الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معالجة الصور، بمساعدة الكمبيوتر
-
التعلم الفيدرالي مع نموذج متعدد المقاييس مدمج للانتباه لتجزئة أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sherly Alphonse وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها، مع التأكيد على دور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) في تشخيص ومراقبة سرطانات الدماغ. تواجه طرق التقسيم التقليدية غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية بسبب تخزين البيانات المركزي. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون نموذجًا يعتمد على التعلم المعزز يسمى متوسط الفيدرالية المعزز (RL-FedAvg)، والذي يسمح بتطوير نموذج تعاوني مع الحفاظ…
-
أداة مراسلة شبكية للتقييم الكمي لنتائج التصوير العصبي الجديدة
2025 | المؤلف: Ru Kong وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش قسم ورقة البحث التحديات التي تطرحها عدم وجود معيارية في تسمية ووصف الشبكات الدماغية الوظيفية واسعة النطاق، مما أعاق تفسير وتوافق النتائج في علم الأعصاب. لمعالجة هذه المشكلة، يقدم المؤلفون صندوق أدوات توافق الشبكة (NCT)، وهو أداة مصممة لتسهيل فحص وتقرير التوافق المكاني بين نتائج التصوير العصبي الجديدة والأطالس الدماغية الوظيفية المعروفة. يسمح NCT…
-
Mpox-XDE: نموذج جماعي يستخدم الشبكات العصبية العميقة والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لاكتشاف وتصنيف جدري القرود
2025 | المؤلف: Dip Kumar Saha وآخرون | المجلة: BMC Infectious Diseases | المجال: علم الفيروسات (Virology)تتناول البحث الحاجة الملحة لتحسين أدوات التشخيص لجدري القرود البشري (Mpox)، خاصة في ضوء التفشي العالمي الأخير. يقترح المؤلفون نموذج تعلم عميق جماعي، يسمى Mpox-XDE، والذي يدمج ثلاثة نماذج محسنة: Xception وDenseNet201 وEfficient-NetB7. باستخدام مجموعة بيانات صور جلد Mpox (MSID) التي تتكون من 770 صورة، يحقق النموذج الجماعي مقاييس أداء ملحوظة، بما في ذلك دقة…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
2025 | المؤلف: R. Preetha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقسيم أورام الدماغ يدمج بين شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4، بهدف تحسين دقة وكفاءة التقسيم. يستخدم النموذج توسيع EfficientNetB4 المركب لتحسين استخراج الميزات عبر دقات متعددة مع تقليل المتطلبات الحسابية. يعزز آلية الانتباه متعددة المقاييس، التي تستخدم نوى بأحجام 1 × 1، 3 × 3، و5 ×…
-
توقع مراحل مرض الزهايمر باستخدام شبكات CNN ثنائية وثلاثية الأبعاد الضحلة من بيانات التصوير العصبي المختارة بذكاء
2025 | المؤلف: Jalees Ur Rahman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية طريقة جديدة للكشف التلقائي عن مراحل مرض الزهايمر (AD) من خلال تحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). تدمج الطريقة خط أنابيب شامل للمعالجة المسبقة، والذي يتضمن إزالة الجمجمة، والتطبيع المكاني، والتنعيم، تليها تقنية اختيار وإزالة الإطارات بناءً على عدد البكسلات التي تقلل بشكل فعال من الأبعاد. تستخدم الدراسة الشبكات العصبية التلافيفية…
-
شبكات CNN-Transformer مع مشفر بديل ومفكك مزدوج لتجزئة الصور الطبية
2025 | المؤلف: Lin Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والتطورات في تقسيم الصور الطبية، لا سيما في استخراج الآفات بدقة من الصور الطبية. أظهرت التطورات الأخيرة التي تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمحولات (Transformers) وعدًا، ومع ذلك، غالبًا ما تكافح النماذج الحالية للاستفادة بشكل فعال من الميزات المحلية والعالمية بسبب الخصائص الفريدة لأنسجة الآفات. لمعالجة هذه القيود،…
-
تصنيف أمراض أوراق الأرز باستخدام نهج الرؤية المدمجة
2025 | المؤلف: B. Naresh kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذه الدراسة، تم تطوير مصنف جديد يعتمد على الرؤية المدمجة (FVBC) لتصنيف أمراض أوراق الأرز (RLD)، مستفيدًا من قدرات استخراج الميزات لهندسة VGG19 جنبًا إلى جنب مع كفاءة التصنيف لـ LightGBM. أظهر النموذج أداءً ملحوظًا، محققًا دقة تصل إلى 97.78% على مجموعة التدريب، و97.5% على مجموعة التحقق، و97.6% على مجموعة الاختبار. وقد نجح في…
-
نموذج أساسي لتشخيص السرطان القابل للتعميم وتوقع البقاء على قيد الحياة من الصور النسيجية
2025 | المؤلف: Zhaochang Yang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول القسم التقدم في علم الأمراض الحاسوبي، وخاصة من خلال تطوير BEPH (نموذج BEiT المعتمد على التدريب المسبق على الصور النسيجية)، الذي يستخدم التعلم الذاتي للإشراف لتحليل صور الشرائح الكاملة (WSIs) لتشخيص السرطان. يتم تدريب النموذج على 11 مليون صورة نسيجية غير مصنفة، مما يسمح له بتعلم تمثيلات ذات مغزى يمكن تكييفها لمهام مختلفة، مثل…
-
شبكة CNN محسّنة للميزات الهجينة لتوقع أمراض محصول الأرز
2025 | المؤلف: Sujith Vijayan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نهج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) هجينة محسّنة للتنبؤ بأمراض محصول الأرز، بهدف تعزيز دقة الكشف ومعالجة التحديات مثل الكفاءة الحسابية والتعميم. تستخدم الدراسة خوارزمية تحسين الحيتان الهجينة وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات التكيفية (WOA_APSO) لتحسين استخراج الميزات واختيارها، مما يسهل الكشف المبكر والتشخيص لأمراض المحاصيل. تُظهر الطريقة المقترحة أداءً متفوقًا، حيث تحقق دقة تصل…
-
الكشف عن سرطان الجلد باستخدام صور ديرموسكوبية مع شبكة عصبية تلافيفية
2025 | المؤلف: Khadija Nawaz وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تتناول الأبحاث التحديات المتعلقة بالكشف المبكر وتشخيص الميلانوما الجلدية الخبيثة، وهو ورم يتميز بانخفاض معدل حدوثه ولكنه يتمتع بمعدلات وفيات مرتفعة. أثبتت الأساليب التقليدية في التعلم الآلي لتصنيف أورام الميلانوما عدم كفايتها بسبب عدم قدرتها على استخراج ميزات دقيقة من الآفات الجلدية، وهو أمر حاسم للتشخيص الدقيق. للتغلب على هذه القيود، تقدم الدراسة بنية جديدة…
