الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ديرموسكوبي
-
نموذج محول الرؤية الهجين وشبكة الأعصاب البيانية مع انتباه متكيف حسب المنطقة لتحسين توقع سرطان الجلد Hybrid vision transformer and graph neural network model with region-adaptive attention for enhanced skin cancer prediction
2026 | المؤلف: Aswani Dogga وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تقدم البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف وتشخيص سرطان الجلد باستخدام محول رؤية هجين (ViT) مدمج مع شبكة عصبية بيانية (GNN) وانتباه متكيف حسب المنطقة. يتناول هذا النموذج التحديات التي تطرحها العلاقات المكانية المعقدة والمعلومات السياقية العالمية في صور الديرموسكوبي، والتي تعتبر حاسمة للتشخيص الدقيق. تلتقط مكون ViT الاعتمادات العالمية داخل الصور، بينما تعزز GNN استخراج الميزات…
-
تقنية واعدة لإعادة بناء الصور عالية الدقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتشخيص المبكر لسرطان الجلد A promising AI based super resolution image reconstruction technique for early diagnosis of skin cancer
2026 | المؤلف: Nirmala Veeramani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث تقنية جديدة لإعادة بناء الصور، تُسمى MELIIGAN (شبكة الخصومة التوليدية المحسّنة لمعلومات الميلانوما)، تهدف إلى تعزيز التشخيص المبكر لسرطان الجلد، وخاصة الميلانوما. الميلانوما، وهي شكل شديد من سرطان الجلد ينشأ من الخلايا الصبغية، تتطلب الكشف السريع لمنع التقدم من الآفات المشبوهة إلى المراحل الغازية. يقترح المؤلفون خوارزمية إعادة بناء قائمة على الذكاء الاصطناعي…
-
نموذج أساسي متعدد الوسائط للرؤية في dermatology السريرية
2025 | المؤلف: Siyuan Yan وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: علم الأورام (Oncology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على PanDerm، وهو نموذج أساسي للرؤية متعددة الوسائط مصمم لعلم الأمراض الجلدية السريرية. يتناول هذا النموذج المتطلبات المعقدة لتشخيص وعلاج الأمراض الجلدية من خلال دمج المعلومات من أوضاع التصوير المختلفة. تم تدريبه مسبقًا من خلال التعلم الذاتي على أكثر من 2 مليون صورة من 11 مؤسسة سريرية، ويظهر PanDerm أداءً…
-
الكشف عن سرطان الجلد باستخدام صور ديرموسكوبية مع شبكة عصبية تلافيفية
2025 | المؤلف: Khadija Nawaz وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تتناول الأبحاث التحديات المتعلقة بالكشف المبكر وتشخيص الميلانوما الجلدية الخبيثة، وهو ورم يتميز بانخفاض معدل حدوثه ولكنه يتمتع بمعدلات وفيات مرتفعة. أثبتت الأساليب التقليدية في التعلم الآلي لتصنيف أورام الميلانوما عدم كفايتها بسبب عدم قدرتها على استخراج ميزات دقيقة من الآفات الجلدية، وهو أمر حاسم للتشخيص الدقيق. للتغلب على هذه القيود، تقدم الدراسة بنية جديدة…
-
تحليل شامل لتقنيات التعلم العميق والتعلم الانتقالي لتصنيف سرطان الجلد
2025 | المؤلف: Manishi Shakya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تتناول الورقة البحثية التحديات المتعلقة بتشخيص الميلانوما بدقة من خلال تصنيف الصور الجلدية، التي تظهر خصائص وأشكال متنوعة. تستكشف الدراسة ثلاث منهجيات تعتمد على التعلم العميق لتصنيف الآفات الجلدية إلى أنواع حميدة وخبيثة. تتضمن الطريقة الأولى استخدام ثلاث شبكات مدربة مسبقًا تم ضبطها بدقة—VGG19 وResNet-18 وMobileNet_V2—ك classifiers. تستخدم الطريقة الثانية هذه الشبكات كمستخلصات ميزات بالاشتراك…
-
دراسة عدم التوافق والدقة وقابلية التكرار لتشخيص علماء الأمراض للورم الميلانيني والأورام الميلانوسيتية
2025 | المؤلف: Sarah Haggenmüller وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تدرس الدراسة التباين بين المقيمين بين ثمانية أطباء أمراض جلدية خبراء في تشخيص الميلانوما من الصور النسيجية والبيانات السريرية لـ 792 آفة تم جمعها من ثمانية مستشفيات ألمانية. تكشف النتائج أن الاتفاق الكامل بين الأطباء يحدث في 53.5% من الحالات، بينما يتم الوصول إلى تصويت الأغلبية (خمسة أطباء على الأقل) في 90.9% من الحالات. ومن…