الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معالج مسبق
-
شبكة عصبية عميقة هجينة مع تحسين ميزات قائمة على تحليل المكونات الرئيسية لتعزيز تصنيف أورام الدماغ
2026 | المؤلف: Binay Kumar Pandey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحديات المرتبطة بتصنيف أورام الدماغ، مع التركيز بشكل خاص على الورم الدبقي، والورم السحائي، وأورام الغدة النخامية، وغياب الأورام. لتعزيز دقة التصنيف، يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا يدمج شبكة عصبية تلافيفية PCA-DenseNet121 مع أوصاف القوام التقليدية. يستخدم هذا النموذج ميزات عميقة مستمدة من مصفوفة التكرار لمستوى الرمادي (GLCM) ونمط ثلاثي محلي (LTP)، جنبًا…
-
استكشاف معالجة إشارة EEG لتصفية وتصنيف فعال للنوبات الصرعية
2026 | المؤلف: Aruna Pant وآخرون | المجلة: Discover Electronics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على معالجة إشارات EEG، مع التأكيد على دورها الحاسم في تحليل نشاط الدماغ من خلال الإشارات الكهربائية التي تلتقطها أقطاب فروة الرأس. تتضمن العملية عدة خطوات رئيسية: المعالجة المسبقة لتنظيف الإشارات الخام، استخراج الميزات لتحديد الأنماط ذات الصلة، والتصنيف لتمييز حالات الدماغ المختلفة. تعتبر هذه المنهجية مهمة بشكل خاص لتشخيص…
-
بنية شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لاكتشاف العنف في تسلسلات الفيديو
2026 | المؤلف: Bhawana Tyagi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الدراسة الحاجة الملحة للكشف الفعال عن العنف في الوقت الحقيقي في الأماكن العامة ذات الكثافة العالية، حيث يكون التعرف السريع على الحوادث العدوانية أمرًا حاسمًا للتدخل في الوقت المناسب. لمواجهة تعقيدات التغيرات الزمانية والمكانية والطلبات الحسابية العالية لبيانات الفيديو، يقترح المؤلفون بنية شبكة عصبية تلافيفية عميقة خفيفة الوزن (CNN) تعتمد على MobileNetV2. يستخدم هذا…
-
دمج متعدد الأنماط وقابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن مرض الزهايمر
2026 | المؤلف: Vimbi Viswan وآخرون | المجلة: Brain Informatics | المجال: الطب النفسي والصحة النفسية (Psychiatry and Mental Health)تستكشف هذه المراجعة المنهجية دمج البيانات متعددة الأنماط لتعزيز دقة ووضوح نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) في تشخيص والتنبؤ بمرض الزهايمر (AD). تجمع بين التقدمات الحديثة في أساليب دمج البيانات متعددة الأنماط المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، فحصًا شاملاً لمجموعات البيانات المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك أنماطها وتقنيات المعالجة المسبقة. تصنف المراجعة طرق توحيد البيانات المختلفة عبر…
-
مجموعة الشبكات العصبية العميقة الهجينة لاكتشاف الاحتيال المالي الذكي
2026 | المؤلف: M.VICTORIA VIMALA VIJI وآخرون | المجلة: JOURNAL OF ADVANCE AND FUTURE RESEARCH | المجال: المحاسبة (Accounting)النمو السريع للخدمات المالية الرقمية قد زاد بشكل كبير من المعاملات عبر الإنترنت، مما أدى إلى زيادة خطر الاحتيال المالي، والذي يشكل تحديات كبيرة للبنوك وشركات التكنولوجيا المالية وبوابات الدفع. غالبًا ما تكافح طرق الكشف عن الاحتيال التقليدية، مثل الأنظمة القائمة على القواعد وخوارزميات التعلم الآلي القياسية، لتحديد الأنماط الاحتيالية المتطورة بسبب قيودها في معالجة…
-
تحليل تجريبي مقارن لاكتشاف اضطرابات الغدة الدرقية القوية باستخدام تقنيات التعلم الآلي
2026 | المؤلف: Jiachen Zhong وآخرون | المجلة: Journal of Electrical Systems and Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة توقع مرض الغدة الدرقية، الذي يؤثر على حوالي 20 مليون أمريكي، من خلال تقييم نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة على مجموعة بيانات معدة جيدًا تحتوي على 9,172 ملاحظة. تشمل النماذج التي تم تحليلها الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات الدعم الشعاعي، وXGBoost، وLightGBM، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، والشبكات العصبية الكثيفة…
-
LeafSightX: نموذج دمج CNN معزز بالانتباه القابل للتفسير لتحديد أمراض أوراق التفاح
2026 | المؤلف: Md. Ehsanul Haque وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث LeafSightX، وهو هيكل معماري جديد للتعلم العميق ذو عمودين مصمم للتعرف السريع والدقيق على أمراض أوراق التفاح، مما يعالج التحديات الكبيرة في الزراعة الدقيقة مثل محدودية القابلية للتعميم، وقابلية التفسير، والحساسية تجاه التحولات في المجال. من خلال دمج الميزات من DenseNet201 و InceptionV3 مع تقنيات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA)، يعزز LeafSightX كل…
-
deepmriprep: معالجة مسبقة للمورفومترية المعتمدة على الفوكسل عبر الشبكات العصبية العميقة
2026 | المؤلف: L. Fisch وآخرون | المجلة: Nature Computational Science | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)تقدم هذه القسم deepmriprep، وهو خط أنابيب جديد للمعالجة المسبقة لتحليل قياس الشكل القائم على الفوكسل (VBM) لبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) ذات الوزن T1، والذي يستخدم الشبكات العصبية لتعزيز كفاءة ودقة خطوات المعالجة المسبقة. يتفوق deepmriprep بشكل كبير على صندوق الأدوات الرائد الحالي، CAT12، حيث يحقق سرعة معالجة أسرع بـ 37 مرة مع الحفاظ…
-
البيانات متعددة الأنماط للطب التنبؤي: دمج خوارزمي للبيانات السريرية في التخدير والعناية المركزة
2026 | المؤلف: Sebastian Daniel Boie وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والفرص المرتبطة بتطبيق التعلم الآلي (ML) في التخدير وطب العناية المركزة، والتي تتميز بمصادر بيانات غنية ومتنوعة. تسلط الضوء على التعقيدات المرتبطة باستخدام تدفقات البيانات غير المتجانسة، مثل السجلات الصحية الإلكترونية المنظمة، والنصوص السريرية، وسلاسل الزمن الفسيولوجية عالية التردد، من أجل التنبؤ الدقيق بالنتائج وتصنيف المخاطر. تشمل القضايا…
-
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…