الأبحاث ضمن الموضوع : التصوير الرقمي لأمراض الدم
-
تصنيف خلايا اللوكيميا متعددة الفئات باستخدام التعلم العميق الهجين والتعلم الآلي مع استخراج الميزات المعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية Multiclass leukemia cell classification using hybrid deep learning and machine learning with CNN-based feature extraction
2026 | المؤلف: Sazzli Shahlan Kasim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق المنهجيات الهجينة لتصنيف أنواع سرطان الدم متعددة الفئات باستخدام تحليل مسحة الدم المحيطي. مع الاعتراف بالتحديات التي تطرحها التفسيرات الذاتية والبيانات المحدودة، تدمج الدراسة الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs) مثل VGG16 وInceptionV3 وResNet50 مع المصنفات التقليدية بما في ذلك الغابة العشوائية (RF) وآلة الدعم الناقل (SVM) وتعزيز التدرج المتطرف…
-
التعلم العميق التكاملية لتحسين الكشف عن اللوكيميا اللمفاوية الحادة: دراسة شاملة على مجموعة بيانات ALL-IDB Integrative Deep Learning for Enhanced Acute Lymphoblastic Leukemia Detection: A Comprehensive Study on the ALL-IDB Dataset
2026 | المؤلف: Hamza Abu Owida وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول قسم ورقة البحث تطوير طريقة تعلم عميق تكاملية لاكتشاف اللوكيميا اللمفاوية الحادة (ALL)، وهي ورم خبيث يتميز بالتكاثر السريع للخلايا اللمفاوية في نخاع العظام والدم المحيطي. نظرًا للطبيعة العدوانية لـ ALL، فإن التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب أمر حاسم لتحسين نتائج المرضى. تستخدم الطريقة المقترحة قاعدة بيانات صور اللوكيميا اللمفاوية الحادة (ALL-IDB) وتجمع بين…
-
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…
-
تحسين تصنيف الجسيمات تحت المرئية في مجهر التصوير التدفق عبر توليد الصور المعتمد على الذكاء الاصطناعي
2026 | المؤلف: Utku Özbulak وآخرون | المجلة: Journal of Pharmaceutical Sciences | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الدراسة تطبيق مجهر تصوير التدفق مع التعلم العميق لتحليل الجسيمات تحت المرئية (SvP)، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها ندرة البيانات وعدم التوازن بين أنواع الجسيمات. تسلط الدراسة الضوء على الصعوبة في تمييز الجسيمات الأقل شيوعًا، مثل زيت السيليكون وفقاعات الهواء، عن الجسيمات البروتينية الأكثر شيوعًا بسبب توافر الصور المحدود للأولى.…
-
التعلم الفيدرالي الذي يحافظ على الخصوصية مع شبكات CNN المحسنة ذات الانتباه الخفيف للكشف الآلي عن اللوكيميا عبر التصوير الطبي الموزع
2026 | المؤلف: Muhammad Zeerak Awan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه البحث إطار عمل خفيف الوزن وآمن وقابل للتفسير للتعلم الفيدرالي مصمم للتصنيف التلقائي لسرطان الدم. يتناول الإطار القضايا الحرجة المتعلقة بأمان البيانات السريرية وتطوير النماذج التعاونية بين مؤسسات الرعاية الصحية. من خلال استخدام نهج التعلم الموزع، يمكن للعديد من المرافق الصحية بناء نموذج تصنيف عالي الأداء بشكل تعاوني دون مشاركة بيانات المرضى الحساسة،…
-
إطار المحول الفيدرالي القابل للتفسير لتصنيف اللوكيميا والتنبؤ بالمرحلة
2026 | المؤلف: Khadija Parwez وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث بنية متعددة الأنماط موزعة لتشخيص اللوكيميا تجمع بين الصور الدموية عالية الدقة والسرد السريري. تستخدم هذه الإطار محولات الرؤية (ViT) لتشفير الصور وClinicalBERT لتصنيف النصوص، مما يمكّن من التشخيص المشترك وتحديد مراحل اللوكيميا بطريقة لامركزية. يحدث دمج هذه الأنماط داخل طبقة دمج متعددة الأنماط، مدعومة برؤوس إخراج مزدوجة للتشخيص الثنائي وتحديد المراحل…
-
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…
-
نموذج توقع سرطان الدم بناءً على تقنية التعلم العميق
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لسرطان الدم، وهو مصدر قلق صحي عالمي كبير بسبب معدلات الوفيات العالية الناتجة عن العوامل الوراثية والبيئية. يؤكد المؤلفون على أهمية الكشف المبكر لتعزيز نجاح العلاج وتقليل الوفيات. يحققون في نماذج التعلم العميق المتقدمة المختلفة، بما في ذلك ResNetRS50 و RegNetX016، لتحسين تشخيص سرطان الدم. من بين هذه النماذج، أظهر…
-
نهج فعال قائم على التعلم العميق لاكتشاف الملاريا باستخدام مسحات خلايا الدم الحمراء
2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول ورقة البحث التحدي الملح للصحة العامة المتمثل في الملاريا، وهو مرض ينتقل عن طريق البعوض الأنثوي المصاب، والذي يمكن أن يؤدي إلى مضاعفات صحية خطيرة. الطرق التقليدية للكشف عن الملاريا، التي تتضمن بشكل أساسي الفحص المجهري لطخات الدم، غير فعالة وتستغرق وقتًا طويلاً، خاصة في المناطق التي تعاني من انتشار مرتفع للملاريا. تقترح الدراسة…