الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ResNet50
-
التعلم العميق للكشف التلقائي عن سرطان الثدي في الأشعة فوق الصوتية: دراسة مقارنة لأربعة هياكل CNN Deep Learning for Automated Breast Cancer Detection in Ultrasound: A Comparative Study of Four CNN Architectures
2026 | المؤلف: Yiğitcan Çakmak وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence in Applied Sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث الدراسة في فعالية أربع هياكل بارزة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) – ResNet50 و DenseNet169 و InceptionV3 و InceptionV4 – في التصنيف التلقائي لسرطان الثدي من صور الموجات فوق الصوتية. نظرًا للدور الحاسم للتشخيص المبكر في تحسين نتائج العلاج، تؤكد الدراسة على أهمية تقنيات التصوير المتقدمة وطرق التعلم الآلي في تعزيز دقة التشخيص. استخدمت…
-
الاستفادة من الشبكات العصبية التلافيفية التجميعية واستراتيجيات الميتاهيرستيك لفحص وتصنيف أمراض الكلى المتقدمة Leveraging ensemble convolutional neural networks and metaheuristic strategies for advanced kidney disease screening and classification
2026 | المؤلف: Abeer Saber وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نظامًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممًا لتحديد أمراض الكلى تلقائيًا، مما يعالج القضية الحرجة للصحة العامة المتعلقة بفشل الكلى ونقص أطباء الكلى. باستخدام التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق، يركز الدراسة على ثلاث فئات رئيسية من أمراض الكلى – الحصوات، الكيسات، والأورام – مع تحليل مجموعة بيانات تتكون من 12,446 صورة مقطعية محوسبة…
-
الكشف عن فقر الدم باستخدام نموذج التعلم العميق من صور الملتحمة Deep Learning Model-Based Detection of Anemia from Conjunctiva Images
2026 | المؤلف: Najmus Sehar وآخرون | المجلة: Healthcare Informatics Research | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)فقر الدم يُعرف بأنه نقص في كريات الدم الحمراء أو انخفاض في تركيز الهيموجلوبين، مما يؤدي إلى عدم كفاية توصيل الأكسجين إلى الأنسجة. يؤثر على نسبة كبيرة من السكان العالميين، حيث يتأثر 40% من الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 6-59 شهرًا، و37% من النساء الحوامل، و30% من النساء غير الحوامل اللواتي تتراوح أعمارهن بين 15-49…
-
معالجة إشارات الرادار وتأثيرها على التعرف على النشاط البشري المدفوع بالتعلم العميق Radar Signal Processing and Its Impact on Deep Learning-Driven Human Activity Recognition
2026 | المؤلف: Fahad Ayaz وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الورقة البحثية دمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع تقنيات معالجة إشارات الرادار التقليدية لتعزيز التعرف على النشاط البشري (HAR). تقيم الدراسة ثلاث طرق لمعالجة الرادار – تحويل فورييه السريع (FFT)، تحويل فورييه قصير المدى (STFT)، وتوزيع وينجر-فيل المزودج (SPWVD) – بالتزامن مع أربع هياكل CNN: VGG-16، VGG-19، ResNet-50، وMobileNetV2. من خلال اعتبار الخرائط…
-
دمج الميزات متعددة المقاييس لشبكات الأعصاب التلافيفية العميقة في الكشف عن الأورام السرطانية وتصنيفها باستخدام الصور الطبية Multi-scale feature fusion of deep convolutional neural networks on cancerous tumor detection and classification using biomedical images
2026 | المؤلف: | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذجًا جديدًا، دمج الميزات متعددة المقاييس لشبكات الأعصاب التلافيفية العميقة في الكشف عن الأورام السرطانية وتصنيفها (MFFDCNN-CTDC)، يهدف إلى تعزيز الكشف وتصنيف سرطان الجلد من خلال التصوير الطبي. سرطان الجلد، الذي يتميز بالنمو غير المنضبط للخلايا الجلدية غير النمطية بسبب تلف الحمض النووي، يشكل تحديات صحية كبيرة على مستوى العالم. يستخدم نموذج MFFDCNN-CTDC…