الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: راديوميكس
-
شبكة الأعصاب التلافيفية المعتمدة على المنطقة (R-CNN) مع دمج الراديوميات ومصفوفة تكرار مستوى الرمادي (GLCM) لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها
2026 | المؤلف: Prathima Devadas وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا للتشخيص المبكر وتصنيف أورام الدماغ باستخدام مزيج من الشبكات العصبية التلافيفية المعتمدة على الأقنعة (R-CNN)، والرياضيّات، ومصفوفة التكرار لمستويات الرمادي (GLCM). من خلال استخدام Mask R-CNN لتقسيم دقيق لمناطق الورم في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) وحساب ميزات رياضية تقيس تباين الورم، تدمج الدراسة بفعالية الرياضيّات الكلاسيكية مع تقنيات التعلم العميق.…
-
علم الأشعة القابلة للتفسير والمتكيفة مع الأنماط لتوقع ميثيلation MGMT في الأورام الدبقية عالية الدرجة: دراسة تحليل منحنى القرار
2026 | المؤلف: Rafail C. Christodoulou وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: علم الوراثة (Genetics)تقدم البحث نموذج تعلم آلي قائم على الراديوميات يهدف إلى التنبؤ بشكل غير تدخلي بميثيل MGMT في الأورام الدبقية عالية الدرجة (HGG) باستخدام بيانات تصوير بالرنين المغناطيسي متعددة المراكز. استخدمت الدراسة مسح الرنين المغناطيسي قبل العملية من مجموعات UCSF-PDGM و UPENN-GBM، مع دمج كل من التسلسلات التقليدية (T1، T2، FLAIR) والمتقدمة (DWI/ADC، ASL). تم تطوير…
-
الذكاء الاصطناعي في الأورام الدموية: الفرص، التحديات، والتكامل السريري
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Cureus | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في تشخيص وإدارة الأورام الدموية، بما في ذلك اللوكيميا، واللمفوما، والورم النقوي المتعدد (MM). لقد أظهرت تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، أداءً قويًا في مهام سريرية متنوعة مثل تصنيف الصور تلقائيًا، ونمذجة التنبؤ، وتوقع استجابات العلاج والسموم. تعد…
-
نموذج جديد في مراقبة سرطان القولون والمستقيم بعد الجراحة: دمج التصوير المتقدم والعلوم متعددة الأومكس
2026 | المؤلف: Dongxue Yu وآخرون | المجلة: Frontiers in Physiology | المجال: أبحاث السرطان (Cancer Research)تناقش هذه الفقرة التحديات في مراقبة سرطان القولون والمستقيم (CRC) المحلي بعد الجراحة، مشيرة إلى أن ما يصل إلى ثلث المرضى قد يعانون من انتكاسة على الرغم من الاستئصال الذي يهدف إلى العلاج. غالبًا ما تفشل العلامات التقليدية، مثل مستضد السرطان الجنيني (CEA) وتقنيات التصوير مثل CT/MRI، في اكتشاف المرض المجهري في وقت مبكر. تُقدم…
-
الذكاء الاصطناعي يربط صور الأشعة المقطعية بالميزات المرضية ونتائج البقاء للأورام الكلوية
2025 | المؤلف: Ying Xiong وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: طب الرئة والجهاز التنفسي (Pulmonary and Respiratory Medicine)تناقش هذه الفقرة التحديات في اتخاذ قرارات العلاج للكتل الكلوية العرضية بسبب عدم اليقين المرضي. تؤكد الدراسة على أهمية تشخيص الكتل الكلوية الحميدة بدقة والتمييز بين السرطانات العدوانية والكسولة لتحسين اختيار العلاج. أدت تحليل 13,261 حجم تصوير مقطعي محوسب (CT) قبل العملية من 4,557 مريضًا إلى تطوير نموذجين من الشبكات العصبية التلافيفية متعددة المراحل (CNNs).…
-
تعزيز الطب الدقيق: الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في علم المناعة الجينومي، وعلم الأشعة، وعلم الأمراض لاكتشاف العلامات الحيوية وتحسين العلاج المناعي
2025 | المؤلف: Luchen Chang وآخرون | المجلة: Cancer Biology and Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في تقدم الطب الدقيق، وخاصة من خلال مجالات المناعية الجينومية، الإشعاعية، والأنسجة. في المناعية الجينومية، يسهل الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات الجينومية الكبيرة والمتعددة الأبعاد لتحديد العلامات الحيوية التي ترتبط باستجابات العلاج المناعي وتوقعات المرض، مما يدعم استراتيجيات العلاج الشخصية. تستخدم الإشعاعية الذكاء الاصطناعي…