الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات

DentoMorph-LDMs: نماذج انتشار تعتمد على نسيج اللثة المتصل بـ 8 نقاط جديدة وفقدان الأسنان اللبنية لزيادة صور الأسنان
DentoMorph-LDMs: diffusion models based on novel adaptive 8-connected gum tissue and deciduous teeth loss for dental image augmentation

تقدم هذه البحث DentoMorph-LDMs، إطار عمل مبتكر يعزز إعادة بناء الصور السنية للأطفال واكتشاف الأمراض من خلال دمج الخوارزميات المستوحاة من البيولوجيا في نماذج الانتشار الكامنة (LDMs). يقدم الدراسة وظيفتين جديدتين للخسارة: تعويض بكسل متكيف مع اللثة (GAPI)، الذي يحاكي السلوك التكيفي لأنسجة اللثة، وإعادة بناء قائمة على الانتقال المؤقت (DTBR)، الذي يأخذ في الاعتبار…
بيست إكس للاستدلال البيزاني في علم النشوء والتطور، والفيولوجرافيا، والديناميكا النشوية
BEAST X for Bayesian phylogenetic, phylogeographic and phylodynamic inference

قسم “الطرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجارب محكومة لجمع البيانات حول المتغيرات المحددة. تم تطبيق التحليلات الإحصائية، بما في ذلك نماذج الانحدار واختبار الفرضيات، لتقييم العلاقات بين المتغيرات المستقلة والتابعة. شملت جمع البيانات طريقة أخذ عينات منهجية لضمان التمثيل، وتم تحديد حجم العينة بناءً على…
تحسين اكتشاف سرطان الرئة غير صغير الخلايا باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية والتعزيز التفاضلي
Optimizing non small cell lung cancer detection with convolutional neural networks and differential augmentation

تتناول الدراسة القضية الحرجة لاكتشاف سرطان الرئة، الذي لا يزال سببًا رئيسيًا للوفيات المرتبطة بالسرطان على مستوى العالم. وتبرز أهمية الكشف المبكر وتقترح نهجًا جديدًا يدمج التعزيز التفاضلي (DA) مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للتخفيف من مشكلة الإفراط في التكيف—وهي تحدي شائع يؤثر على تعميم النموذج على البيانات غير المرئية. من خلال استخدام تقنيات تعزيز…
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة
Comparative analysis of heart disease prediction using logistic regression, SVM, KNN, and random forest with cross-validation for improved accuracy

تستكشف هذه الورقة البحثية فعالية التحقق المتقاطع في تعزيز أداء نماذج التعلم الآلي المطبقة على مجموعات بيانات أمراض القلب. تستخدم الدراسة عملية جديدة لتحضير البيانات، تشمل تعويض الميزات العددية بالمتوسط، والميزات الفئوية باستخدام طرق كاي-تربيع، وتطبيق التطبيع. يتم مقارنة أربعة نماذج—الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، أقرب جار (KNN)، وغابة عشوائية (RF)—من خلال التحقق…
طريقة محسّنة لاكتشاف تعب السائق باستخدام الشبكات العصبية متعددة الأنماط
Optimized driver fatigue detection method using multimodal neural networks

تتناول هذه البحث القضية الحرجة لإرهاق السائقين، وهو عامل رئيسي يساهم في حوادث الطرق، من خلال تطوير أنظمة كشف متقدمة تستخدم الشبكات العصبية متعددة الأنماط. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات DROZY، التي تشمل بيانات فسيولوجية ووجهية تم جمعها في ظروف حرمان من النوم، لإنشاء نموذجين من الشبكات العصبية: نموذج دمج الميزات متعددة الأنماط ونموذج الميزات المترابطة…
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
Brain tumor segmentation using multi-scale attention U-Net with EfficientNetB4 encoder for enhanced MRI analysis

تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقسيم أورام الدماغ يدمج بين شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4، بهدف تحسين دقة وكفاءة التقسيم. يستخدم النموذج توسيع EfficientNetB4 المركب لتحسين استخراج الميزات عبر دقات متعددة مع تقليل المتطلبات الحسابية. يعزز آلية الانتباه متعددة المقاييس، التي تستخدم نوى بأحجام 1 × 1، 3 × 3، و5 ×…
نموذج رياضي لمرض الجلد المتكتل باستخدام مشتق كابوتو من الرتبة الكسرية عبر تقنية النقطة الثابتة
Mathematical model of the lumpy skin disease using Caputo fractional-order derivative via invariant point technique

تبحث هذه الورقة البحثية في نموذج كسري لمرض الجلد المتكتل (LSD) باستخدام مشتق كابوتو-فابريزيو الكسري (CFF) لتعزيز فهم ديناميات المرض. يقوم المؤلفون بتطبيق نهج بيكارد-لينديلوف لتأسيس وجود وحصرية الحلول للنموذج. يستخدمون تقنيات عددية تدمج مشتق CFF مع النظرية الأساسية لحساب التفاضل الكسري ونظرية النقطة الثابتة لاشتقاق الحلول في إطار ترتيب كسري. توفر هذه المنهجية المبتكرة…
التقسيم التلقائي واكتشاف المعالم في صور CBCT ثلاثية الأبعاد باستخدام التعلم شبه المراقب للمساعدة في تخطيط جراحة الفك التقويمي
Automatic segmentation and landmark detection of 3D CBCT images using semi supervised learning for assisting orthognathic surgery planning

تتناول هذه الدراسة التحديات التي يواجهها المرضى الذين يعانون من وضع غير طبيعي للفك، مما يستلزم إجراء جراحة تقويم الفك لتحسين العلاقات الإطباقية والجمالية الوجهية. تستخدم الأبحاث نهج التعلم شبه المراقب لتحليل صور الأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد (CBCT)، مع التركيز على التقسيم التلقائي للفك العلوي والسفلي، بالإضافة إلى اكتشاف المعالم التشريحية. تشير النتائج إلى أن…
اختيار معيار الكثافة وإعدادات أنبوب الأشعة السينية لقياس الامتصاص الرقمي المحوسب في الخيول باستخدام خوارزمية تجميع k–means
Selection of density standard and X–ray tube settings for computed digital absorptiometry in horses using the k–means clustering algorithm

في الطب البيطري، تظل الأشعة السينية التقليدية هي التقنية الأساسية للتصوير التشخيصي للحيوانات الصغيرة والخيول. تركز التطورات الأخيرة على دمج تقييم كثافة العظام مع الذكاء الاصطناعي لتعزيز اتخاذ القرارات السريرية. تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزمية التجميع k-means للتمييز بين العظام القشرية والعظام الإسفنجية في أطراف الخيول الصحية والمتأثرة بالتهاب المفاصل، باستخدام معلمات الامتصاص الرقمي…
كشف تسوس الأسنان تحت التعويضات السنية الثابتة من خلال تحليل الأشعة السينية البانورامية الرقمية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على طرق التعلم العميق
Detection of dental caries under fixed dental prostheses by analyzing digital panoramic radiographs with artificial intelligence algorithms based on deep learning methods

تستكشف هذه الدراسة فعالية نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، وتحديداً إطار عمل “يو فقط انظر مرة واحدة” (YOLO)، في اكتشاف تسوس الأسنان تحت التعويضات السنية الثابتة (FDPs) باستخدام الأشعة السينية البانورامية. تم استخدام مجموعة بيانات تتكون من 1004 صورة بانورامية من مرضى لديهم FDPs، حيث تم تخصيص 90% للتدريب و10% للاختبار. أظهر نموذج YOLOv7 أداءً…