الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ورم دماغي
-
تحسين دقة التشخيص لتصنيف أورام الدماغ باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات التعلم العميق
2025 | المؤلف: Chem Sokea وآخرون | المجلة: Babylonian Journal of Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ بدقة من التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) بسبب تعقيد وفروق نوع الأورام الدقيقة. تقترح نموذجًا جديدًا يدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، وتحديدًا الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)، مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتعزيز دقة التشخيص. يتم استخدام مكون GAN لزيادة مجموعة بيانات الصور الطبية المحدودة، مما يعالج…
-
MSegNet: نموذج انتباه متعدد الرؤى مرتبط عبر الأنماط لتحسين تقسيم أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Yu Wang وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث شبكة الانتباه المتعددة الرؤى المترابطة عبر الأنماط (MSegNet)، وهي إطار عمل قائم على المحولات مصمم لتعزيز تقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. إن زيادة معدلات الإصابة والوفيات بسبب أورام الدماغ تتطلب تحسين طرق التشخيص، خاصة في ضوء قيود الشبكات العصبية التقليدية، مثل التعامل غير الكافي مع المعلومات متعددة الأنماط والبيانات المكانية.…
-
نهج جديد لاكتشاف ورم الدماغ وتصنيفه عبر محول الرؤية من النهاية إلى النهاية – بنية CNN
2025 | المؤلف: K. Chandraprabha وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول البحث التحديات في تشخيص وعلاج أورام الدماغ، والتي تعد مساهمات كبيرة في اضطرابات الجهاز العصبي المركزي. الكشف المبكر أمر حاسم لتحسين معدلات البقاء، ومع ذلك فإن الاعتماد على التعليقات اليدوية من قبل الجراحين يبرز الحاجة إلى أنظمة تصنيف آلية. يقدم الدراسة محول رؤية (ViT) مدمج مع إطار عمل شبكة عصبية تلافيفية (CNN)، يهدف إلى…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في التصوير الطبي: نموذج تعلم فدرالي قابل للتفسير والتعاون لتصنيف أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Qurat-ul-ain Mastoi وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نموذج تعلم فدرالي تعاوني (CFLM) متكامل مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). تتناول الدراسة قيود نماذج التعلم العميق المركزية التقليدية، التي غالبًا ما تواجه صعوبات في خصوصية البيانات وتوافر مجموعات بيانات متنوعة. من خلال استخدام GoogLeNet ضمن إطار عمل التعلم الفدرالي، يمكّن الأسلوب المقترح…
-
M-C&M-BL: نموذج تصنيف جديد لتصنيف أورام الدماغ: متعدد CNN ومتعدد BiLSTM
2025 | المؤلف: Muhammet Sinan Başarslan | المجلة: The Journal of Supercomputing | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم الدراسة نهجًا جديدًا للكشف عن أورام الدماغ باستخدام نموذج تعلم عميق، M-C&M-BL، الذي يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لاستخراج ميزات الصورة مع شبكة ذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) لمعالجة البيانات المتسلسلة. تم تقييم النموذج على مجموعة بيانات تصوير الرنين المغناطيسي للدماغ Br35H وحقق مقاييس أداء مثيرة للإعجاب، بما في ذلك دقة…
-
الميكرو RNA كعوامل رئيسية في صحة الدماغ والمرض: المعرفة الحالية وآفاق المستقبل
2025 | المؤلف: Sarika V. Kapplingattu وآخرون | المجلة: Cell Death Discovery | المجال: أبحاث السرطان (Cancer Research)تستعرض هذه القسم من ورقة البحث دور الميكرو RNA-135 (miR-135) في تنظيم التعبير الجيني داخل الدماغ البشري، مع التأكيد على أهميته في مختلف الأمراض العصبية، بما في ذلك أورام الدماغ، والاضطرابات التنكسية العصبية، والحالات التنموية العصبية. يتم التعبير عن miR-135 بشكل خاص في الدماغ وقد تم الإشارة إلى دوره في شكل الخلايا العصبية، والتحفيز العصبي،…
-
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…
-
نموذج قابل للتفسير قائم على التعلم العميق الجماعي لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Khalid M. Hosny وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تركز الأبحاث على الحاجة الملحة للتصنيف الدقيق والكشف عن أورام الدماغ، التي تعد من الأسباب الرئيسية للوفيات. لمعالجة قيود طرق التعلم العميق التقليدية، التي تتطلب غالبًا وقت تدريب طويل، يقترح المؤلفون نهجًا جماعيًا يستفيد من التعلم الانتقالي مع النماذج المدربة مسبقًا DenseNet121 و InceptionV3. تم تصميم هذا النموذج لتصنيف ثلاثة أنواع من أورام الدماغ: السحائية،…
-
تصنيف دقيق متعدد الفئات لأورام الدماغ باستخدام نموذج محول بصري محسّن يعتمد على صور فحص الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: C. Kishor Kumar Reddy وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في تطبيق نماذج المحولات البصرية المعدلة (FTVTs) لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقارنة أدائها مع نماذج التعلم العميق المعروفة مثل ResNet-50 وMobileNet-V2 وEfficientNet-B0. تتكون مجموعة البيانات من 7,023 صورة رنين مغناطيسي مصنفة إلى أربع فئات: الورم الدبقي، ورم السحايا، ورم الغدة النخامية، وعدم وجود ورم. تسلط الدراسة الضوء على أن نموذج…
-
SSO-CCNN: شبكة CNN عميقة محسّنة قائمة على الارتباط لتصنيف أورام الدماغ باستخدام PGGAN الم sampled
2024 | المؤلف: Saswati Sahoo وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطارًا جديدًا، يُطلق عليه نموذج الشبكة العصبية العميقة المدفوعة بالارتباط القائم على تحسين الانتشار الحاد (SSO-CCNN)، يهدف إلى التصنيف التلقائي وتقسيم أورام الدماغ. يستفيد هذا الإطار من التقدم في التكنولوجيا لتسهيل الكشف المبكر عن الأورام، مما قد يقلل من معدل الوفيات وشدة المرض. يستخدم نموذج SSO-CCNN مقاطع محسّنة تم إنشاؤها من خلال الشبكات…