الأبحاث ضمن الموضوع : الذكاء الاصطناعي في اكتشاف السرطان
-
نظام كشف بصري عميق لسرطان الخلايا الحرشفية الفموية
2026 | المؤلف: K. Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نظام الكشف البصري العميق (DVDS) الذي يهدف إلى أتمتة الكشف عن سرطان الخلايا الحرشفية الفموية (OSCC) من خلال الصور الهيستوباثولوجية. غالبًا ما تعيق الطرق التشخيصية التقليدية قيود الوقت والتفسير الذاتي، مما يؤدي إلى تباين في النتائج. تستفيد الدراسة من التقدم في الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، لتعزيز دقة وكفاءة التشخيص. تم تدريب…
-
التعلم المتعدد الحالات الهندسي لتجزئة سرطان المعدة تحت إشراف ضعيف
2026 | المؤلف: Chenshen Huang وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات المتعلقة بالتجزئة ذات الإشراف الضعيف للمناطق السرطانية في الصور الكاملة (WSIs) ضمن علم الأمراض الحاسوبي، وخاصة الاعتماد على التعليقات التوضيحية المكلفة على مستوى البكسل. تكافح الأطر الحالية للتعلم متعدد الحالات (MIL) لتوليد أقنعة تجزئة دقيقة لأنها تعتبر WSIs كـ ‘حقائب غير مرتبة من الرقع’، متجاهلة التركيب النسيجي الأساسي والأنماط المعمارية التي…
-
نموذج LSTM هجين ثلاثي الطبقات قابل للتفسير لتصنيف أورام الثدي بدقة وشفافية في دعم القرار السريري
2026 | المؤلف: Isaac Kofi Nti وآخرون | المجلة: Discover Health Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث التحدي الملح للكشف الدقيق عن الأورام في سرطان الثدي، وهو نوع السرطان الرائد بين النساء على مستوى العالم. يقدم المؤلفون نموذجًا جديدًا هجينًا من نوع الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) مصممًا للتصنيف القابل للتفسير لأورام سرطان الثدي باستخدام قاعدة بيانات طبية حيوية عالية الأبعاد. يهدف هذا النموذج إلى تعزيز دقة التنبؤ مع…
-
علم الأمراض الرقمي في البرازيل: نتائج أولية من مسح وطني تجريبي
2026 | المؤلف: Fabio Daniel Molinari | المجلة: Surgical and Experimental Pathology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم رقمنة المختبرات، لا سيما في سياق علم الأمراض التشريحي في البرازيل، مشددًا على دمج الماسحات الضوئية، والأرشفة، والتحليل الحسابي كعوامل أساسية لتعزيز الرعاية السريرية، والتعليم، والبحث. على الرغم من الفوائد المحتملة، فإن اعتماد سير العمل الرقمي في أمريكا اللاتينية قد تم عرقلته بعوامل مثل التكلفة، والاتصال، وتحديات التكامل، حيث تواجه البرازيل عقبات…
-
الذكاء الاصطناعي في الأورام الدموية: الفرص، التحديات، والتكامل السريري
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Cureus | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في تشخيص وإدارة الأورام الدموية، بما في ذلك اللوكيميا، واللمفوما، والورم النقوي المتعدد (MM). لقد أظهرت تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، أداءً قويًا في مهام سريرية متنوعة مثل تصنيف الصور تلقائيًا، ونمذجة التنبؤ، وتوقع استجابات العلاج والسموم. تعد…
-
تقييم أدوات التعلم العميق في تشخيص وعلاج السرطان: تحليل بحثي للتجارب السريرية والتجارب السريرية العشوائية
2026 | المؤلف: Rawad Hodeify | المجلة: Frontiers in Network Physiology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة، وخاصة التعلم العميق (DL)، على قطاع الرعاية الصحية، مع التركيز على تشخيص السرطان. يتميز DL باستخدامه لشبكات عصبية معقدة تحاكي العمليات البيولوجية، مما يمكّن من تحليل مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء توقعات دقيقة. قام المؤلفون بمراجعة منهجية للأدبيات من قاعدة بيانات…
-
الذكاء الاصطناعي في تشخيص وتحليل علم الأمراض الرقمي: التقنيات، التحديات، وآفاق المستقبل
2026 | المؤلف: Xiu-Ming Zhang وآخرون | المجلة: Military Medical Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط المراجعة الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في علم الأمراض، لا سيما في تحليل الصور الهيستوباثولوجية، التي تعتبر حاسمة للتشخيص الدقيق للأمراض. تقوم بتقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي على طول سلسلة التشخيص، بما في ذلك معالجة الصور، وتصنيف الأورام، والتصنيف التنبؤي، واكتشاف العلامات الحيوية التنبؤية. يقدم المؤلفون تصنيفًا تقنيًا للخوارزميات والنماذج الأساسية…
-
البحث في التعرف على صور علم الأمراض لسرطان الكبد بناءً على معالجة الصور باستخدام التعلم العميق
2026 | المؤلف: Mingyuan Yang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الدراسة MSAF-Net، وهي شبكة جديدة لدمج الانتباه متعدد المساحات مصممة لتعزيز دقة تشخيص سرطان الكبد من خلال تحليل الصور المرضية. يدمج هذا الإطار خمسة مساحات ميزات تكاملية—الأحمر (R)، الأزرق (B)، الأصفر (Y)، الانتروبيا، وأنماط الباينري المحلية (LBP)—باستخدام آلية دمج معززة بواسطة SE-block جنبًا إلى جنب مع EfficientNet-Lite لاستخراج الميزات. تحقق MSAF-Net أداءً رائدًا بنسبة…
-
التعلم العميق متعدد الحالات تحت إشراف ضعيف لتصنيف الآفات الرحمية على صور الشرائح الكاملة الملونة بالهيماتوكسيلين والإيوزين
2026 | المؤلف: Zhixian Zhou وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج تعلم عميق متعدد الحالات تحت إشراف ضعيف (DSMIL) مصمم لتصنيف صور الشرائح الكاملة الملونة بصبغة الهيماتوكسيلين والإيوزين (WSIs) من الأنسجة الرحمية، مع معالجة تحدي نقص طرق الفحص الموثوقة لسرطان الرحم (EC). من خلال تحليل 885 صورة شريحة من 442 مريضًا، حقق النموذج متوسط منطقة تحت منحنى التشغيل الاستقبالي (AUROC) مثير للإعجاب قدره…
-
تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الخلايا العنقية: مراجعة منهجية لنماذج التعلم العميق، ومجموعات البيانات، والمقاييس المبلغ عنها
2026 | المؤلف: Miguel Angel Valles-Coral وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه المراجعة المنهجية تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI)، وبالتحديد نماذج التعلم العميق، في علم الخلايا العنقية للكشف المبكر عن الآفات السابقة للسرطان. من خلال تحليل 77 مقالة تمت مراجعتها من قبل الأقران نُشرت بين عامي 2022 و2025، تحدد المراجعة هيمنة الهياكل الهجينة، وخاصة تلك التي تدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع آليات الانتباه أو نماذج…