الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معامل سورنسن-دايس
-
YOLO-LS: إطار عمل جديد للتعلم العميق لتجزئة أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي
2026 | المؤلف: Jinghui Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث YOLO-LS، وهو إطار متقدم لاكتشاف وتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، حيث يتناول التحديات المتعلقة بالتنوع العالي في خصائص الأورام وقيود التوصيف اليدوي. يعتمد النموذج المقترح على بنية YOLO11n-seg ويقدم ثلاثة ابتكارات رئيسية: دمج ShuffleNet V1 كهيكل خفيف الوزن لتقليل التعقيد الحسابي، وآلية DySample الديناميكية لزيادة التفاصيل الدقيقة، ووحدة C3k2-PoolingFormer لتحسين دمج…
-
جدوى التحديد الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي وتقييم ميزات الإشعاع المستقر بواسطة تصوير HyperSight-CBCT للعلاج الإشعاعي عالي الدقة القابل للتكيف لسرطان البروستاتا
2026 | المؤلف: Ralf Schmidt وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإشعاع (Radiation)تقييمت هذه الدراسة بدقة دقة التقسيم وكفاءته واستقراره لميزات الراديوميك للتخطيط اليدوي (MD) ، والذكاء الاصطناعي (AI) ، والتخطيط الهجين (MD + AI) لأعضاء الحوض باستخدام التصوير المقطعي المحوسب التخطيطي (pCT) وتصوير الأشعة المقطعية المخروطية HyperSight (hCBCT) في سياق العلاج الإشعاعي التكيفي. تم قياس توافق التقسيم باستخدام معامل تشابه دايس (Dice) والمسافة هاوسدورف في النسبة…
-
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…
-
توليد تقارير موثوقة لتعزيز تفسير الموجات فوق الصوتية العينية باستخدام نماذج تقسيم الرؤية-اللغة
2026 | المؤلف: Kai Jin وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)التفسير الدقيق للأشعة فوق الصوتية العينية أمر ضروري لتشخيص حالات العين، ومع ذلك، فإنه غالبًا ما يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب خبرة كبيرة. نظرًا للزيادة المستمرة في حجم بيانات الأشعة فوق الصوتية، هناك حاجة ملحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) التي يمكنها تحليل الصور بكفاءة وإنتاج تقارير. تكافح نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية مع تحديد الآفات في الوقت…
-
تحسين تقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام U-Net والتعلم الانتقالي
2025 | المؤلف: Amin Pourmahboubi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يتناول القسم أهمية تقسيم أورام الدماغ تلقائيًا من صور الرنين المغناطيسي، مشددًا على دوره الحاسم في الممارسة السريرية لتعريف حدود الورم، ومراقبة تقدم المرض، وتخطيط العلاج. بينما يُعتبر التقسيم اليدوي من قبل أطباء الأشعة هو المعيار الذهبي، إلا أنه يستغرق وقتًا طويلاً ويخضع للتفاوت، مما يبرز الحاجة إلى طرق تلقائية موثوقة. تعقيد الأورام، التي يمكن…
-
التعرف الشخصي المعتمد على رؤية الحاسوب باستخدام صور الأشعة المقطعية ثنائية الأبعاد ذات أقصى كثافة
2025 | المؤلف: Andreas Heinrich وآخرون | المجلة: European Radiology | المجال: علم الآثار (Archeology)تدرس الدراسة جدوى استخدام صور الإسقاط الأقصى للحدة (MIP) من فحوصات الأشعة المقطعية للصدر (CT) للتعرف الشخصي الآلي من خلال رؤية الكمبيوتر (CV). من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 12,465 فحصًا بالأشعة المقطعية من 8,177 فردًا، ركزت الأبحاث على 300 حالة لتقييم دقة رؤية الكمبيوتر في التعرف على الأفراد من خلال مطابقة الميزات في صور…
-
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 ×…