الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكات عصبية، حاسوبية
-
الكشف عن الصرع المعتمد على EEG باستخدام CNN-SVM وDNN-SVM مع تقليل أبعاد الميزات بواسطة PCA
2025 | المؤلف: Yousra Berrich وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تدرس هذه الدراسة فعالية النماذج الهجينة التي تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية العميقة (DNN) مع آلات الدعم الناقل (SVM) لاكتشاف الصرع، باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل أبعاد الميزات. تم اختبار النماذج على مجموعتين مرجعيتين لتخطيط الدماغ EEG: مجموعة بيانات التعرف على نوبات الصرع وقاعدة بيانات BONN. تشير النتائج إلى أن نموذج…
-
التعرف الفعال على أنشطة الإنسان على الأجهزة الطرفية باستخدام هياكل DeepConv LSTM
2025 | المؤلف: Haotian Zhou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول هذا القسم من ورقة البحث نشر نماذج التعلم العميق الخفيفة للتعرف على أنشطة الإنسان (HAR) على الأجهزة ذات الموارد المحدودة باستخدام TinyML، مدفوعة بالتطورات في إنترنت الأشياء (IoT). صمم المؤلفون وقيموا ثلاثة نماذج: شبكة عصبية تلافيفية ثنائية الأبعاد (2D CNN)، شبكة عصبية تلافيفية أحادية الأبعاد (1D CNN)، وDeepConv LSTM. أظهرت DeepConv LSTM أداءً متفوقًا،…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لاكتشاف سرطان الرئة عبر شبكة عصبية مخصصة على صور الأشعة المقطعية
2025 | المؤلف: Mohamed Hammad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تتناول الأبحاث التحدي الحاسم للكشف المبكر عن سرطان الرئة، وهو أحد الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان، حيث يسجل حوالي 1.8 مليون حالة وفاة سنويًا. تعيق الطرق التقليدية لتحليل صور الأشعة المقطعية طبيعتها المستهلكة للوقت، وقابليتها للأخطاء، واعتمادها على التقييمات الذاتية. لتعزيز دقة التشخيص وقابلية التفسير، يقترح المؤلفون شبكة عصبية تلافيفية مخصصة (CNN) مدمجة مع تقنيات…
-
هجين من DSR-GAN وCNN للكشف عن مرض الزهايمر بناءً على صور MRI
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية شبكة توليد تنافسية عميقة جديدة لتحسين الدقة (DSR-GAN) مدمجة مع شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف مرض الزهايمر (AD) عبر أربع مراحل: خرف خفيف (MD)، خرف معتدل (MOD)، غير مصاب بالخرف (ND)، وخرف خفيف جداً (VMD). باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على 6,400 صورة MRI، تعمل DSR-GAN على تحسين جودة الصورة من خلال…
-
دمج تقنيات التعلم العميق المتقدمة لتحسين الكشف وتصنيف أمراض أوراق وفواكه الحمضيات
2025 | المؤلف: Archna Goyal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذه الدراسة، تم تقييم أربعة نماذج متقدمة من التعلم العميق—EfficientNetB0 وResNet50 وDenseNet121 وInceptionV3—لفعاليتها في تصنيف أمراض الحمضيات مع تحسين المعلمات الفائقة. كشفت النتائج أن كل من InceptionV3 وDenseNet121 حققتا أعلى دقة تصنيف، حوالي 99.12%، مع تسجيل InceptionV3 لمتوسط F1-score ماكرو يبلغ حوالي 0.986 ومتوسط F1-score مرجح بالقرب من 0.991، مما يدل على دقة واسترجاع…
-
طريقة محسّنة لاكتشاف تعب السائق باستخدام الشبكات العصبية متعددة الأنماط
2025 | المؤلف: ShenHong Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول هذه البحث القضية الحرجة لإرهاق السائقين، وهو عامل رئيسي يساهم في حوادث الطرق، من خلال تطوير أنظمة كشف متقدمة تستخدم الشبكات العصبية متعددة الأنماط. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات DROZY، التي تشمل بيانات فسيولوجية ووجهية تم جمعها في ظروف حرمان من النوم، لإنشاء نموذجين من الشبكات العصبية: نموذج دمج الميزات متعددة الأنماط ونموذج الميزات المترابطة…
-
نموذج تعلم عميق خفيف الوزن لتصنيف واكتشاف الضغوط البيولوجية المتعددة للنباتات من أجل الزراعة المستدامة
2025 | المؤلف: Wasswa Shafik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق جديد يسمى “AgarwoodNet”، مصمم لمعالجة التحديات التي تطرحها مسببات الأمراض والآفات النباتية التي تؤثر سلبًا على الإنتاجية الزراعية والأمن الغذائي. يعتمد النموذج على مجموعة بيانات جديدة، وهي مجموعة بيانات آفات وأمراض خشب العود (APDD)، التي تتكون من 5,472 صورة لأوراق خشب العود عبر 14 فئة، إلى جانب مجموعة بيانات…
-
نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة وbi-LSTM مع EfficientNet-B0 للكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه بدقة عالية
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج هجين جديد لاكتشاف سرطان الثدي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) وهيكل EfficientNet-B0 المدرب مسبقًا. من خلال الاستفادة من EfficientNet-B0، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات ImageNet الواسعة، يستفيد النموذج من التعلم الانتقالي، مما يسمح باستخراج ميزات أكثر فعالية من الصور الماموجرافية مقارنةً بالشبكات…
-
الكشف المبكر والحماية ضد أمراض الآفات في نباتات القهوة باستخدام الشبكات العصبية الهجينة
2025 | المؤلف: Suresh Maruthai وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث شبكة عصبية هجينة للرؤية البيانية (HV-GNN) مصممة للكشف التلقائي عن الآفات في مزارع القهوة، مع معالجة التحديات الكبيرة التي تطرحها الحشرات الضارة مثل خنفساء حبة القهوة والحشرات القشرية. غالبًا ما تتطلب طرق الكشف التقليدية عن الآفات معرفة متخصصة وتحليلاً شاملاً، مما قد يكون مستهلكًا للوقت. تم تدريب نموذج HV-GNN على مجموعة بيانات تضم…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتشخيص مرض باركنسون المبكر من خلال تحليل الصوت
2025 | المؤلف: Matthew Shen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم وظائف الأعضاء (Physiology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) للكشف المبكر عن مرض باركنسون (PD) من خلال تحليل الصوت. غالبًا ما تكون طرق التشخيص التقليدية لمرض PD غير فعالة ومكلفة، مما يبرز الحاجة إلى حلول مبتكرة. تستخدم الدراسة نموذجًا هجينًا يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) وتعلم النواة المتعددة…