الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مصنف (UML)
-
مقارنة استراتيجيات الضبط الدقيق لتعلم النقل في تصنيف الصور الطبية
2024 | المؤلف: Ana Davila وآخرون | المجلة: Image and Vision Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة تحدي تكييف النماذج المدربة مسبقًا لسياقات التصوير الطبي المتخصصة، مع تسليط الضوء على قيود تطبيق النماذج المتقدمة مباشرة على بيانات طبية متنوعة. تقيم الدراسة ثماني استراتيجيات للتعديل الدقيق، بما في ذلك التقنيات القياسية والأساليب المبتكرة مثل تحرير الطبقات تدريجيًا ومعدلات التعلم التكيفية، عبر ثلاث بنى معروفة لشبكات الأعصاب التلافيفية (CNN) – ResNet-50…
-
تنفيذ تقنيات التعلم الآلي مع البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء لإنشاء نماذج توقع فعالة لعلوم المعلومات الصحية
2024 | المؤلف: Abu Sarwar Zamani وآخرون | المجلة: Biomedical Signal Processing and Control | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نموذج تحليل بيانات ضخمة قائم على التعلم الآلي يهدف إلى التنبؤ بالعديد من الأمراض، مما يعزز أنظمة دعم القرار في تطبيقات الرعاية الصحية. من خلال الاستفادة من إطار عمل MapReduce، يقوم النموذج بمعالجة مجموعات بيانات الرعاية الصحية الكبيرة من خلال تنفيذ استخراج الميزات في مرحلة الخريطة واختيار الميزات في مرحلة التخفيض. يتم…
-
تقييم مقارن لأساليب تجميع تعلم الآلة في توقع الأمراض باستخدام مجموعات بيانات متعددة
2024 | المؤلف: Palak Mahajan وآخرون | المجلة: Health and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية تقنيات التعلم الجماعي المختلفة لتوقع الأمراض، باستخدام 16 مجموعة بيانات من كاجل ومخزن التعلم الآلي UCI. تقارن الدراسة 15 نوعًا من أنواع التعلم الجماعي بناءً على ستة مقاييس أداء: الدقة، الدقة الإيجابية، الاسترجاع، درجة F1، AUC (المساحة تحت المنحنى)، وAUPRC (المساحة تحت منحنى الدقة والاسترجاع). تشير النتائج إلى أن نوع…
-
BrainNet: إطار عمل جديد مثالي مدعوم بالدمج من الكتل المتبقية والمشفّرات الذاتية المكدسة لتصنيف أورام الدماغ متعددة الأنماط
2024 | المؤلف: Muhammad Sami Ullah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ في التشخيص المدعوم بالحاسوب (CAD) من خلال اقتراح نظام فعال للتعلم العميق والتحسين التطوري. تركز الدراسة على تصنيف أربعة أنواع من أنماط أورام الدماغ (ورم T1، ورم T1CE، ورم T2، وورم FLAIR) باستخدام قاعدة بيانات MRI واسعة النطاق. يتم تحسين بنية الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) من…
-
التعرف على عواطف الكلام عبر تمثيلات قائمة على الرسوم البيانية
2024 | المؤلف: Anastasia Pentari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول الورقة البحثية التقدم في التعرف على عواطف الكلام (SER) في سياق الحوسبة العاطفية، مع تسليط الضوء على تطبيق نظرية الرسم البياني لتصنيف إشارات الكلام الملونة عاطفياً. يقترح المؤلفون مجموعة ميزات جديدة مستمدة من المعلومات الإحصائية والبنائية القائمة على الرسم البياني، والتي تُستخدم لإنشاء هوية عاطفية فريدة لكل متحدث. تستخدم عملية التصنيف مصنف الغابة العشوائية…
-
تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي: إطار نموذج تعلم عميق هجين مع تحسين بايزي وخوارزمية المفترس البحري القائمة على نظرية الكم
2024 | المؤلف: Muhammad Sami Ullah وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش ورقة البحث التحديات المتعلقة بتصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، مع التأكيد على الطبيعة الحرجة للتشخيص الدقيق لنتائج المرضى. تسلط الضوء على قيود التقنيات الحالية التي غالبًا ما تتجاهل الميزات المهمة لصالح طرق التعلم العميق التي تركز على استخراج الخصائص البارزة. لمواجهة مشكلة عدم توازن مجموعات البيانات، التي يمكن أن تحيز أداء…
-
نظام محرك توقع مخاطر الائتمان القائم على التعلم الآلي باستخدام مصنف مكدس وطريقة اختيار ميزات قائمة على الفلتر
2024 | المؤلف: Ileberi Emmanuel وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول ورقة البحث تحسين توقع مخاطر الائتمان من خلال نهج مصنف متراص مبتكر يدمج تقنية اختيار الميزات المعتمدة على الفلتر (FS) المستندة إلى نظرية كسب المعلومات (IG). يستخدم النموذج المقترح عدة مقدرين أساسيين، وتحديداً الغابة العشوائية (RF)، وتعزيز التدرج (GB)، وتعزيز التدرج المتطرف (XGB)، والتي ترتبط تسلسلياً لتحسين الأداء. تم تقييم النموذج بدقة باستخدام مقاييس…
-
تصنيف أورام الدماغ: نهج جديد يدمج GLCM و LBP وميزات مركبة
2024 | المؤلف: G. Dheepak وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نهجًا جديدًا لتحديد الأورام وتصنيفها، معالجًا القيود التي تفرضها الفحوصات اليدوية التقليدية للصور، والتي غالبًا ما تكون مستهلكة للوقت وذات طابع شخصي. تجمع الطريقة المقترحة بين ميزات مصفوفة التكرار الرمادي (GLCM) وميزات النمط الثنائي المحلي (LBP) لإجراء تحليل كمي لصور أورام الدماغ، مستهدفةً بشكل خاص الأورام الدبقية، والأورام السحائية، وأورام الغدة النخامية. الابتكار…
-
نظام ري ذكي متكامل مع أجهزة استشعار إنترنت الأشياء وآلات الدعم للزراعة
2024 | المؤلف: G. Kranthi Kumar وآخرون | المجلة: Discover Sustainability | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نظام ري ذكي قائم على إنترنت الأشياء (IoT) مصمم لمعالجة الطلب المتزايد على المياه العذبة في الزراعة، خاصة في ضوء الزيادة المتوقعة في عدد السكان العالمي من 7.2 مليار إلى أكثر من 9 مليار بحلول عام 2050. يستخدم النظام حساسات الرطوبة والتربة المدعومة بتقنية إنترنت الأشياء لجمع البيانات ذات الصلة، والتي يتم…
-
نموذج دمج تعلم عميق لتصنيف دقيق للأورام الدماغية في صور الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: Nechirvan Asaad Zebari وآخرون | المجلة: CAAI Transactions on Intelligence Technology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقديم الكشف وتصنيف أورام الدماغ تحديات كبيرة بسبب التباين في مظهرها عبر صور الرنين المغناطيسي (MRI). تتناول هذه البحث هذه التحديات من خلال اقتراح نموذج دمج تعلم عميق (DL) يعزز دقة تصنيف أورام الدماغ. يدمج النموذج ميزات مستخرجة من عدة هياكل تعلم عميق، تحديدًا VGG16 وResNet50 وشبكات الاعتقاد العميقة التلافيفية (CDBN)، ويستخدم مصنف Softmax. لتعزيز…