تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. منحنى ROC

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: منحنى ROC




  • تحليل مقارن للكشف الآلي عن الأخطاء في كرة القدم باستخدام هياكل التعلم العميق

    2025 | المؤلف: Abdallah Rabee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة العظام وطب الرياضة (Orthopedics and Sports Medicine)

    تقيّم هذه الدراسة أداء ثمانية هياكل متقدمة من التعلم العميق (DL) – EfficientNetV2 و ResNet50 و VGG16 و Xception و InceptionV3 و MobileNetV2 و InceptionResNetV2 و DenseNet121 – في سياق الكشف التلقائي عن الأخطاء في كرة القدم. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 7000 صورة، تم تدريب النماذج واختبارها باستخدام مجموعة اختبار متوازنة من 700 صورة،…


  • هجين من DSR-GAN وCNN للكشف عن مرض الزهايمر بناءً على صور MRI

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم هذه الورقة البحثية شبكة توليد تنافسية عميقة جديدة لتحسين الدقة (DSR-GAN) مدمجة مع شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف مرض الزهايمر (AD) عبر أربع مراحل: خرف خفيف (MD)، خرف معتدل (MOD)، غير مصاب بالخرف (ND)، وخرف خفيف جداً (VMD). باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على 6,400 صورة MRI، تعمل DSR-GAN على تحسين جودة الصورة من خلال…


  • التنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية بناءً على اختيار ميزات متعددة ونموذج PSO-XGBoost المحسن

    2025 | المؤلف: Kerang Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتوقع أمراض القلب والأوعية الدموية، يسمى MFS-DLPSO-XGBoost، والذي يدمج تقنيات اختيار الميزات المتعددة، وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات المحسنة (PSO)، وخوارزمية تعزيز التدرج الشديد (XGBoost). يبدأ النموذج بمعالجة البيانات، تليها تدريب نموذج XGBoost ومقارنة أدائه مع أربعة خوارزميات تعلم آلي معروفة: الانحدار اللوجستي، آلة الدعم الناقل، الغابة العشوائية، وجار الأقرب K.…


  • تقييم الاتفاق بين ChatGPT-4 والاستبيانات المعتمدة في فحص القلق والاكتئاب لدى طلاب الجامعات: دراسة مقطعية

    2025 | المؤلف: Jiali Liu وآخرون | المجلة: BMC Psychiatry | المجال: علم النفس التطبيقي (Applied Psychology)

    تقييمت هذه الدراسة المقطعية صلاحية وفائدة نموذج المحادثة المدرب مسبقًا (ChatGPT-4) في تقييم القلق والاكتئاب بين طلاب الجامعات. تضمنت الدراسة إنشاء استبيانات مقابلات منظمة بناءً على استبيان صحة المريض-9 (PHQ-9) ومقياس اضطراب القلق العام-7 (GAD-7) المعتمدين، والذي أطلق عليهما GPT-PHQ-9 و GPT-GAD-7. باستخدام طرق إحصائية متنوعة، بما في ذلك تحليل الارتباط سبيرمان ومنحنيات الخصائص التشغيلية…


  • تحديد مجموعة المخاطر لتسوس الجذور وتحليل العوامل المرتبطة بها في كبار السن باستخدام تجميع التعلم الآلي غير المراقب

    2025 | المؤلف: Linxin Jiang وآخرون | المجلة: Clinical Interventions in Aging | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)

    تهدف هذه الدراسة إلى تحديد المجموعات عالية المخاطر لتسوس الجذور بين البالغين الذين تتراوح أعمارهم بين 65 و74 عامًا باستخدام تقنيات التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف. تم استقصاء 423 مشاركًا في عام 2021، وتم استخدام تجميع k-prototypes لتصنيف الأفراد بناءً على مستويات المخاطر الخاصة بهم. كشفت التحليلات عن مجموعتين متميزتين: المجموعة 1، التي تتميز بانخفاض…


