تقدم البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق الهجين المدرك للزمان (TAHDL) مصممًا للكشف المبكر ومراقبة اعتلال الشبكية السكري (DR) باستخدام صور قاع العين. يدمج هذا الإطار الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) مع آلية الانتباه لالتقاط الاعتماديات الزمنية عبر مسحات الشبكية المتعددة. من خلال الاستفادة من الطبيعة التسلسلية لتقدم المرض، يعزز…

تقدم البحث RSG-Net، وهو شبكة عصبية تلافيفية مصممة للكشف الآلي وتصنيف اعتلال الشبكية السكري (DR) إلى أربع ودرجتين من الشدة. يتناول هذا الدراسة قيود الفحص اليدوي وطرق الكشف الحالية التي تعتمد على الميزات المصنوعة يدويًا، والتي يمكن أن تعيق التكيف والدقة. باستخدام مجموعة بيانات Messidor-1، تستخدم RSG-Net تقنيات معالجة مسبقة متقدمة، بما في ذلك تعديل…

تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم العميق، وبشكل خاص طرق التقريب البايزية، لتعزيز الكشف والتصنيف لاعتلال الشبكية السكري (DR) في الصور الطبية. غالبًا ما توفر نماذج التعلم العميق التقليدية توقعات نقطة واحدة، والتي تفتقر إلى مقاييس عدم اليقين اللازمة لاتخاذ القرارات السريرية في البيئات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية. لمعالجة هذه القيود، قام المؤلفون…