تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تقسيم

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقسيم




  • 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)،…


  • تقييم عمر العظام الآلي وتوقع طول البالغين من صور الأشعة السينية ليد الأطفال عبر إطار عمل التعلم العميق المتسلسل

    2025 | المؤلف: Nihui Pei وآخرون | المجلة: Journal of Medical Systems | المجال: علم الآثار (Archeology)

    تقدم هذه الدراسة نهجًا آليًا جديدًا لتقييم عمر العظام وتوقع طول البالغين باستخدام نموذج تعلم عميق متسلسل تم تطبيقه على أشعة اليد للأطفال. تعتمد الطرق التقليدية، التي تعتمد على التفسير اليدوي، غالبًا على التقدير الشخصي وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يؤدي إلى تباين في النتائج. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات تتكون من 8,242 صورة أشعة لليد اليسرى…


  • تقييم منهجي لمنصات النسخ الجزيئي الفرعي عالية الإنتاجية عبر الأورام البشرية

    2025 | المؤلف: Pengfei Ren وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    أدت التطورات الأخيرة في علم النسخ الجزيئي المكاني إلى تحسين الدقة والإنتاجية، مما يستلزم تقييمًا منهجيًا لهذه التقنيات. تقيم هذه الدراسة بيانات النسخ الجزيئي المكاني التي تم إنشاؤها من مقاطع الأنسجة المتسلسلة من عينات سرطان الغدة الدرقية، وسرطان الكبد، وسرطان المبيض عبر أربعة منصات عالية الإنتاجية: Stereo-seq v1.3، Visium HD FFPE، CosMx 6K، وXenium 5K.…


  • DenPAR: مجموعة بيانات الأشعة السينية داخل الفم المشروحة لتعلم الآلة

    2025 | المؤلف: Sumudu Rasnayaka وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تتناول الورقة البحثية انتشار الأمراض السنية والدور الحاسم للأشعة السينية داخل الفم (IOPA) في تشخيصها ومراقبتها. تؤثر الأمراض السنية على حوالي 3.5 مليار شخص على مستوى العالم، مما يؤدي إلى مضاعفات صحية كبيرة إذا لم يتم علاجها. الكشف المبكر من خلال الفحوصات السريرية وتقنيات التصوير أمر ضروري للإدارة الفعالة. على الرغم من وجود طرق تصوير…


  • التعرف على السلوك المعتمد على التعلم العميق للخنازير المرباة في مجموعات: تعزيز إدارة الثروة الحيوانية باستخدام تقنيات التقسيم

    2025 | المؤلف: Pensiri Akkajit وآخرون | المجلة: Emerging Science Journal | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)

    تتناول الدراسة الحاجة الملحة لإدارة مستدامة للماشية من خلال تقديم نموذج مبتكر للشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، معزز بتقنيات التقسيم، لمراقبة سلوكيات الخنازير المرباة في مجموعات. تواجه طرق الملاحظة التقليدية تحديات بسبب كثافة الحيوانات والاحتجاب، وهو ما يتغلب عليه هذا النموذج من خلال عزل الخنازير الفردية في لقطات الفيديو. حقق نموذج YOLOv11m-augmentation متوسط دقة (mAP) قدره…


  • التطبيق السريري للتعلم العميق لتحسين الكشف عن تسوس الأسنان متعدد المراحل في الأشعة السينية البانورامية

    2025 | المؤلف: Suchaya Pornprasertsuk‐Damrongsri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    في هذه الدراسة، تحقق أراياسانتيبارب ومونغكولوات من تطبيق تقنيات التعلم العميق لتعزيز اكتشاف تسوس الأسنان على الأشعة السينية البانورامية، وهي مهمة غالبًا ما يتم تجاهلها في الممارسة السريرية. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 500 صورة بانورامية تم التحقق منها مقابل صور بايتوينغ، حدد الباحثون 1,792 حالة من التسوس عبر 14,997 سنًا، مع توفير التعليقات التوضيحية…


  • 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…


  • تطوير أداة تقييم الجروح مدعومة بالذكاء الاصطناعي: نهج منهجي لجمع البيانات وتحسين النموذج

    2025 | المؤلف: Alessio Stefanelli وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: العلاج الوظيفي (Occupational Therapy)

    تتناول الدراسة التحدي الكبير للجروح المزمنة (CWs) في الرعاية الصحية، والتي غالبًا ما تتفاقم بسبب التقييم غير الكافي من قبل المتخصصين في الرعاية الصحية (HCPs) بسبب التدريب المحدود والأعباء العالية. للتخفيف من هذه المشكلات، طور الباحثون أداة تقييم جروح مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) مدمجة في تطبيق موبايل. تم إجراء دراسة رصدية متعددة المراكز في غرب…


  • 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…


  • إطار عمل متتابع لتفسير أورام الدماغ باستخدام متغيرات Yolo

    2025 | المؤلف: S. Priyadharshini وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا لتحديد وتقسيم أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام تقنيات التعلم العميق المتقدمة. مع الاعتراف بالتحديات التي يواجهها المتخصصون الطبيون في تقييم صور الرنين المغناطيسي يدويًا بسبب قيود الوقت والتباين، تقيم الدراسة أداء YOLOv9 و YOLOv10 و YOLOv11 على مجموعة بيانات أورام الدماغ من Figshare ومجموعة بيانات BraTS2020. تشمل…


←السابق
1 2 3 4 5 … 8
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.