الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقسيم
-
تحليلات الأعمال لتجزئة العملاء: دراسة مقارنة لخوارزميات التعلم الآلي في خدمات البنوك المخصصة
2025 | المؤلف: Md Amran Hossen وآخرون | المجلة: International Journal of Economics Finance & Management Science | المجال: التسويق (Marketing)تجري هذه الدراسة تحليلًا مقارنًا لثلاثة خوارزميات تعلم آلي للتجميع—K-Means وDBSCAN وHierarchical Clustering—تحديدًا لتجزئة العملاء في قطاع البنوك. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من بيانات ديموغرافية ومالية ومعاملات العملاء، تم تقييم الخوارزميات بناءً على درجة Silhouette ومؤشر Davies-Bouldin. تفوقت Hierarchical Clustering على الآخرين، محققة درجة Silhouette قدرها 0.68 ومؤشر Davies-Bouldin قدره 1.15، مما يشير إلى تكوين…
-
تقسيم تلقائي لأورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي بناءً على دمج عميق لميزات الحواف الضعيفة والسياق
2025 | المؤلف: Leyi Xiao وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث طريقة مبتكرة لتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي تلقائيًا تُسمى AS-WEC، والتي تدمج ميزات الحواف الضعيفة والسياق لتعزيز دقة التقسيم. تستخدم الطريقة الكشف التكيفي عن الحواف الضعيفة باستخدام عتبة أوزو المزدوجة (Otsu-WD) لتمييز حواف الورم بفعالية عن الهياكل الطبيعية للدماغ، مما يعالج المشكلة الشائعة للحدود الضبابية في صور الرنين المغناطيسي. بالإضافة إلى…
-
XAI-MRI: نهج مزدوج النمط للتجزئة ثلاثية الأبعاد لأورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Ahmeed Suliman Farhan وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بتجزئة أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي (MRI)، مع التركيز على الصعوبة في تمييز أنسجة الورم عن الأنسجة السليمة، خاصة عند الاعتماد على التجزئة اليدوية من قبل أطباء الأشعة. تعتبر التجزئة الدقيقة ضرورية لتصنيف الورم بشكل فعال وتخطيط العلاج. يقترح المؤلفون نهجًا مبتكرًا مزدوج النمط للتجزئة ثلاثية الأبعاد لأورام الدماغ،…
-
نماذج قائمة على U-Net لتقسيم دقيق للسكتة الدماغية
2025 | المؤلف: Suat İnce وآخرون | المجلة: Chaos Theory and Applications | المجال: علم الأوبئة (Epidemiology)تبحث الدراسة في تقسيم أورام الدماغ في صور التصوير بالرنين المغناطيسي المعتمد على الانتشار (DWI) من مجموعة بيانات ISLES 2022، مع التركيز على ثلاثة نماذج تعلم عميق: U-Net و U-Net++ و Attention U-Net. تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تطرحها السكتة الدماغية الإقفارية، مثل أحجام الآفات المتغيرة وتداخل الضوضاء، مما يعقد عملية التقسيم الدقيقة. أظهرت…
-
إطار تعلم عميق جماعي لتجزئة الأورام الدبقية وتوقع التصنيف
2025 | المؤلف: Liang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق المتجمع يهدف إلى تعزيز تقسيم الأورام وتوقع درجة المخاطر للأورام الدبقية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المتعدد الوسائط قبل العملية. إدراكًا للتحديات التي تطرحها تغايرية الورم والندرة المحدودة لبيانات تصنيف الأورام الدبقية، يقترح المؤلفون نموذجًا يدمج مهام التقسيم والتصنيف من خلال بنية U-Net. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف غير المتماثل…
-
MUNet: إطار عمل جديد لتقسيم دقيق لأورام الدماغ يجمع بين شبكات UNet و mamba
2025 | المؤلف: Lijuan Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث MUNet، وهو إطار شبكة جديد مصمم لت segmentation الأورام الدماغية بكفاءة ودقة من خلال دمج نقاط القوة في UNet و Mamba. يتناول MUNet قيود النماذج الحالية، مثل Transformers والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، من خلال دمج وحدة SD-SSM، التي تستخدم المسح الانتقائي ونمذجة الفضاء الحالى لالتقاط ميزات الصورة العالمية والمحلية بفعالية. تعزز هذه…
-
تقييم تقدم التعلم العميق لتقسيم السحب النقطية الدلالية في البيئات الحضرية
2025 | المؤلف: Hongli Yan وآخرون | المجلة: KN – Journal of Cartography and Geographic Information | المجال: علم الأرض (Geology)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدمات والتحديات في تقسيم السحابة النقطية الدلالية لمشاهد المدن (USPCSS)، مع التأكيد على أهميتها للتطبيقات مثل القيادة الذاتية والتخطيط الحضري. تصنف الدراسة مجموعات البيانات الحالية إلى نوعين: مستوى الطريق ومستوى المدينة، موضحة بياناتها الوصفية وخصائصها الفريدة، بينما تناقش أيضًا التحديات الكامنة في التقسيم الدلالي. علاوة على ذلك، تصنف نماذج…
-
GCL_FCS30: مجموعة بيانات الساحل العالمي بدقة 30 مترًا ونظام تصنيف دقيق من 2010 إلى 2020
2025 | المؤلف: Jian Zuo وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: عمليات سطح الأرض (Earth-Surface Processes)تقدم البحث مجموعة بيانات الخط الساحلي العالمية (GCL_FCS30)، التي تعالج نقص تصنيف الخط الساحلي التفصيلي في مجموعات البيانات العالمية الحالية. تستخدم GCL_FCS30 طريقة جديدة لاستخراج الخط الساحلي تجمع بين مؤشر الفرق المائي المعدل مع نهج تقسيم العتبة التكيفية. لتصنيف، يتم استخدام مصنف مقطع هجين، يدمج خوارزمية الغابة العشوائية مع عينات تدريب مستقرة من مصادر بيانات…
-
LEAF-Net: إطار موحد لاستخراج وتحليل الأوراق في تمييز المحاصيل المتعددة باستخدام YOLOv11
2025 | المؤلف: Ameer Tamoor Khan وآخرون | المجلة: Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الدراسة فعالية نماذج تعتمد على YOLOv11 للكشف عن الأوراق وتقسيمها تلقائيًا في محاصيل متنوعة، بما في ذلك الشعير الربيعي، القمح الربيعي، القمح الشتوي، الجاودار الشتوي، والتريتيكال الشتوي. الهدف الرئيسي هو تحديد ما إذا كان نموذج موحد تم تدريبه على مجموعة بيانات متعددة المحاصيل يمكن أن يتفوق على أداء النماذج الخاصة بالمحاصيل. تشير النتائج…
-
تقسيم الميتوكوندريا وتوقع الوظيفة في صور الخلايا الحية باستخدام التعلم العميق
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)يقدم هذا القسم MoDL، وهو خوارزمية تعلم عميق مصممة لتجزئة صور الميتوكوندريا وتوقع وظائف الميتوكوندريا بناءً على الميزات الشكلية. تم تدريب MoDL على مجموعة بيانات تحتوي على 20,000 ميتوكوندريا موسومة يدويًا من صور فائقة الدقة (SR)، حيث يحقق دقة عالية في التجزئة، مما يسهل التحليل الشكلي التفصيلي. تستخدم الخوارزمية استراتيجية تعلم جماعي، مستفيدة من مجموعة…