الفئات السكانية للأطفال. يستخدم هذا الإطار بنية متعددة الخسائر تدمج خسائر تنافسية، وخسائر بكسل، وخسائر إدراكية، وخسائر تشابه هيكلي، إلى جانب استراتيجية تحسين مستوحاة من اللب. يهدف هذا النهج إلى توليد صور أسنان صناعية عالية الدقة مع الحفاظ على…
-
تعزيز اكتشاف العلامات العينية: تقسيم استراتيجي قائم على الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة وحماية الخصوصية
2026 | المؤلف: Chaoyu Lei وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)في هذه الدراسة، نتناول الحاجة الملحة للكشف الدقيق عن العلامات العينية للتشخيص المبكر لأمراض العين مع ضمان خصوصية المريض. غالبًا ما تتضمن طرق الذكاء الاصطناعي الحالية التي تستخدم صور الوجه أو الصور العينية الخارجية معلومات زائدة يمكن أن تؤثر على الأداء والخصوصية. لمواجهة ذلك، أجرينا تحليلًا استعاديًا متعدد الجنسيات شمل 2,360 عينًا من 1,180 صورة…
-
تقسيم الأسنان المبتكر باستخدام الميزات الهرمية ونمذجة التسلسل ثنائي الاتجاه
2026 | المؤلف: Xinxin Zhao وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تتناول ورقة البحث التحديات المتعلقة بتجزئة صور الأسنان في الرقمنة السنية، مع تسليط الضوء على قيود أجهزة الترميز التقليدية التي تستخدم خرائط ميزات ذات دقة ثابتة. غالبًا ما تؤدي هذه الأجهزة إلى تجزئة غير متصلة وتفريق غير كافٍ بين المناطق المستهدفة والخلفية بسبب عدم قدرتها على نمذجة السياق البيئي والعالمي بشكل فعال. بالإضافة إلى ذلك،…
-
الالتفاف العشوائي المدرك دلاليًا ومطابقة المصدر لتعميم المجال في تقسيم الصور الطبية
2026 | المؤلف: Franz Thaler وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يتناول المؤلفون مشكلة التعميم عبر المجالات من مصدر واحد (DG) في تقسيم الصور الطبية، وتحديداً تدريب نموذج على نمط تصوير واحد (مثل، الأشعة المقطعية) وتطبيقه على آخر (مثل، التصوير بالرنين المغناطيسي) دون الحاجة إلى بيانات أو تعليقات إضافية من مجال الهدف. يقدمون طريقة تسمى الالتفاف العشوائي المدرك دلالياً ورسم الخرائط الدلالية (SRCSM)،…
-
إطار عمل ونموذج مفتوح قائم على التعلم العميق لتجزئة الأسنان في التصوير المقطعي المحوسب للأسنان
2025 | المؤلف: You Zhou وآخرون | المجلة: Clinical Oral Investigations | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم البحث تطوير نموذج تعلم عميق، OralSeg، يهدف إلى تحسين دقة وإمكانية الوصول إلى تقسيم مستوى الأسنان في صور الأشعة المقطعية المخروطية (CBCT). لتحقيق ذلك، أنشأ المؤلفون مجموعة بيانات موضحة بكثافة تشمل 35 هيكلاً تشريحياً فموياً رئيسياً واستخدموا بنية UNetR، التي تدمج محول Swin ووحدة Mamba المكانية لتحسين دمج الميزات المتبقية متعددة المقاييس. تم تحسين…
-
تحسين تقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام U-Net والتعلم الانتقالي
2025 | المؤلف: Amin Pourmahboubi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يتناول القسم أهمية تقسيم أورام الدماغ تلقائيًا من صور الرنين المغناطيسي، مشددًا على دوره الحاسم في الممارسة السريرية لتعريف حدود الورم، ومراقبة تقدم المرض، وتخطيط العلاج. بينما يُعتبر التقسيم اليدوي من قبل أطباء الأشعة هو المعيار الذهبي، إلا أنه يستغرق وقتًا طويلاً ويخضع للتفاوت، مما يبرز الحاجة إلى طرق تلقائية موثوقة. تعقيد الأورام، التي يمكن…