الأبحاث ضمن الموضوع : الذكاء الاصطناعي في اكتشاف السرطان
-
GnnDebugger: تصحيح الأخطاء المعتمد على الشبكات العصبية الرسومية في رسومات دي بروين
2026 | المؤلف: Marijo Simunovic وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المرتبطة بإعادة بناء الجينومات الثديية الكاملة باستخدام تقنيات التسلسل الحديثة، خاصة عند التوسع إلى آلاف الأنواع وإجراء دراسات على مستوى السكان. يحددون العقبات الرئيسية، مثل الجودة المنخفضة للتجميعات الأولية ومتطلبات التغطية العالية، مما يعقد إعادة بناء الجينومات ثنائية الصيغة الصبغية بدقة، خاصة في المناطق المتباينة حيث قد تكون عمق…
-
MedSpectralNet: هيكل شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لتصنيف الصور متعددة الأنماط
2026 | المؤلف: Nabilah Afrin وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم نظرة عامة على MedSpectralNet، وهو شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مصممة لتصنيف الصور الطبية. يعالج هذا النموذج التحديات التي تواجه النماذج الحالية الرائدة، مثل MedMamba، التي تستخدم نماذج الفضاء الحالة (SSMs) التي تحد من التوازي وتزيد من وقت التشغيل بسبب عملياتها التسلسلية. يقوم MedSpectralNet بتقريب الانتباه الذاتي بتعقيد خطي، مما يمكّن من…
-
دمج الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض النسيجية لسرطان الثدي: نحو تحسين التشخيص والتنبؤ
2026 | المؤلف: Gavino Faa وآخرون | المجلة: Cancers | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور المتطور للذكاء الاصطناعي (AI) في علم الأمراض النسيجي لسرطان الثدي (BC)، مع التأكيد على الانتقال من التقييم النسيجي التقليدي إلى دمج تصوير الشرائح الكاملة (WSI) والنماذج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. لا يزال التقييم النسيجي هو المعيار الذهبي لتشخيص وتصنيف سرطان الثدي، لكن ظهور WSI قد سهل رقمنة الشرائح، مما…
-
WCMA-Net: تعزيز تشخيص سرطان الثدي باستخدام انتباه ماما القناة-المكانية المدفوع بالموجات
2026 | المؤلف: Khalil ur Rehman وآخرون | المجلة: Tsinghua Science & Technology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تعتبر تجمعات الميكروكالسيفيكيشن (MCCs) مؤشرات إشعاعية حاسمة لسرطان الثدي؛ ومع ذلك، فإن تشخيصها الدقيق معقد بسبب دقتها، خاصة في أنسجة الثدي الكثيفة. لمعالجة تحدي تقليل الإيجابيات الكاذبة في الكشف الماموغرافي عن MCCs، يقدم هذه الدراسة WCMA-Net (شبكة ماما انتباه قائمة على المويجات)، وهو إطار مبتكر للتعلم العميق. يستخدم WCMA-Net تحويل المويجات المنفصلة (DWT) لاستخراج ميزات…
-
التفاعل المتزامن بين الذكاء الاصطناعي والبشر في تفسير تصوير البروستاتا بالرنين المغناطيسي: هل هو ضجيج أكثر من كونه مساعدة؟
2026 | المؤلف: Andrea Ponsiglione وآخرون | المجلة: European Radiology Experimental | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، تم تقييم فعالية نظام الذكاء الاصطناعي التجاري كأداة دعم قرار للكشف عن سرطان البروستاتا السريري المهم (csPCa). تم إجراء تحليل رجعي على 100 مريض خضعوا لتصوير بالرنين المغناطيسي متعدد المعلمات بسبب الشك السريري في سرطان البروستاتا، حيث تم مراجعة الصور بواسطة ستة قراء ذوي خبرات متفاوتة—اثنان من أطباء الأشعة الخبراء، واثنان من…
-
التنبؤ بالأورام الدموية باستخدام الذكاء الاصطناعي من مسحات الدم المحيطية في مجموعة كبيرة من المختبرات التشخيصية
2026 | المؤلف: Muhammed Furkan Dasdelen وآخرون | المجلة: Leukemia | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، قدم المؤلفون cAItomorph، وهو نموذج قائم على المحولات مصمم لتصنيف الأورام الدموية باستخدام صور مسحات الدم المحيطي. أظهر النموذج دقة عالية في تحديد اللوكيميا الحادة، والأورام النقوية التناسلية، والتفريق بين الضوابط الصحية ضمن مجموعة مختبر تشخيصي. ومن الجدير بالذكر أن أداء cAItomorph تم التحقق منه خارجيًا، مما يشير إلى إمكانيته في تقليل…
-
قيود التعرف البصري في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط: تحليل مقارن لتفسير الصور النسيجية
2026 | المؤلف: Volodymyr Mavrych وآخرون | المجلة: PLOS Digital Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقوم هذه الدراسة بتقييم منهجي لأداء أربعة نماذج لغوية كبيرة متعددة الوسائط (LLMs) رائدة—GPT-4o، Claude Sonnet 4، Gemini 2.5 Flash، وCopilot—في تفسير الصور النسيجية. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 144 صورة عبر أربعة أنواع من الأنسجة (الظهارية، الضامة، العضلية، والعصبية) عند ثلاثة مستويات من التكبير، تم تقييم النماذج على قدرتها على تحديد الأنسجة، وتحليل الميزات…
-
تأثير استخدام الذكاء الاصطناعي كقارئ ثانٍ في فحص الثدي بما في ذلك التحكيم
2026 | المؤلف: Lucy M. Warren وآخرون | المجلة: Nature Cancer | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)هذه القسم من ورقة البحث يفحص دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في سير العمل لفحص الثدي المزدوج، مع التركيز بشكل خاص على دوره في التحكيم. قامت الدراسة بتحليل بيانات من 50,000 امرأة تم فحصهن في مركزين لفحص الثدي تابعين للخدمة الصحية الوطنية، مع متابعة طويلة الأمد لتقييم ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يساهم في الكشف المبكر…
-
تقييم مستقبلي لدمج الذكاء الاصطناعي في فحص سرطان الثدي في إعدادات سير العمل المتعددة: دراسة GEMINI
2026 | المؤلف: Clarisse F. de Vries وآخرون | المجلة: Nature Cancer | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقييم GEMINI الاستباقي، الذي شمل 10,889 امرأة في منطقة في المملكة المتحدة، استكشف دمج أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) في فحص الثدي، مع تقييم 17 سيناريو مختلف لتطبيقات الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الرعاية الروتينية. وجدت الدراسة أنه عندما أوصى أداة الذكاء الاصطناعي بإعادة الفحص التي لم تقم بها القراءة المزدوجة الروتينية، أدى المراجعة البشرية…
-
العوامل المربكة والانحيازات تتزايد عند التنبؤ بالعلامات الحيوية الجزيئية من الصور النسيجية
2026 | المؤلف: Muhammad Dawood وآخرون | المجلة: Nature Biomedical Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)قسم “الطرق” في ورقة البحث يحدد تصميم التجارب والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب مختبرية محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة تأثيراتها على النتائج ذات الصلة. شمل جمع البيانات استخدام أدوات وبروتوكولات موحدة…