الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ضوضاء النقاط
-
UltraSegNet: إطار عمل هجين للتعلم العميق لتحسين تقسيم وتصنيف سرطان الثدي على صور الموجات فوق الصوتية UltraSegNet: A Hybrid Deep Learning Framework for Enhanced Breast Cancer Segmentation and Classification on Ultrasound Images
2026 | المؤلف: Suhaila Abuowaida وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث UltraSegNet، وهي بنية جديدة مصممة لتعزيز تقسيم صور الموجات فوق الصوتية للثدي، مع معالجة التحديات مثل ضوضاء النقاط، اعتماد المشغل، وجودة الصورة المتغيرة. تتضمن UltraSegNet ثلاثة ابتكارات رئيسية: هيكل عظمى معدل من ResNet-50 يستخدم عمليات الالتفاف المتسلسلة $3 \times 3$ للحفاظ على التفاصيل التشريحية الدقيقة، وآلية انتباه إقليمي فعالة من حيث الحسابات…
-
شبكة دمج ميزات VGG-ResNet الهجينة لاكتشاف الأجسام في صور السونار الجانبي
2026 | المؤلف: Venkata Lakshmi Keerthi K وآخرون | المجلة: International Journal of Emerging Research in Engineering Science and Management | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تقدم ورقة البحث شبكة عصبية تلافيفية هجينة (CNN) مصممة لاكتشاف الأجسام في صور السونار الجانبي، والتي تعتبر تحديًا بطبيعتها بسبب مستويات الضوضاء العالية، والدقة المكانية المحدودة، والهياكل المعقدة في قاع البحر. يدمج النموذج نقاط القوة في استخراج الميزات من VGG-16 و ResNet-50 من خلال دمج الميزات، مما يعزز تمييز الأهداف. للتخفيف من المشكلات المتعلقة بندرة…