الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: علم الأمراض الحاسوبي
-
تقييم نماذج الأساس في علم الأمراض: استراتيجيات وسيناريوهات التكيف Benchmarking pathology foundation models: Adaptation strategies and scenarios
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يقوم المؤلفون بتقييم أربعة نماذج أساسية محددة في علم الأمراض لتقييم قدرتها على التكيف عبر مجموعات بيانات ومهام متنوعة في علم الأمراض الحاسوبي. يركزون على سيناريوهين رئيسيين: تقييم الاتساق وتقييم المرونة. في تقييم الاتساق، تم اختبار خمس طرق للتعديل الدقيق، مما كشف أن التعديل الدقيق الفعال من حيث المعلمات (PEFT) كان فعالًا…
-
المشهد الحالي للذكاء الاصطناعي في علم الأمراض النسيجية الحسابية لتشخيص السرطان The current landscape of artificial intelligence in computational histopathology for cancer diagnosis
2026 | المؤلف: Aaditya Tiwari وآخرون | المجلة: Discover Oncology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور المتطور للذكاء الاصطناعي (AI) في التحليل النسيجي المرضي، مع تسليط الضوء على انتقاله إلى الممارسة السريرية كأداة رئيسية لتفسير الصور النسيجية. تشمل المراجعة دراسات من 2013 إلى 2024، تفحص منهجيات التعلم العميق المختلفة مثل التعلم المراقب، والتعلم غير المراقب، والتعلم المراقب بشكل ضعيف، والتعلم الانتقالي، والتي تُستخدم لأغراض…
-
تقييم الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا ونماذج الأساس كمستخلصات للميزات لاسترجاع الصور الطبية المعتمدة على المحتوى Evaluating pre-trained convolutional neural networks and foundation models as feature extractors for content-based medical image retrieval
2026 | المؤلف: Amirreza Mahbod وآخرون | المجلة: Engineering Applications of Artificial Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدراسة حول استرجاع الصور الطبية المعتمد على المحتوى (CBMIR)، والتي تهدف إلى تحديد الصور الطبية المشابهة من قاعدة بيانات بناءً على ميزات الصورة بدلاً من البيانات الوصفية السريرية. تقيم الأبحاث بشكل خاص أداء الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs) ونماذج الأساس على ثمانية أنواع من الصور الطبية ثنائية الأبعاد…