الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية تلافيفية
-
MUNet: إطار عمل جديد لتقسيم دقيق لأورام الدماغ يجمع بين شبكات UNet و mamba
2025 | المؤلف: Lijuan Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث MUNet، وهو إطار شبكة جديد مصمم لت segmentation الأورام الدماغية بكفاءة ودقة من خلال دمج نقاط القوة في UNet و Mamba. يتناول MUNet قيود النماذج الحالية، مثل Transformers والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، من خلال دمج وحدة SD-SSM، التي تستخدم المسح الانتقائي ونمذجة الفضاء الحالى لالتقاط ميزات الصورة العالمية والمحلية بفعالية. تعزز هذه…
-
تشخيص الاكتئاب بناءً على بيانات متعددة الوسائط للوجه
2025 | المؤلف: Na Jin وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychiatry | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول ورقة البحث التحدي المتمثل في تشخيص الاكتئاب، وهو قضية صحية عقلية هامة، من خلال اقتراح نهج مبتكر للتعلم العميق يستخدم بيانات متعددة الوسائط، وتحديداً مدخلات الفيديو الصوتي والمرئي. تعاني طرق التشخيص التقليدية غالباً من الذاتية ومعدلات تشخيص خاطئة مرتفعة، مما يبرز الحاجة إلى أدوات موضوعية وآلية. تقدم الدراسة نموذجاً يستخدم وحدة انتباه مكاني زمني…
-
التعلم العميق لتقدير العمر الجنائي باستخدام الأشعة البانورامية في الأطفال والمراهقين والشباب
2025 | المؤلف: Rainer Koch وآخرون | المجلة: European Radiology | المجال: علم الآثار (Archeology)تستقصي هذه الدراسة تطبيق الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتقدير العمر الجنائي باستخدام الصور الشعاعية البانورامية (OPGs). من خلال تدريب شبكة CNN مخصصة على مجموعة بيانات كبيرة تضم 21,814 صورة OPG من 13,766 فردًا تتراوح أعمارهم بين 1 إلى أقل من 25 عامًا، كان الهدف من الباحثين هو تعزيز سرعة ودقة توقعات العمر. تم تدريب الشبكة…
-
التنبؤ بسلاسل الزمن باستخدام التعلم العميق: نهج الشبكات العصبية التلافيفية للتنبؤ باتجاهات التضخم
2025 | المؤلف: Mostafa Abotaleb وآخرون | المجلة: EDRAAK | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الدراسة استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للتنبؤ باتجاهات التضخم في مصر، مع معالجة قيود النماذج الاقتصادية التقليدية مثل ARIMA و VAR في التقاط الاعتماديات الزمنية المعقدة وغير الخطية في بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية. باستخدام بيانات التضخم التاريخية من 1960 إلى 2023، تم تطوير نموذج CNN من خلال منهجية تضمنت معالجة البيانات، واستخراج الميزات…
-
الشبكات العصبية التلافيفية للتشخيص الدقيق في الوقت الحقيقي لخلل التنسج الظهاري الفموي وسرطان الخلايا الحرشفية الفموية باستخدام مجهر تداخل ضوئي عالي الدقة
2025 | المؤلف: Rishi Sanjay Ramani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تبحث هذه الدراسة في إمكانيات المجهر الرقمي والتعلم العميق للكشف السريع عن سرطان الفم، الذي يعتمد تقليديًا على علم الأمراض النسيجي للخزعة. باستخدام مجهر ليزر تداخل ضوئي، تم تصوير 59 مريضًا يعانون من شذوذات في الغشاء المخاطي الفموي في الجسم الحي باستخدام عوامل تباين الأكرينفلافين والفلوريسئين. استخدمت الدراسة ثلاثة نماذج من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)…
-
إطار هجين لاكتشاف وتصنيف أمراض أوراق النباتات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية ومحولات الرؤية
2025 | المؤلف: Sherihan Aboelenin وآخرون | المجلة: Complex & Intelligent Systems | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا هجينًا يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViT) لتعزيز الكشف وتصنيف أمراض أوراق النباتات. يستخدم النموذج مجموعة من ثلاث هياكل CNN مدربة مسبقًا—VGG16 وInception-V3 وDenseNet201—لاستخراج ميزات عالمية قوية من صور الأوراق. بعد ذلك، يتم استخدام نموذج ViT لالتقاط الميزات المحلية، مما يسهل الكشف الدقيق عن الأمراض. تم تقييم الإطار…
-
شبكة الانتباه القنوي المتبقي (RCA) لتصنيف مشاهد الصور في الاستشعار عن بُعد
2025 | المؤلف: Ahmed Gomaa وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: تكنولوجيا الإعلام (Media Technology)تقدم ورقة البحث شبكة جديدة تُعرف بشبكة الانتباه القنوي المتبقي (RCA) تهدف إلى تحسين تصنيف مشاهد الصور عالية الدقة في الاستشعار عن بعد (HRRS). تواجه الشبكات العصبية التقليدية (CNNs) تحديات في التقاط العلاقات الدلالية المعقدة والاعتمادات بعيدة المدى في صور HRRS، التي غالبًا ما تظهر تباينًا كبيرًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. تعالج شبكة RCA…
-
نموذج هجين قابل للتفسير يعتمد على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ونماذج التعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Md. Nahiduzzaman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقترحة إطار عمل جديد يدمج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن وقابلة للفصل (PDSCNN) مع آلة التعلم المتطرفة الانحدارية الهجينة (RRELM). تؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر والتصنيف الدقيق للعلاج الفعال، باستخدام تعديل تكييف هيستوجرام محدود التباين (CLAHE) لتعزيز وضوح ميزات الورم في…
-
تحليل أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المدمج مع التعلم العميق: استخراج الميزات، والتقسيم، وتوقع البقاء باستخدام الشبكات المكررة والشبكات الحجمية
2025 | المؤلف: Deependra Rastogi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية نهج تعلم عميق لتجزئة الأورام الدبقية، وهي أكثر الأورام الخبيثة شيوعًا في الدماغ، وتوقع معدلات بقاء المرضى باستخدام صور الرنين المغناطيسي. تعتمد المنهجية على بنية شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد (2D) تتضمن قاعدة الأغلبية لتعزيز دقة تجزئة الأورام وتقليل تحيز النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخراج الميزات الإشعاعية من مناطق الأورام…
-
الكشف عن اعتلال الشبكية السكري مع الوعي بعدم اليقين باستخدام التعلم العميق المعزز بأساليب بايزي
2025 | المؤلف: Muhammad Usman Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم العميق، وبشكل خاص طرق التقريب البايزية، لتعزيز الكشف والتصنيف لاعتلال الشبكية السكري (DR) في الصور الطبية. غالبًا ما توفر نماذج التعلم العميق التقليدية توقعات نقطة واحدة، والتي تفتقر إلى مقاييس عدم اليقين اللازمة لاتخاذ القرارات السريرية في البيئات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية. لمعالجة هذه القيود، قام المؤلفون…