الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكات عصبية، حاسوبية
-
تصميم جزيئات الدهون النانوية باستخدام شبكة عصبية قائمة على المحولات
2025 | المؤلف: Alvin Chan وآخرون | المجلة: Nature Nanotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يتناول هذا القسم تطوير وتطبيق نموذج تعلم عميق، COMET، مصمم لتحسين جزيئات الدهون النانوية (LNPs) للعلاجات المعتمدة على RNA. تتأثر فعالية LNPs بتكوينها الدهني ونسبها، مما يجعل تحسين التجارب التقليدية تحديًا بسبب مساحة التصميم الواسعة. لمعالجة ذلك، أنشأ المؤلفون LANCE، وهو واحد من أكبر مجموعات بيانات تركيبات LNP، مما يمكّن COMET من التنبؤ بفعالية LNP…
-
تحسين اكتشاف أورام الدماغ بواسطة التصوير بالرنين المغناطيسي باستخدام التعلم العميق بالتزامن مع تحليل ميزات متعددة ومتنوعة قائم على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
2025 | المؤلف: Asif Rahman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الورقة البحثية في التقدم في التصوير الطبي لتحديد أورام الدماغ، مع التأكيد على تفوق التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) على الطرق التشخيصية التقليدية. تستكشف تقنيات تمثيل الميزات المختلفة، بما في ذلك الأنماط الثنائية المحلية (LBP)، مرشحات جابور، تحويل المويجات المنفصلة (DWT)، تحويل فورييه السريع (FFT)، الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، ومصفوفة طول التشغيل الرمادي (GLRLM)، بالتزامن…
-
كشف سرطان الفم عبر شبكة CNN الفانيلا المحسّنة بواسطة مُحسّن البروتوزوا الاصطناعي المحسن
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)في هذه الدراسة، تم تقديم طريقة جديدة لاكتشاف سرطان الفم، مستفيدة من بنية شبكة الأعصاب التلافيفية (CNN) المعدلة مع تحسينات مثل تطبيع الدفعات، وتنظيم التسرب، وتصميم كتلة تلافيفية مخصصة. تستخدم الطريقة مُحسِّن البروتوزوا الاصطناعي المحسن (IAPO)، الذي يقوم بتحسين مُحسِّن البروتوزوا الاصطناعي الأصلي من خلال استراتيجية بحث مبتكرة وضبط معلمات تكيفية، مما يؤدي إلى تحسين…
-
دمج ميزات متعددة التدفقات من محول الرؤية والشبكة العصبية التلافيفية للكشف الدقيق عن نوبات الصرع من إشارات EEG
2025 | المؤلف: Qi Li وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث نموذج CMFViT، وهو نهج جديد للكشف التلقائي عن النوبات باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). يدمج هذا النموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع محول رؤية (ViT) من خلال استراتيجية دمج ميزات متعددة الجداول (MSFF)، مما يعالج بفعالية قيود طرق التعلم العميق الحالية في التقاط الميزات المحلية والاعتماديات الزمنية العالمية لإشارات EEG. من خلال تحويل…
-
إطار عمل متتابع لتفسير أورام الدماغ باستخدام متغيرات Yolo
2025 | المؤلف: S. Priyadharshini وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا لتحديد وتقسيم أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام تقنيات التعلم العميق المتقدمة. مع الاعتراف بالتحديات التي يواجهها المتخصصون الطبيون في تقييم صور الرنين المغناطيسي يدويًا بسبب قيود الوقت والتباين، تقيم الدراسة أداء YOLOv9 و YOLOv10 و YOLOv11 على مجموعة بيانات أورام الدماغ من Figshare ومجموعة بيانات BraTS2020. تشمل…
-
تحسين تقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام U-Net والتعلم الانتقالي
2025 | المؤلف: Amin Pourmahboubi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يتناول القسم أهمية تقسيم أورام الدماغ تلقائيًا من صور الرنين المغناطيسي، مشددًا على دوره الحاسم في الممارسة السريرية لتعريف حدود الورم، ومراقبة تقدم المرض، وتخطيط العلاج. بينما يُعتبر التقسيم اليدوي من قبل أطباء الأشعة هو المعيار الذهبي، إلا أنه يستغرق وقتًا طويلاً ويخضع للتفاوت، مما يبرز الحاجة إلى طرق تلقائية موثوقة. تعقيد الأورام، التي يمكن…
-
تشخيص آلي قائم على التعلم العميق لأمراض أوراق الأرز باستخدام نماذج CNN المجمعة
2025 | المؤلف: Prameetha Pai وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول هذه الدراسة التحدي الحاسم لأمراض الأرز، التي تهدد بشكل كبير غلات المحاصيل العالمية، من خلال تطوير نظام تشخيص آلي يعتمد على التعلم العميق. تستخدم الأبحاث مجموعة بيانات كبيرة تضم 18,563 صورة مشروحة تمثل ستة أمراض شائعة للأرز: الشريط البكتيري، العفن الكاذب، انفجار الأوراق، انفجار العنق، تعفن الغمد، والبقعة البنية. تم تقييم سبعة هياكل متقدمة…
-
توقع تفاعل الأدوية مع الأهداف المعتمد على التعلم العميق
2025 | المؤلف: Yanpeng Zhao وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجيات المستخدمة لمقارنة نماذج مختلفة في توقع تفاعل الأدوية مع الأهداف (DTI) باستخدام مجموعات بيانات من DrugBank وDavis وKIBA. تم إعادة تدريب كل نموذج وضبطه بناءً على المعلمات من مستودعات GitHub الخاصة بهم، مع متوسط النتائج على خمسة تجارب متكررة لضمان موثوقية إحصائية. تشمل النماذج البارزة DeepConv-DTI، الذي يستخدم الشبكات…
-
تعزيز تصنيف إشارات EEG في واجهات الدماغ والحاسوب باستخدام نماذج التعلم العميق الهجينة
2025 | المؤلف: Abir Das وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف تخيل الحركة (MI) في واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتعلم العميق. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) بدقة، والتي تتم معالجتها من خلال ثلاث مراحل: معالجة البيانات المسبقة، استخراج الميزات، والتصنيف. من خلال تقييم خمسة مصنفات تقليدية—أقرب الجيران (KNN)، مصنف الدعم…
-
التنبؤ بإنتاج القمح باستخدام التعلم العميق وبيانات البيئة متعددة المصادر
2025 | المؤلف: Muhammad Ashfaq وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم البيئة (Ecology)تقدم هذه البحث DeepAgroNet، وهو إطار عمل للتعلم العميق ذو ثلاثة فروع مصمم لتعزيز دقة توقعات إنتاج القمح الشتوي في جنوب باكستان من خلال دمج صور الأقمار الصناعية، والبيانات المناخية، وخصائص التربة. يستخدم الإطار ثلاثة نماذج متقدمة من التعلم العميق – الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) – تم…