الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
تحليل الذكاء لكفاءة توصيل جزيئات الأدوية إلى مواقع الأورام السرطانية باستخدام نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Wael A. Mahdi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تستكشف هذه الدراسة تطبيق نماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بتوزيع الجزيئات النانوية في مختلف الأعضاء، باستخدام مجموعة بيانات تركز على سلوك الجزيئات النانوية في علاج السرطان. تشمل مجموعة البيانات متغيرات فئوية ورقمية تتعلق بخصائص الجزيئات النانوية، تستهدف بشكل خاص توزيعها في أعضاء مثل الورم، القلب، الكبد، الطحال، الرئة، والكلى. لمعالجة الطبيعة المعقدة وغير الخطية للبيانات…
-
آثار تحويل البيانات واختيار النموذج على أهمية الميزات في بيانات تصنيف الميكروبيوم
2025 | المؤلف: Zuzanna Karwowska وآخرون | المجلة: Microbiome | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)في هذا القسم، يناقش المؤلفون أهمية تصنيف الأنماط الظاهرة للمضيف بدقة من بيانات الميكروبيوم لتعزيز العلاجات المعتمدة على الميكروبيوم، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها تعقيدات الميكروبيوم المعوي، وندرة البيانات، والتركيب، والخصوصية السكانية. يؤكدون أنه بينما يمكن أن تخفف تحولات بيانات الميكروبيوم من بعض هذه التحديات، فإن تطبيقها في مهام التعلم الآلي لا يزال…
-
كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع
2025 | المؤلف: Jammisetty Yedukondalu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…
-
اكتشاف الأدوية وتوقع الآلية باستخدام الشبكات العصبية البيانية القابلة للتفسير
2025 | المؤلف: Conghao Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم البحث إطار عمل XGDP (توقع استجابة الأدوية القائم على الرسوم البيانية القابلة للتفسير)، الذي يعزز توقع استجابة الأدوية مع توضيح آليات العمل بين الأدوية وأهدافها. تركز الطرق التقليدية بشكل أساسي على التنبؤ بدقة بمستويات استجابة الأدوية ولكنها غالبًا ما تتجاهل آليات التفاعل الأساسية. يستخدم XGDP الرسوم البيانية الجزيئية لتمثيل الأدوية، مع الحفاظ على المعلومات…
-
الوضع الحالي، والتحديات، وآفاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص وعلاج جروح الإصلاح
2025 | المؤلف: Huazhen Liu وآخرون | المجلة: Theranostics | المجال: التأهيل الطبي (Rehabilitation)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور الهام للذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة الجروح، مع تسليط الضوء على إمكانيته في تعزيز اتخاذ القرارات السريرية في مجالات مثل تصنيف الإصابات، قياس الجروح (كلاً من المساحة والعمق)، تصنيف نوع الأنسجة، المراقبة، واستراتيجيات العلاج الشخصية. لقد أظهرت تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي والشبكات العصبية، وعدًا…
-
π-PrimeNovo: نموذج تعلم عميق غير تكراري دقيق وفعال لتسلسل الببتيدات من جديد
2025 | المؤلف: Xiang Zhang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش هذه القسم التقدم في تسلسل الببتيدات من خلال مطيافية الكتلة المتسلسلة (MS/MS)، مع التأكيد على قيود طرق البحث التقليدية في قواعد البيانات في علم البروتينات. يبرز إدخال نموذج π-PrimeNovo، وهو نموذج قائم على Transformer غير تكراري مصمم لتسلسل الببتيدات من جديد. يعالج هذا النموذج تحديات تراكم الأخطاء وسرعات الاستدلال البطيئة المرتبطة بالنماذج التكرارية. لا…
-
تقسيم الأسنان بالأشعة السينية تلقائيًا مع الانتباه المجموع
2025 | المؤلف: Wenjin Zhong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم البحث شبكة الانتباه المجمعة ودمج الطبقات المتقاطعة (GCNet)، وهو نموذج جديد مصمم لتقسيم الأشعة السينية للأسنان، حيث يتناول التحديات مثل حجم مجموعات البيانات الصغيرة، واهتمامات خصوصية المرضى، وتداخل الضوضاء. يتضمن النموذج مكونين رئيسيين: وحدات الانتباه العالمي المجمعة (GGA)، التي تلتقط وتنظم بفعالية ميزات القوام والملامح، ووحدات دمج الطبقات المتقاطعة (CLF)، التي تدمج هذه الميزات…
-
DPFunc: التنبؤ بدقة بوظيفة البروتين عبر التعلم العميق مع معلومات الهيكل الموجهة بالمجال
2025 | المؤلف: Wenkang Wang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على نهج جديد قائم على التعلم العميق، DPFunc، مصمم لتوقع وظائف البروتينات مع معالجة قضايا القابلية للتفسير الموجودة في الطرق الحسابية الحالية. تكمن أهمية التنبؤ بدقة بوظائف البروتينات في إمكانيته لتعزيز فهمنا للآليات البيولوجية والمساعدة في علاج الأمراض المعقدة. يستفيد DPFunc من معلومات الهيكل الموجهة من المجال لتحديد المناطق الحرجة…
-
طريقة مؤتمتة بالكامل لتحديد مواقع مناطق الاهتمام وتقييم عمر العظام تعتمد على U-net
2025 | المؤلف: Yuzhong Zhao وآخرون | المجلة: Mathematical Biosciences & Engineering | المجال: علم الآثار (Archeology)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا قائمًا على التعلم العميق لتقييم عمر العظام (BAA)، مع معالجة قيود طريقة تانر وايتهاوس (TW) التقليدية، التي تعتمد على الاستخراج اليدوي لمناطق الاهتمام (ROIs) لتقييم النضج الهيكلي. تستخدم الطريقة المقترحة بنية U-net لتحديد مواقع ROIs تلقائيًا، محققة دقة ملحوظة تبلغ 99.1% على مجموعة بيانات RSNA. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم شبكة…
-
توافق بروكسل لمراقبة الضغط داخل الجمجمة غير الغازية عندما لا تتوفر الأنظمة الغازية في رعاية مرضى إصابات الدماغ الرضحية (توافق B-ICONIC، التوصيات، وخوارزمية الإدارة)
2025 | المؤلف: Chiara Robba وآخرون | المجلة: Intensive Care Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يوفر توافق B-ICONIC إطارًا لمراقبة ضغط الدماغ داخل الجمجمة (ICP) غير الغازية في مرضى إصابات الدماغ الرضحية (TBI) عندما تكون الطرق الغازية غير متاحة. الهدف الرئيسي هو سد الفجوة بين الإرشادات القائمة على الأدلة الحالية والممارسة السريرية الفعلية، مع وضع جدول بحثي لدراسات التحقق لتقييم فعالية طرق ICP غير الغازية (nICP) في البيئات السريرية. تم…