  • نماذج SHAP-XGBoost القابلة للتفسير لإصابات الضغط بين المرضى الذين يحتاجون إلى التهوية الميكانيكية في وحدة العناية المركزة

    2025 | المؤلف: Zheng Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: العلاج الوظيفي (Occupational Therapy)

    تركز هذه الدراسة على تطوير نموذج تنبؤي لإصابات الضغط لدى مرضى وحدة العناية المركزة الذين يخضعون للتنفس الصناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وبشكل خاص XGBoost مع تحليل SHAP. قامت الدراسة بتحليل بيانات من قاعدة بيانات MIMIC-IV 2.2، والتي تشمل مجموعة من 29,448 مريضًا، حيث تطورت إصابات الضغط لدى 2,052 منهم. تم تقسيم مجموعة البيانات إلى…


  • القيمة التنبؤية لمؤشر NP وLHb المشترك مع عدد وحيدات النواة المطلقة في مرضى سرطان القولون والمستقيم

    2025 | المؤلف: Kuan Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)

    تتناول هذه الدراسة التحديات التنبؤية المرتبطة بسرطان القولون والمستقيم (CRC)، وهو ورم خبيث رئيسي يتميز بمعدلات عالية من الانتكاس بعد الجراحة والانتشار. ركز الباحثون على مؤشرين دمويين قبل العملية: نسبة العدلات × الصفائح الدموية / اللمفاويات × الهيموغلوبين (NP/LHb) وعدد المونوسيتات المطلق (Mono). أظهرت تحليل رجعي لـ 566 مريضًا بسرطان القولون والمستقيم أن المستويات المرتفعة…


  • تقييم السيريولوبلازم اللعابي لتشخيص مرض ويلسون

    2025 | المؤلف: Nian Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)

    تدرس الدراسة إمكانية استخدام السيريولوبلاسمين اللعابي كأداة تشخيصية غير جراحية لمرض ويلسون (WD)، مقارنةً مع اختبار السيريولوبلاسمين في المصل التقليدي. تم تضمين 167 مشاركًا، يتكونون من 130 مريضًا تم تشخيصهم بمرض ويلسون و37 ضابطًا صحيًا. أظهرت التحليلات أن مستويات السيريولوبلاسمين اللعابي كانت أقل بكثير في مجموعة مرض ويلسون مقارنةً بالضوابط، مع وجود ارتباط إيجابي قوي…


  • توقع الاكتئاب بعد الولادة لدى النساء: تطوير والتحقق من صحة نماذج تعلم الآلة المتعددة

    2025 | المؤلف: Weijing Qi وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: الصحة العامة والبيئية وصحة العمل (Public Health, Environmental and Occupational Health)

    تتناول الدراسة الاكتئاب بعد الولادة (PPD) كقضية صحية عامة حرجة، وتهدف إلى تطوير والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي (ML) التي تستخدم المؤشرات البيولوجية والنفسية والاجتماعية لتقييم خطر PPD لدى النساء الحوامل. تم جمع البيانات من 1,138 مشاركًا بين أغسطس 2021 وأغسطس 2022، مع قياس النتيجة الرئيسية باستخدام مقياس إدنبرة للاكتئاب بعد الولادة بعد ستة…


  • تحسين تشخيص الملاريا من خلال هياكل الشبكات العصبية المخصصة القابلة للتفسير

    2025 | المؤلف: Md. Faysal Ahamed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تبحث الدراسة في فعالية ثلاث هياكل لشبكات الأعصاب التلافيفية (CNN) – الشبكة التلافيفية المتوازية (PCNN)، والشبكات التلافيفية المتوازية مع الانتباه الناعم (SPCNN)، والانتباه الناعم بعد الكتلة الوظيفية للشبكات التلافيفية المتوازية (SFPCNN) – لتشخيص طفيليات الملاريا في مسحات خلايا الدم الحمراء (RBC). تفوقت نموذج SPCNN على الآخرين، محققة دقة قدرها 99.38 ± 0.21%، واسترجاع قدره 99.37…


←السابق
1 2 3 4 5 6
التالي→

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