الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات التصنيف
-
تحسين تصنيف الجسيمات تحت المرئية في مجهر التصوير التدفق عبر توليد الصور المعتمد على الذكاء الاصطناعي
2026 | المؤلف: Utku Özbulak وآخرون | المجلة: Journal of Pharmaceutical Sciences | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الدراسة تطبيق مجهر تصوير التدفق مع التعلم العميق لتحليل الجسيمات تحت المرئية (SvP)، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها ندرة البيانات وعدم التوازن بين أنواع الجسيمات. تسلط الدراسة الضوء على الصعوبة في تمييز الجسيمات الأقل شيوعًا، مثل زيت السيليكون وفقاعات الهواء، عن الجسيمات البروتينية الأكثر شيوعًا بسبب توافر الصور المحدود للأولى.…
-
شبكة عصبية عميقة هجينة مع تحسين ميزات قائمة على تحليل المكونات الرئيسية لتعزيز تصنيف أورام الدماغ
2026 | المؤلف: Binay Kumar Pandey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحديات المرتبطة بتصنيف أورام الدماغ، مع التركيز بشكل خاص على الورم الدبقي، والورم السحائي، وأورام الغدة النخامية، وغياب الأورام. لتعزيز دقة التصنيف، يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا يدمج شبكة عصبية تلافيفية PCA-DenseNet121 مع أوصاف القوام التقليدية. يستخدم هذا النموذج ميزات عميقة مستمدة من مصفوفة التكرار لمستوى الرمادي (GLCM) ونمط ثلاثي محلي (LTP)، جنبًا…
-
بيانات تخطيط القلب الكهربائي (ECG) الزمنية لتوقع مبكر لتوقف القلب
2026 | المؤلف: M. Khurram Umair وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تتناول ورقة البحث التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على الرعاية الصحية، وخاصة في مجال أمراض القلب، حيث يعزز تحليل أنماط تخطيط القلب الكهربائي (ECG) لتحسين دقة التشخيص. نظرًا لانتشار الأمراض القلبية الوعائية والحاجة الملحة للتنبؤ المبكر بالسكتة القلبية المفاجئة، تحقق الدراسة في فعالية تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المطبقة على بيانات تخطيط القلب…
-
التعرف على الأنشطة البشرية في مجموعة مفتوحة من مستشعرات الحركة المثبتة على الرأس
2026 | المؤلف: Angela Cortese وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم من ورقة البحث النتائج الرئيسية المتعلقة بتحسين مصنفات التعرف على النشاط البشري (HAR) المثبتة على الرأس. يكشف أن المصنفات الحالية يمكن تعديلها لتحديد الأنشطة غير المرئية سابقًا من خلال دمج آليات مفتوحة خفيفة الوزن بعد الحدث، دون الحاجة إلى تغييرات في بنية النموذج أو إعادة التدريب. تُظهر تقييم شامل يستبعد نشاطًا واحدًا…
-
إطار التعلم العميق الهجين ومنطق الضباب للكشف عن أمراض الطماطم وتصنيفها بشكل قوي
2026 | المؤلف: Satrughan Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…
-
مصنف الأرق-LCA: تطبيق ويب مفتوح لتصنيف أنواع الأرق باستخدام تحليل الفئة الكامنة
2026 | المؤلف: Matteo Carpi وآخرون | المجلة: Sleep Medicine | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)يتناول القسم تطوير مصنف الأرق-LCA، وهو تطبيق ويب مفتوح المصدر مصمم لتعزيز الفهم وتطبيق أنماط الأرق التي تم تحديدها من خلال تحليل الفئات الكامنة (LCA). لقد دفعت تباينات تقديمات الأرق الباحثين للبحث عن أنواع موثوقة من الاضطراب، والتي أضاء عليها LCA من خلال الكشف عن الفروق في الأعراض الليلية، التأثير المدرك، والضيق النهاري. ومع ذلك،…
-
استخراج الميزات في مجموعات بيانات أمراض النباتات الحسية باستخدام وظائف العضوية المعاد تشكيلها المستقلة عن متغيرات الفئة
2026 | المؤلف: Ayushi Gupta وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث تقنية استخراج الميزات المعتمدة على دالة العضوية (MFFE) التي تهدف إلى تحسين مجموعات بيانات النباتات المعتمدة على المستشعرات ذات الحجم الصغير، وخاصة لاكتشاف أمراض الطماطم. من خلال استخدام مجموعتين من البيانات المعتمدة على المستشعرات في الوقت الحقيقي، TomEBD و TPMD، يتناول الدراسة عدم توازن البيانات من خلال تقنية KMeans-SMOTE. تستخدم استخراج الميزات دوال…
-
نموذج التعلم الآلي القائم على معايير الدم الروتينية والبيوكيميائية للتشخيص المبكر لمرض الكلى السكري
2026 | المؤلف: Wei Yong وآخرون | المجلة: Frontiers in Endocrinology | المجال: أمراض الكلى (Nephrology)تتناول هذه الدراسة تحدي التشخيص المبكر لمرض الكلى السكري (DKD)، وهو سبب رئيسي لمرض الكلى في مراحله النهائية، من خلال تطوير نماذج تعلم الآلة التي تستخدم معايير الدم والبيانات الكيميائية الروتينية. شملت الأبحاث تحليلًا استعاديًا لـ 3,114 مريضًا مصابًا بالسكري من المستشفى الثاني التابع لكلية ونان الطبية و1,496 مريضًا من NHANES 2005-2018 للتحقق الخارجي. تم…
-
التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج الوظيفية في السكتة الدماغية الإقفارية الحادة: رؤى من سجل السكتة الدماغية الوطني
2026 | المؤلف: Taehoon Ko وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأوبئة (Epidemiology)تدرس هذه الدراسة التحديات المتعلقة بتوقع نتائج المرضى بعد علاج السكتة الدماغية الإقفارية الحادة، باستخدام تحليل رجعي لسجل وطني يضم 40,586 مريضًا. تشمل المؤشرات الرئيسية للنتائج الإيجابية التي تم تحديدها العمر الأصغر (نسبة الأرجحية [OR]: 0.975؛ 95% فترة الثقة [CI]: 0.972-0.977؛ p < 0.001)، انخفاض درجة مقياس السكتة الدماغية الوطني في البداية (OR: 0.862؛ 95%…