الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مصنف (UML)
-
التعرف المدفوع بالذكاء الاصطناعي على أنماط تخطيط الدماغ في التدريب المعرفي
2025 | المؤلف: R. Kishore Kanna وآخرون | المجلة: International Research Journal of Multidisciplinary Technovation | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في تطبيق تقنيات تعلم الآلة (ML) للتعرف على أنماط تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) المرتبطة بالتدريب المعرفي. تقدم الدراسة نموذجًا جديدًا، وهو نموذج البحث الديناميكي المدفوع بالأرنب الاصطناعي المتقدم ثنائي الاتجاه (DAR-ABLSTM)، المصمم لتعزيز تصنيف بيانات EEG التي تم جمعها من 50 مشاركًا صحيًا خلال وبعد برنامج تدريب معرفي مدته خمسة أسابيع. يتم…
-
تقدير الجنس باستخدام معلمات القناة الوجهية بواسطة التصوير المقطعي المحوسب باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية الاصطناعية
2025 | المؤلف: Yusuf Seçgin وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: علم الآثار (Archeology)تبحث هذه الدراسة في استخدام القياسات المورفومترية من القناة الوجهية (FC) للعظم الصدغي لتحديد الجنس، مستفيدة من التعلم الآلي (ML) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs). قامت الدراسة بتحليل صور الأشعة المقطعية (CT) لـ 200 فرد (100 ذكر و100 أنثى) تتراوح أعمارهم بين 19-65 عامًا، مع التركيز على تسعة معايير ثنائية القياس تم قياسها في مستويات مختلفة.…
-
تصنيف الصور الطيفية الفائقة عبر المجالات بناءً على التكيف ثنائي الاتجاه
2025 | المؤلف: Yuxiang Zhang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتكيف الثنائي الاتجاه (BiDA) يهدف إلى تحسين تصنيف الصور الطيفية العالية (HSI) عبر المجالات. يتناول هذا الإطار تحدي التحولات الطيفية في فئات تغطية الأرض عندما يتم الحصول على بيانات التدريب والاختبار من مناطق أو أوقات مختلفة. تستخدم البنية المقترحة نموذج محول ثلاثي الفروع، يتكون من فرع مصدر، وفرع هدف،…
-
الكشف المبكر عن أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام أساليب التعلم الآلي متعددة المصنفات
2025 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: International Journal of Environmental Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش هذه القسم تطوير إطار عمل متقدم لتعلم الآلة (ML) يهدف إلى تحسين التشخيص المبكر لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهي قضية صحية عالمية هامة. يدمج الإطار المقترح طرق تصنيف متعددة – تحديدًا الجار الأقرب (KNN)، بايز الساذج، وآلة الدعم الشعاعي (SVM) – مع طريقة اختيار ميزات ميتاهيرستية تعرف بالخوارزمية التنافسية الإمبريالية (ICA). يستفيد هذا…
-
النمذجة التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف وإدارة سرطان الرئة باستخدام تعزيز البيانات الاصطناعية ومصنف الغابة العشوائية
2025 | المؤلف: Nisreen Innab وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش قسم ورقة البحث التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على البحث الطبي، لا سيما في سياق الكشف عن سرطان الرئة. لا يزال سرطان الرئة هو الأكثر فتكًا على مستوى العالم، مما يستلزم أدوات تشخيص مبتكرة للتحديد الدقيق وفي الوقت المناسب. تقدم الدراسة طريقة جديدة تُسمى CTGAN-RF، التي تدمج الشبكات التوليدية التنافسية الشرطية (CTGAN) مع مصنف…
-
إطار عمل غابة عشوائية معززة بواسطة SGO وتعزيز التدرج الشديد لتوقع أمراض القلب
2025 | المؤلف: Anima Naik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الصحية العالمية الملحة المتعلقة بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، التي تمثل حوالي 31.5% من الوفيات العالمية، مع توقعات تشير إلى زيادة تصل إلى 24.2 مليون وفاة سنويًا بحلول عام 2030. تقدم الدراسة نموذجًا لتوقع أمراض القلب (HDP) باستخدام مصنفات الغابة العشوائية (RF) وتعزيز التدرج المتطرف (XGB)، المحسّنة من خلال ضبط المعلمات…
-
تشخيص الأمراض العصبية التنكسية المعتمد على EEG: تحليل مقارن للطرق التقليدية ونماذج التعلم العميق
2025 | المؤلف: B R Nayana وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في تشخيص الخرف باستخدام إشارات EEG، مدفوعة بالزيادة العالمية في انتشار الحالة بسبب عوامل نمط الحياة والبيئة. تستخدم الدراسة ثلاث منهجيات: نهج تقليدي للتعلم الآلي باستخدام مصنف Random Forest بعد المعالجة المسبقة واستخراج الميزات من كثافة الطيف الترددي، ونموذج شبكة عصبية تلافيفية 1D (CNN) يتم تغذيته بإشارات EEG المعالجة مسبقًا، ونموذج CNN ثنائي…
-
تصنيف محسّن لمرض أوراق البطاطس باستخدام EfficientNet-LITE و KE-SVM في بيئات متنوعة
2025 | المؤلف: G Sangar وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحديد الأمراض الورقية في البطاطس، مع التأكيد على أهمية التشخيص في الوقت المناسب للحفاظ على المحاصيل الصحية. يقدم المؤلفون نموذجًا يجمع بين EfficientNet-LITE لاستخراج الميزات المتقدمة مع تحسين KE-SVM لتحسين دقة التصنيف. يعالج هذا النموذج التحديات التي تطرحها البيانات غير المتسقة في البيئات غير الخاضعة للرقابة، والتي تعيق غالبًا طرق…
-
اختيار الميزات المدفوع بواسطة SGA وتصنيف الغابات العشوائية لتحسين تشخيص سرطان الثدي: دراسة مقارنة
2025 | المؤلف: Abrar Yaqoob وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون منهجية جديدة لتصنيف سرطان الثدي تجمع بين خوارزمية تحسين النورس (SGA) لاختيار الميزات ومصنف الغابة العشوائية (RF). يمثل هذا النهج أول تطبيق لـ SGA في اختيار الجينات لتشخيص سرطان الثدي، مما يمكّن من استكشاف منهجي لمساحة الميزات لتحديد أكثر مجموعات الجينات معلوماتية. لا تعزز دمج SGA مع RF دقة التصنيف…