الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: DenseNet121

التشخيص التفريقي للاكتئاب الشديد والاضطراب ثنائي القطب المعتمد على التعلم العميق باستخدام مستشعرات الخلايا الدقيقة والحويصلات خارج الخلوية الصغيرة المستمدة من المرضى Deep learning-based differential diagnosis of major depression and bipolar disorder using microglia-cellular sensors and patient-derived small extracellular vesicles

2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

تتناول الدراسة التحديات في تشخيص اضطراب الاكتئاب الشديد (MDD) واضطراب ثنائي القطب (BD)، والذي يعتمد غالبًا على تقييمات قائمة على الأعراض يمكن أن تؤدي إلى تشخيص خاطئ وتأخيرات في العلاج. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون نهج تشخيصي جديد يعتمد على التعلم العميق (DL) باستخدام خلايا الميكروغليا كأجهزة استشعار حيوية. من خلال تحليل التغيرات الشكلية…
تصنيف أورام الدماغ المعتمد على التعلم العميق في التصوير بالرنين المغناطيسي مع التحقق الخارجي عبر مجموعات بيانات متعددة Deep Learning-Based Brain Tumor Classification in MRI with External Validation Across Multiple Datasets

2026 | المؤلف: Filipe Ferreira Viana وآخرون | المجلة: Revista de Informática Teórica e Aplicada | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

تقيّم هذه الورقة البحثية أداء ثلاثة نماذج تعلم عميق—ResNet-50 وDenseNet-121 وViT-B16—في التصنيف التلقائي لأورام الدماغ من التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام مجموعات بيانات BRISC 2025 وBCD-MRI. تستخدم الدراسة بروتوكول تقييم منهجي يتضمن التحقق الداخلي والتقييمات الخارجية عبر كل من تقسيمات الاختبار المقيدة ومجموعات البيانات الكاملة. تكشف النتائج أنه بينما أسفرت التقييمات الداخلية عن نتائج مرتفعة…