الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
نموذج دمج للتنبؤ ببقاء مرضى سرطان القولون والمستقيم بناءً على الصورة النسيجية والتغيرات الجينية
2025 | المؤلف: Binsheng He وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة المتعلقة بتوقع البقاء على قيد الحياة لدى مرضى سرطان القولون والمستقيم (CRC)، وهي حالة مرتبطة بمراضة ووفيات كبيرة. يبرز المؤلفون الاستكشاف المحدود لدمج خوارزميات التعلم العميق المتقدمة مع الصور النسيجية والامتيازات المحتملة لدمج هذه الصور مع البيانات الجزيئية لتحسين توقعات البقاء. لمعالجة هذه الفجوة، يقترحون إطار عمل جديد للتعلم العميق…
-
نموذج الكشف والتعرف عن EEG للصرع يعتمد على آلية الانتباه المزدوج
2025 | المؤلف: Zhentao Huang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في مجال الأعصاب السريرية، يعد الكشف التلقائي عن نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) أمرًا حيويًا لتسريع تشخيص الصرع وتعزيز رعاية المرضى. تقدم هذه الورقة نموذج دمج الميزات الزمانية والمكانية للكشف عن نوبات الصرع من EEG مع آلية انتباه مزدوج (STFFDA)، الذي يستفيد من تقنيات التعلم العميق لتفسير حالات الصرع مباشرة من بيانات…
-
GraphBAN: نهج استقرائي قائم على الرسوم البيانية لتحسين توقع تفاعلات المركبات والبروتينات
2025 | المؤلف: Hamid Hadipour وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)يقدم هذا القسم نظرة عامة على أهمية فهم تفاعلات المركبات والبروتينات (CPIs) في اكتشاف الأدوية المبكر ويقدم GraphBAN، وهو إطار عمل جديد قائم على الرسوم البيانية مصمم للتنبؤ بهذه التفاعلات. يستخدم GraphBAN معلومات ميزات المركبات والبروتينات لأداء تنبؤات الروابط الاستقرائية، مما يسمح له بالتنبؤ بفعالية بالتفاعلات التي تشمل مركبات وبروتينات لم تُرَ من قبل. تعالج…
-
نموذج رياضي لمرض الجلد المتكتل باستخدام مشتق كابوتو من الرتبة الكسرية عبر تقنية النقطة الثابتة
2025 | المؤلف: Gunaseelan Mani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)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…
-
استغلال أنظمة الاستدلال العصبي الضبابي التكيفية لنماذج الإدراك في تحليل إشارات الدماغ متعددة الأنماط
2025 | المؤلف: T. Thamaraimanalan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث طريقة جديدة، PCA-ANFIS، لتحليل الأنماط المعرفية من خلال إشارات الدماغ، مع التركيز بشكل خاص على تعقيدات بيانات EEG. من خلال دمج تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وأنظمة الاستدلال العصبي الضبابي التكيفية (ANFIS)، تقلل الطريقة بشكل فعال من الأبعاد مع الحفاظ على الميزات الأساسية، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة الحسابية. تشير الدراسة إلى دقة تصنيف…
-
تحليل نموذج العلاج المناعي للسرطان باستخدام حساب التفاضل الكسري الزمني مع خوارزمية هي-لابلاس المعدلة
2025 | المؤلف: Mubashir Qayyum وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تتناول هذه الدراسة تعقيدات علاج السرطان من خلال نموذج علاج سرطان كسري يتضمن العلاج المناعي. من خلال استخدام المعادلات التفاضلية الكسرية التي تم تحليلها عبر مشتق كابوتو الكسرية، يهدف النموذج إلى التحكم في نمو السرطان مع مراعاة ديناميات تجمعات الخلايا المختلفة. تستخدم الأبحاث مجموعة من الهوموتوبيا وتحويلات لابلاس لاستكشاف التفاعلات بين خلايا المناعة الفعالة وخلايا…
-
DTIAM: إطار موحد للتنبؤ بتفاعلات الأدوية مع الأهداف، والألفة المرتبطة بها وآليات الأدوية
2025 | المؤلف: Zhangli Lu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)يتكون إطار عمل DTIAM من ثلاثة مكونات رئيسية: تعلم تمثيل الجزيئات ذاتية الإشراف، تعلم تمثيل البروتينات غير المراقب، ودمج التمثيل لمهام استنتاج الأدوية والأهداف عبر التعلم الآلي الآلي (AutoML). يستخدم تعلم تمثيل الجزيئات ذاتية الإشراف نهجًا على غرار BERT من خلال نموذج يسمى BERMol، الذي يتعلم تمثيلات متجهية للتركيبات الجزيئية من بيانات غير مصنفة على…
-
التقسيم التلقائي واكتشاف المعالم في صور CBCT ثلاثية الأبعاد باستخدام التعلم شبه المراقب للمساعدة في تخطيط جراحة الفك التقويمي
2025 | المؤلف: Haomin Tang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)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…
-
استخدام نهج التعلم الآلي لإنتاج جزيئات نانوية PLGA محسّنة لتطبيقات توصيل الأدوية
2025 | المؤلف: Khaled Almansour وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتوقع حجم جزيئات بولي (حمض اللاكتيك-حمض الجليكوليك) (PLGA) النانوية، والتي تعتبر مهمة في أنظمة توصيل الأدوية. تستخدم الدراسة ميزات إدخال متنوعة، بما في ذلك البيانات الفئوية والرقمية، لتحسين الظروف اللازمة لتخليق جزيئات PLGA بحجم نانوي. تتكامل المنهجية مع ترميز Leave-One-Out لتحويل الميزات الفئوية، وعامل الشذوذ المحلي لاكتشاف…
-
شبكات CNN-Transformer مع مشفر بديل ومفكك مزدوج لتجزئة الصور الطبية
2025 | المؤلف: Lin Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والتطورات في تقسيم الصور الطبية، لا سيما في استخراج الآفات بدقة من الصور الطبية. أظهرت التطورات الأخيرة التي تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمحولات (Transformers) وعدًا، ومع ذلك، غالبًا ما تكافح النماذج الحالية للاستفادة بشكل فعال من الميزات المحلية والعالمية بسبب الخصائص الفريدة لأنسجة الآفات. لمعالجة هذه القيود،…