الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معالجة الصور، بمساعدة الكمبيوتر
-
نموذج هجين قابل للتفسير يعتمد على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ونماذج التعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Md. Nahiduzzaman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقترحة إطار عمل جديد يدمج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن وقابلة للفصل (PDSCNN) مع آلة التعلم المتطرفة الانحدارية الهجينة (RRELM). تؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر والتصنيف الدقيق للعلاج الفعال، باستخدام تعديل تكييف هيستوجرام محدود التباين (CLAHE) لتعزيز وضوح ميزات الورم في…
-
تحليل أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المدمج مع التعلم العميق: استخراج الميزات، والتقسيم، وتوقع البقاء باستخدام الشبكات المكررة والشبكات الحجمية
2025 | المؤلف: Deependra Rastogi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية نهج تعلم عميق لتجزئة الأورام الدبقية، وهي أكثر الأورام الخبيثة شيوعًا في الدماغ، وتوقع معدلات بقاء المرضى باستخدام صور الرنين المغناطيسي. تعتمد المنهجية على بنية شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد (2D) تتضمن قاعدة الأغلبية لتعزيز دقة تجزئة الأورام وتقليل تحيز النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخراج الميزات الإشعاعية من مناطق الأورام…
-
الكشف عن اعتلال الشبكية السكري مع الوعي بعدم اليقين باستخدام التعلم العميق المعزز بأساليب بايزي
2025 | المؤلف: Muhammad Usman Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم العميق، وبشكل خاص طرق التقريب البايزية، لتعزيز الكشف والتصنيف لاعتلال الشبكية السكري (DR) في الصور الطبية. غالبًا ما توفر نماذج التعلم العميق التقليدية توقعات نقطة واحدة، والتي تفتقر إلى مقاييس عدم اليقين اللازمة لاتخاذ القرارات السريرية في البيئات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية. لمعالجة هذه القيود، قام المؤلفون…
-
تقسيم أورام الثدي القابلة للتفسير باستخدام الانتباه بالاعتماد على مزيج من نماذج UNet وResNet وDenseNet وEfficientNet
2025 | المؤلف: Shokofeh Anari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة نهج تعلم عميق لتجزئة أورام الثدي باستخدام مجموعة بيانات صور الموجات فوق الصوتية للثدي (BUSI)، معتمدة على بنية UNet المعدلة المعززة بآليات الانتباه مثل وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM) والانتباه غير المحلي. من خلال دمج هياكل ترميز متقدمة مثل ResNet وDenseNet وEfficientNet، يحسن النموذج بشكل كبير من دقة التجزئة، كما يتضح من…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تقسيم يعتمد على UNet وتعلم الآلة البايزي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: K. Divya Lakshmi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث تقنية جديدة لاكتشاف أورام الدماغ (BT) في صور الرنين المغناطيسي، تُسمى XAISS-BMLBT، والتي تدمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع التقسيم الدلالي وتعلم الآلة البايزي. إن الكشف المبكر عن أورام الدماغ يعزز بشكل كبير خيارات العلاج ومعدلات بقاء المرضى، وتهدف طريقة XAISS-BMLBT إلى تبسيط العملية الصعبة والمستهلكة للوقت لتحديد الأورام في فحوصات الرنين…
-
تقسيم الأسنان بالأشعة السينية تلقائيًا مع الانتباه المجموع
2025 | المؤلف: Wenjin Zhong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم البحث شبكة الانتباه المجمعة ودمج الطبقات المتقاطعة (GCNet)، وهو نموذج جديد مصمم لتقسيم الأشعة السينية للأسنان، حيث يتناول التحديات مثل حجم مجموعات البيانات الصغيرة، واهتمامات خصوصية المرضى، وتداخل الضوضاء. يتضمن النموذج مكونين رئيسيين: وحدات الانتباه العالمي المجمعة (GGA)، التي تلتقط وتنظم بفعالية ميزات القوام والملامح، ووحدات دمج الطبقات المتقاطعة (CLF)، التي تدمج هذه الميزات…
-
تعويض التشوهات القائم على التعلم العميق يحسن التباين والدقة في المجهر الفلوري
2025 | المؤلف: Min Guo وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)في هذا القسم، يتناول المؤلفون تحدي التشوهات البصرية في المجهر الفلوري، خاصة عند تصوير عينات بيولوجية سميكة. يمكن أن تؤدي هذه التشوهات إلى تدهور كبير في جودة الصورة من خلال تقليل الإشارة والتباين والدقة. للتخفيف من هذه المشكلات، يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا قائمًا على التعلم العميق لتعويض التشوهات يعزز جودة الصورة دون المساس بسرعة الاكتساب…
-
تمكين التعلم في السياق لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط لتصنيف صور علم الأمراض السرطانية
2024 | المؤلف: Dyke Ferber وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم التحديات والتقدم في تصنيف الصور الطبية، وخاصة في علم الأمراض النسيجية، حيث تعتبر مجموعات البيانات المعلّمة ضرورية لتدريب نماذج التعلم العميق. يبرز المؤلفون الكثافة الحاسوبية لتدريب هذه النماذج من الصفر أو تحسين النماذج الموجودة. يقدمون التعلم في السياق كبديل واعد، مما يسمح للنماذج بالتعلم من المحفزات دون الحاجة إلى تحديثات المعلمات. لقد…
-
تعزيز تشخيص أورام الدماغ متعددة الفئات باستخدام SVM وتقنيات استخراج الميزات المبتكرة
2024 | المؤلف: Mustafa Basthikodi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث هذه الدراسة في تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير الطبي، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها التشابهات البصرية بين أنواع الأورام المختلفة. تستخدم الدراسة آلة الدعم الناقل (SVM) كخوارزمية التصنيف الأساسية، معززة بتقنيات استخراج الميزات مثل هيستوجرام التدرجات الموجهة (HOG) ونمط ثنائي محلي (LBP)، إلى جانب تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد. باستخدام…
-
موثوقية ودقة البرمجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتشخيص السيفالومتري. دراسة تشخيصية
2024 | المؤلف: Jean-Philippe Mercier وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تدرس الدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على التشخيص السيفالومتري في تقويم الأسنان، مع التركيز على مقارنة موثوقية ودقة وكفاءة البرمجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مقابل الطرق الرقمية التقليدية في تحليل 408 سيفالومترات جانبية. تم استخدام ثلاث تقنيات: تحديد المعالم يدويًا، التحديد التلقائي، والتحديد شبه التلقائي باستخدام الذكاء الاصطناعي. تم تقييم خمسة عشر متغيرًا، تشمل قياسات…