الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكات عصبية، حاسوبية
-
تحسين خوارزمية سرب السلاسل المدفوعة بشبكة CNN العميقة لتحليل أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Umang Kumar Agrawal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نهجًا هجينًا جديدًا لخوارزمية سرب السلاپ (SSA)، يُطلق عليه اسم البحث المحلي SSA (LS-SSA)، يهدف إلى معالجة قيود SSA القياسية، وخاصة ميلها للتقارب المبكر والوقوع في الحد الأدنى المحلي. يتضمن LS-SSA وكلاء بحث محليين لتعزيز قدرات الاستكشاف لـ SSA، وهو أمر حاسم لتحسين المعلمات الفائقة في الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المستخدمة في…
-
بنية UNet هجين جديدة للرؤية لتقسيم وتصنيف أورام الدماغ
2025 | المؤلف: M. Renugadevi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية معمارين مبتكرين لتحليل أورام الدماغ: Hybrid Vision UNet-Encoder Decoder (HVU-ED) للتجزئة وHybrid Vision UNet-Encoder (HVU-E) للتصنيف. تستفيد النماذج من قدرات استخراج الميزات للطرق الهجينة، بما في ذلك ResNet50 وVGG16 وDenseNet121 وXception، المدمجة مع Vision Transformer (ViT). في نموذج HVU-ED، يتم دمج هذه الميزات الهجينة مع ميزات UNet في طبقة الزجاجة وتستخدم…
-
تطوير نموذج مبتكر لاكتشاف سرطان الرئة للتشخيص الدقيق في أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
2025 | المؤلف: Jian Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق متكامل جديد، يُشار إليه باسم CNN-GRU، يهدف إلى تعزيز دقة الكشف عن سرطان الرئة (LC) ضمن أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يجمع هذا النموذج بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية من صور الأشعة المقطعية للرئة ووحدات التكرار المغلقة (GRUs) للتنبؤ النهائي. تعالج الشبكة العصبية التلافيفية الصور…
-
اكتشاف استراتيجيات معرفية باستخدام شبكات عصبية متكررة صغيرة
2025 | المؤلف: Jian Li وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه القسم نهجًا جديدًا لفهم اتخاذ القرار في الحيوانات والبشر من خلال استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لنمذجة الخوارزميات المعرفية. الأطر التقليدية المعيارية، مثل الاستدلال بايزي والتعلم المعزز، على الرغم من تأثيرها، غالبًا ما تبسط السلوك البيولوجي بشكل مفرط وتكون عرضة لتحيز الباحثين. بالمقابل، تستخدم الإطار المقترح شبكات RNN صغيرة، تتكون عادةً من وحدة…
-
تصنيف وتشخيص مرض الزهايمر باستخدام التعلم العميق من خلال 6735 صورة MRI للدماغ
2025 | المؤلف: Seyed Mohammad Mousavi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث ورقة البحث في تطبيق الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs) لتعزيز تشخيص وتصنيف مرض الزهايمر باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي. غالبًا ما تعيق الطرق التشخيصية التقليدية دقة منخفضة وأوقات معالجة طويلة، مما قد يؤخر الرعاية الحرجة للمرضى. تستخدم هذه الدراسة مجموعة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي المعالجة لمرض الزهايمر، والتي تتكون من 6,735 صورة هيكلية للدماغ،…
-
نهج جديد مزدوج للتعلم الآلي لاكتشاف سرطان الثدي المبكر باستخدام تقنيات اختيار الميزات المتقدمة وتقليل الأبعاد
2025 | المؤلف: Suganya Athisayamani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)في هذا البحث، تم تقديم ثلاثة نماذج تعلم آلي مزدوج (DML) لتعزيز دقة الكشف عن سرطان الثدي من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي على مجموعة بيانات الكشف عن سرطان الثدي. تستخدم النماذج مزيجًا من التعلم الآلي والتعلم العميق لاستخراج الميزات الأساسية، والتي يتم دمجها بعد ذلك بواسطة مصنف ميتا لتحقيق أداء تصنيف مثالي. يدمج…
-
الكشف عن أمراض أوراق النباتات باستخدام محولات الرؤية للزراعة الدقيقة
2025 | المؤلف: S. Murugavalli وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نظام تحليل أوراق الدقة مع المحولات البصرية (PLA-ViT)، الذي يستفيد من المحولات البصرية (ViTs) للكشف المبكر وتصنيف أمراض الأوراق، مما يعالج قيود الطرق التقليدية التي تتطلب مجموعات بيانات كبيرة وعرضة للتكيف الزائد. من خلال استخدام آليات الانتباه الذاتي، تعزز ViTs قدرة النموذج على التقاط المعلومات السياقية العالمية، مما يؤدي إلى تحسين الدقة في…
-
تحسين مستوحى من البيولوجيا مع نهج الحوسبة التعلم الآلي لتوقع الغدة الدرقية
2025 | المؤلف: Divya Kesavulu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لتوقع اضطرابات الغدة الدرقية، والتي تعتبر قضايا صحية شائعة لها تداعيات كبيرة، خاصة بالنسبة للنساء في المناطق النامية. تستخدم الدراسة خوارزميات ML متنوعة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار، آلة الدعم الناقل (SVM)، وجار الأقرب (KNN)، معززة بطريقة تحسين جديدة تعرف…
-
إطار التعلم الهجين ونظام الانتباه الذاتي لتصنيف أورام الدماغ المستندة إلى MRI بشكل قوي
2025 | المؤلف: Soumyarashmi Panigrahi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينًا جديدًا، يسمى DenseTransformer، يهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). يدمج النموذج ميزات من شبكة DenseNet201 العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا مع بنية Transformer، مع استخدام خاص لآليات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA) وكتل الانتباه للضغط والإثارة (SEA). تتناول هذه الطريقة التحديات المتعلقة بكثافة الحساب، واكتشاف…
-
DeepECG-Net: نموذج هجين قائم على المحولات للتعلم العميق لاكتشاف شذوذ تخطيط القلب الكهربائي في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Manal Alghieth | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم ورقة البحث DeepECG-Net، وهو نموذج تعلم عميق هجين يعتمد على المحولات مصمم لاكتشاف الشذوذ في تخطيط القلب الكهربائي (ECG) في الوقت الحقيقي. تواجه النماذج التقليدية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs)، تحديات مع الاعتماديات بعيدة المدى وكفاءة الحوسبة. يتناول DeepECG-Net هذه القضايا من خلال دمج CNNs وهياكل المحولات، مستخدمًا…