تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. معالجة الصور، بمساعدة الكمبيوتر

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معالجة الصور، بمساعدة الكمبيوتر




  • مسافة فريشيت الإشعاعية (FRD): مقياس متعدد الاستخدامات لمقارنة مجموعات بيانات التصوير الطبي

    2026 | المؤلف: Nicholas Konz وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية تحديد ما إذا كانت مجموعتان من الصور الطبية تنشأ من نفس التوزيعات أو من توزيعات مختلفة بدقة، لا سيما في سياق تقييم نماذج توليد الصور. ينتقدون المقاييس الحالية، التي تعتمد غالبًا على مهام تالية متحيزة أو تستخدم مقاييس إدراكية مثل مسافة فريشيت (FID) التي لا تلتقط الميزات التشريحية…


  • طرق متقدمة في تصوير التمثيل الغذائي للديوتيريوم

    2026 | المؤلف: Fabian Niess وآخرون | المجلة: Magnetic Resonance Materials in Physics Biology and Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في تصوير التمثيل الغذائي للديوتيريوم (DMI)، وهي تقنية تعتمد على التصوير بالرنين المغناطيسي غير المؤين لرسم خرائط التمثيل الغذائي داخل الجسم باستخدام متتبعات موسومة بـ ²H. تسلط الضوء على التحسينات المنهجية الكبيرة على مدى العقد الماضي، بما في ذلك تحسينات في الأجهزة واستراتيجيات الاكتساب وتقنيات إعادة البناء. تشمل…


  • مجموعة بيانات UAV RGB وطريقة لتجزئة تيجان الأشجار من أجل مراقبة التنوع البيولوجي

    2026 | المؤلف: Mai Viet Hoang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)

    تقدم البحث طريقة جديدة، TreeCoG، لتجزئة كائنات الأشجار باستخدام صور RGB الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار، مع معالجة التحديات التي تواجهها البيئات الغابية الكثيفة حيث تكافح الطرق التقليدية للتجزئة. تستخدم TreeCoG عملية من ثلاث خطوات: (1) استخراج الحدود من صور الطائرات بدون طيار، (2) استخراج وتمثيل ميزات الحدود، و(3) دمج الحدود باستخدام شبكة الالتفاف البيانية…


  • نماذج التعلم العميق المضغوطة لعلم الأمراض النسيجي للقولون مع التركيز على الأداء وتحديات التعميم

    2026 | المؤلف: Fareeha Hanif وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتحليل الصور النسيجية بدقة في تشخيص سرطان القولون من خلال اقتراح أربعة متغيرات خفيفة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) – Lite-V0 و Lite-V1 و Lite-V2 و Lite-V4 – للتصنيف الثنائي لصور نسيج القولون إلى سرطان الغدد القولونية والأنسجة الحميدة. باستخدام مجموعة بيانات متوازنة تضم 24,000 صورة، أجرت الباحثون تقييمات شاملة…


  • نظام كشف بصري عميق لسرطان الخلايا الحرشفية الفموية

    2026 | المؤلف: K. Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم ورقة البحث نظام الكشف البصري العميق (DVDS) الذي يهدف إلى أتمتة الكشف عن سرطان الخلايا الحرشفية الفموية (OSCC) من خلال الصور الهيستوباثولوجية. غالبًا ما تعيق الطرق التشخيصية التقليدية قيود الوقت والتفسير الذاتي، مما يؤدي إلى تباين في النتائج. تستفيد الدراسة من التقدم في الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، لتعزيز دقة وكفاءة التشخيص. تم تدريب…


  • تقسيم عقيدات الرئة الفيدرالية باستخدام بنية هجينة من المحولات وU-Net

    2026 | المؤلف: Sapthak Mohajon Turjya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الرئة والجهاز التنفسي (Pulmonary and Respiratory Medicine)

    تقدم البحث إطار عمل جديد لحفظ الخصوصية في التعلم الفيدرالي يهدف إلى تعزيز تقسيم العقيدات الرئوية الخبيثة في الأشعة المقطعية، وهو عامل حاسم في تقليل وفيات سرطان الرئة. يستخدم الإطار المقترح بنية هجينة من U-Net وTransformer، والتي تدمج كتل التلافيف المتبقية لاستخراج القوام المحلي وآليات الانتباه الذاتي المستندة إلى Transformer لالتقاط الاعتمادات السياقية العالمية. لمعالجة…


  • DescriptorMedSAM: دمج اللغة والصورة مع توجيه نص متعدد الجوانب لتقسيم الصور الطبية

    2026 | المؤلف: Wenjie Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث DescriptorMedSAM، وهو امتداد مبتكر لنموذج MedSAM مصمم لتعزيز تقسيم الأعضاء في التصوير الطبي دون الحاجة إلى تفاعل يدوي. من خلال استخدام نصوص منظمة—تتراوح من أسماء الأعضاء البسيطة إلى أوصاف أكثر تعقيدًا تجمع بين الشكل والموقع—يستفيد DescriptorMedSAM من مشفر نص CLIP لتحويل هذه الأوصاف إلى تمثيلات كثيفة. يتم دمج هذه التمثيلات بعد ذلك مع…


  • التصوير الموزون T2* للدماغ بالكامل القوي ضد الحركة والمجال عند 7 و 11.7 تسلا باستخدام الملاحة الخدمية

    2026 | المؤلف: Matthias Serger وآخرون | المجلة: Magnetic Resonance in Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)

    تبحث هذه الدراسة في استخدام الملاحة السيرفو لمعالجة حركات الجسم وعيوب تغير المجال في تصوير الرنين المغناطيسي عالي الدقة $T^*_2$ للدماغ البشري في مجالات فائقة الارتفاع (UHF) تصل إلى 11.7 تسلا. دمجت الدراسة أجهزة الملاحة السيرفو المعتمدة على الرنين المغناطيسي في تسلسل تصوير الصدى ثلاثي الأبعاد المجزأ (EPI)، مما يتيح تصحيحات مستقبلية لحركات الرأس غير…


  • تصوير بكسل واحد بتقنية التيراهيرتز المرتبط بالألياف لجميع التطبيقات الطبية

    2026 | المؤلف: Sen Mou وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)

    تقدم البحث نظام تصوير أحادي البكسل بتقنية الانعكاس الداخلي الكلي المخفف (THz) متصل بالكامل بالألياف، مصمم للتغلب على قيود أنظمة THz الحالية، مثل السرعة والحجم والقدرة على التكيف للتطبيقات في الموقع. هذه البنية المدمجة والمرنة مناسبة بشكل خاص للطيف غير المدمر والتصوير الحي، مما يسمح بإجراء قياسات مباشرة على المرضى. تتمثل إحدى الابتكارات الرئيسية في…


  • مجموعة من الشبكات العصبية التلافيفية المعززة بالانتباه لتصنيف أمراض أوراق القطن بشكل دقيق وقابل للتفسير

    2026 | المؤلف: Md. Ehsanul Haque وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقدم البحث CottonLeafNet، وهو إطار عمل معزز بالاهتمام مصمم للتصنيف الدقيق والفعال حسابيًا لأمراض أوراق القطن. يدمج هذا النموذج الشبكات العصبية التلافيفية الخفيفة مع وحدات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA)، مما يعالج قيود الأساليب الآلية الحالية، مثل تنوع مجموعات البيانات وتكاليف الحساب. حقق CottonLeafNet مقاييس أداء مثيرة للإعجاب، بما في ذلك دقة 98.33% ودرجة F1…


←السابق
1 … 3 4 5 6 7 … 18
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.