الأبحاث ضمن الموضوع : الرياضيّات والتعلم الآلي في التصوير الطبي
-
التكامل المتعدد الأوميات المدفوع بالذكاء الاصطناعي في علم الأورام الدقيق: ربط تدفق البيانات بالقرارات السريرية
2025 | المؤلف: Chou‐Yi Hsu وآخرون | المجلة: Clinical and Experimental Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تناقش هذه الفقرة التقدمات الكبيرة في أبحاث السرطان من خلال تحليل متعدد الأوميات، الذي يدمج بيانات جزيئية وفينوتيبية متنوعة لكشف الإشارات على مستوى النظام التي غالبًا ما تتجاهلها الدراسات ذات النمط الواحد. يوفر هذا النهج، إلى جانب خزعات سائلة طولية تراقب التطور النسلي عبر الحمض النووي للورم المتداول (ctDNA) وتغيرات الأيض، رؤى في الوقت الحقيقي…
-
النشر الواقعي لنموذج أساس علم الأمراض المعدل للكشف عن علامات سرطان الرئة
2025 | المؤلف: Gabriele Campanella وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تناقش هذه الفقرة تطوير وتطبيق العالم الحقيقي لمؤشر حيوي حسابي تم ضبطه بدقة للكشف عن طفرات EGFR في سرطان الغدد الرئوية (LUAD) باستخدام علم الأمراض الرقمي. تسلط الدراسة الضوء على قيود طرق الاختبار الحالية، مثل الفحوصات المعتمدة على PCR، التي، على الرغم من سرعتها، تفتقر إلى دقة تسلسل الجيل التالي وتتطلب عينات نسيج إضافية. لمعالجة…
-
نموذج GPT متعدد الوسائط للمساعدة في تشخيص وإدارة عقيدات الغدة الدرقية
2025 | المؤلف: Jincao Yao وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث ThyGPT، وهو نموذج تحويل مدرب مسبقًا متعدد الوسائط مصمم لتعزيز الشفافية وقابلية التفسير للذكاء الاصطناعي في تقييم مخاطر عقيدات الغدة الدرقية. باستخدام بيانات الموجات فوق الصوتية من 59,406 مريضًا عبر تسعة مستشفيات، تم تدريب ThyGPT للمساعدة في اتخاذ القرارات السريرية. أظهر النموذج انخفاضًا كبيرًا في معدلات الخزعات بأكثر من 40% دون زيادة في…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لاكتشاف سرطان الرئة عبر شبكة عصبية مخصصة على صور الأشعة المقطعية
2025 | المؤلف: Mohamed Hammad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تتناول الأبحاث التحدي الحاسم للكشف المبكر عن سرطان الرئة، وهو أحد الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان، حيث يسجل حوالي 1.8 مليون حالة وفاة سنويًا. تعيق الطرق التقليدية لتحليل صور الأشعة المقطعية طبيعتها المستهلكة للوقت، وقابليتها للأخطاء، واعتمادها على التقييمات الذاتية. لتعزيز دقة التشخيص وقابلية التفسير، يقترح المؤلفون شبكة عصبية تلافيفية مخصصة (CNN) مدمجة مع تقنيات…
-
نموذج دمج للتنبؤ ببقاء مرضى سرطان القولون والمستقيم بناءً على الصورة النسيجية والتغيرات الجينية
2025 | المؤلف: Binsheng He وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة المتعلقة بتوقع البقاء على قيد الحياة لدى مرضى سرطان القولون والمستقيم (CRC)، وهي حالة مرتبطة بمراضة ووفيات كبيرة. يبرز المؤلفون الاستكشاف المحدود لدمج خوارزميات التعلم العميق المتقدمة مع الصور النسيجية والامتيازات المحتملة لدمج هذه الصور مع البيانات الجزيئية لتحسين توقعات البقاء. لمعالجة هذه الفجوة، يقترحون إطار عمل جديد للتعلم العميق…
-
مجموعة بيانات معيارية كبيرة متعددة المراكز لتصوير الرنين المغناطيسي الديناميكي لسرطان الثدي مع تقسيمات خبراء
2025 | المؤلف: Lidia Garrucho وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث مجموعة بيانات شاملة متعددة المراكز لسرطان الثدي، باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المعزز بالتباين الديناميكي (DCE-MRI). هذه المجموعة من البيانات بارزة لحجمها الكبير وتضم تقسيمات خبراء، والتي تعتبر حيوية لتدريب والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي في التصوير الطبي. تهدف توفر مثل هذه المجموعة من البيانات إلى تعزيز دقة وموثوقية أدوات التشخيص في اكتشاف…
-
نماذج التعلم العميق في تصنيف الأورام العظمية الأولية والعدوى العظمية بناءً على الأشعة السينية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تشمل منهجية هذا البحث عدة مكونات رئيسية: جمع البيانات، المعالجة المسبقة، التوضيح، تصميم النموذج، والتطوير. تم الحفاظ على الامتثال الأخلاقي بشكل صارم طوال الدراسة، مع الالتزام بإعلان هلسنكي والحصول على موافقة من مجلس المراجعة المؤسسية للدراسات البشرية في مستشفى شيانغيا الثاني التابع لجامعة جنوب الوسط (رقم البروتوكول: no.2022-040). بالإضافة إلى ذلك، تم الحصول على موافقات…
-
نحو إطار شامل لنماذج اللغة متعددة الأنماط في توليد تقارير الأشعة المقطعية للدماغ ثلاثية الأبعاد
2025 | المؤلف: Cheng-Yi Li وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)يتناول القسم التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) ضمن قطاع الرعاية الصحية، مع التركيز بشكل خاص على توليد تقارير الأشعة الآلية (RRG). بينما نجحت تطبيقات MLLM التقليدية في معالجة التصوير الطبي ثنائي الأبعاد، لا يزال هناك إمكانات غير مستكشفة لتصوير الطبي ثلاثي الأبعاد. لسد هذه الفجوة، يقدم المؤلفون مجموعة بيانات 3D-BrainCT، التي تتكون…
-
استبيان حول التعلم العميق لتجزئة الأورام: التقنيات والتحديات والاتجاهات المستقبلية
2025 | المؤلف: Jiaxin Mei وآخرون | المجلة: Visual Intelligence | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور الحاسم لتقسيم الزوائد في الكشف المبكر وعلاج سرطان القولون والمستقيم (CRC). يسلط الضوء على قيود الطرق التقليدية التي اعتمدت على الميزات المستخرجة يدويًا—مثل اللون، والملمس، والشكل—والتي واجهت صعوبة في التقاط السياق العالمي وافتقرت إلى المتانة في السيناريوهات المعقدة. أدى ظهور التعلم العميق إلى تقدم كبير في خوارزميات تقسيم…
-
CSWin-UNet: UNet المحول مع نوافذ على شكل صليب لتقسيم الصور الطبية
2024 | المؤلف: Xiao Liu وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث CSWin-UNet، وهو هيكل جديد للتقسيم على شكل U يدمج آلية الانتباه الذاتي CSWin في إطار عمل UNet لتحسين تقسيم الصور الطبية. بينما تظهر الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) قيودًا بسبب تحيزاتها الاستقرائية، وتواجه طرق المحولات متطلبات حسابية عالية، فإن CSWin-UNet يعالج هذه التحديات بفعالية. يعزز الهيكل الكفاءة الحسابية وتفاعلات مجال الاستقبال من خلال الانتباه…