الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
الكشف عن الصرع المعتمد على EEG باستخدام CNN-SVM وDNN-SVM مع تقليل أبعاد الميزات بواسطة PCA
2025 | المؤلف: Yousra Berrich وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تدرس هذه الدراسة فعالية النماذج الهجينة التي تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية العميقة (DNN) مع آلات الدعم الناقل (SVM) لاكتشاف الصرع، باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل أبعاد الميزات. تم اختبار النماذج على مجموعتين مرجعيتين لتخطيط الدماغ EEG: مجموعة بيانات التعرف على نوبات الصرع وقاعدة بيانات BONN. تشير النتائج إلى أن نموذج…
-
تقسيم الأسنان على الصور متعددة الأنماط باستخدام نموذج تعديل أي شيء
2025 | المؤلف: Peijuan Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تناقش ورقة البحث الأهمية المتزايدة لتقسيم الأسنان في الممارسات السنية بسبب زيادة عدد المرضى والتحول الرقمي في مستشفيات الأسنان. يقدم البحث طريقة جديدة لتقسيم الأسنان تُسمى Tooth-ASAM، والتي تعدل نموذج Segment Anything (SAM) لتحسين أداء التقسيم. تستخدم هذه الطريقة مشفر صور قائم على محول متخصص ومفكك أقنعة مصمم خصيصًا لصور الأسنان وتم تقييمها بدقة باستخدام…
-
تفسير أداء مباراة كرة السلة باستخدام SHAP: رؤى من رابطة كرة السلة الصينية
2025 | المؤلف: Yan Ouyang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تستكشف هذه الدراسة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التي تؤثر على نتائج المباريات في رابطة كرة السلة الصينية (CBA) من خلال تحليل بيانات من 4,100 مباراة على مدى عشرة مواسم (2013-2023). باستخدام سبعة خوارزميات تعلم آلي—XGBoost، LightGBM، شجرة القرار، الغابة العشوائية، آلات الدعم الناقل، الانحدار اللوجستي، وأقرب الجيران—تبني البحث نماذج تنبؤية لنتائج المباريات. يتم استخدام طريقة…
-
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة
2025 | المؤلف: Yagyanath Rimal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)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…
-
scPRINT: التدريب المسبق على 50 مليون خلية يسمح بتوقعات قوية لشبكات الجينات
2025 | المؤلف: Jérémie Kalfon وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون scPRINT، وهو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لاستنتاج الشبكات الجينية (GNI). يتضمن scPRINT تحيزات استقرائية مبتكرة واستراتيجيات تدريب مسبق تعزز ملاءمته لـ GNI، مع معالجة القيود الملحوظة في النماذج الحالية. النموذج قادر على إنتاج شبكات جينية واسعة النطاق خاصة بنوع الخلية ويمكنه أيضًا إجراء توقعات لمهام ذات صلة متنوعة، بما في…
-
نهج متكامل لاختيار الميزات وتعلم الآلة للكشف المبكر عن سرطان الثدي
2025 | المؤلف: Jing Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يظل سرطان الثدي واحدًا من أكثر أنواع السرطان شيوعًا بين النساء في جميع أنحاء العالم، حيث تعتبر الاكتشاف المبكر أمرًا حاسمًا لتحسين معدلات البقاء. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لاختيار الميزات تستخدم قيم الشابلية التراكمية (SHAP) بالتزامن مع الإزالة التكرارية للميزات (RFE) وخوارزمية الغابة العشوائية (RF). لمواجهة مشكلة عدم توازن البيانات، استخدم الباحثون تقنية Borderline-SMOTE.…
-
إعادة تعريف الجينات المتغيرة العالية بواسطة انحدار LOESS المحسن مع نسبة إيجابية
2025 | المؤلف: Yue Xie وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)في هذا القسم، يناقش المؤلفون التحديات التي تطرحها الأبعاد العالية والندرة في بيانات تسلسل RNA أحادي الخلية، مع التأكيد على أهمية اختيار الميزات لتقليل الأبعاد وتحسين القابلية للتفسير. يقدمون خوارزمية جديدة لاختيار الميزات تستخدم الانحدار السلس المحلي المقدر المحسن (LOESS) لنمذجة العلاقة بين مستويات التعبير الجيني المتوسطة والنسب الإيجابية بشكل فعال، مع تقليل خطر الإفراط…
-
تشخيص ALL: هل يمكن أن تت coexist الكفاءة والشفافية؟ نهج تعلم عميق قابل للتفسير
2025 | المؤلف: Dost Muhammad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تقنية المختبرات الطبية (Medical Laboratory Technology)تقدم البحث إطارًا تشخيصيًا جديدًا لسرطان الدم الليمفاوي الحاد (ALL) الذي يدمج بنية EfficientNet-B7 مع تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI). يهدف هذا الإطار إلى تعزيز دقة التشخيص مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية والشفافية في توقعات النموذج. أظهر النموذج أداءً تشخيصيًا مثيرًا للإعجاب، حيث حقق دقة تزيد عن 96% على مجموعة بيانات مستشفى طالقاني و95.50%…
-
هجين من DSR-GAN وCNN للكشف عن مرض الزهايمر بناءً على صور MRI
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية شبكة توليد تنافسية عميقة جديدة لتحسين الدقة (DSR-GAN) مدمجة مع شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف مرض الزهايمر (AD) عبر أربع مراحل: خرف خفيف (MD)، خرف معتدل (MOD)، غير مصاب بالخرف (ND)، وخرف خفيف جداً (VMD). باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على 6,400 صورة MRI، تعمل DSR-GAN على تحسين جودة الصورة من خلال…
