الأبحاث ضمن الموضوع : تقنيات تقسيم الصور الطبية
-
تحدي ULS23: نموذج أساسي ومجموعة بيانات مرجعية لتجزئة الآفات العالمية ثلاثية الأبعاد في التصوير المقطعي المحوسب The ULS23 challenge: A baseline model and benchmark dataset for 3D universal lesion segmentation in computed tomography
2026 | المؤلف: Max de Grauw وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم معيار ULS23 إطارًا جديدًا لتجزئة الآفات العالمية ثلاثية الأبعاد في فحوصات الأشعة المقطعية للصدر والبطن والحوض، مما يلبي الحاجة إلى تجزئة فعالة للآفات في تقييم علاج السرطان. يتضمن المعيار مجموعة بيانات تدريبية تحتوي على 38,693 آفة، بما في ذلك حالات صعبة من البنكرياس والقولون والعظام، إلى جانب مجموعة تقييم متنوعة تحتوي على 775 آفة…
-
MedFuseNet: دمج تمثيلات الميزات العميقة المحلية والعالمية مع آليات الانتباه الهجينة لتقسيم الصور الطبية MedFuseNet: fusing local and global deep feature representations with hybrid attention mechanisms for medical image segmentation
2026 | المؤلف: Ruiyuan Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة عامة على بنية جديدة للتشفير وفك التشفير تُدعى MedFuseNet، مصممة لتعزيز تقسيم الصور الطبية من خلال معالجة قيود نماذج التعلم العميق الحالية، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمحولات. يدمج MedFuseNet تمثيلات الميزات المحلية والعالمية من خلال نهج ذو فرعين: يستخدم أحد الفروع الشبكات العصبية التلافيفية لالتقاط الارتباطات المحلية، بينما يستخدم الآخر…
-
QMaxViT-Unet+: نموذج MaxViT-Unet قائم على الاستعلام مع تعزيز الحواف لتقسيم الصور الطبية تحت إشراف الخربشة QMaxViT-Unet+: A query-based MaxViT-Unet with edge enhancement for scribble-supervised segmentation of medical images
2026 | المؤلف: Tat-Bao-Thien Nguyen وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه البحث QMaxViT-Unet+، وهو إطار عمل جديد لتقسيم الصور الطبية تحت إشراف الرسوم التخطيطية، والذي يعالج تحدي مجموعات البيانات المحدودة المعلّمة في التصوير الطبي. يعتمد هذا الإطار على بنية U-Net، وي incorporat كتل MaxViT لتحسين قدرة النموذج على تعلم الميزات المحلية والعالمية. بالإضافة إلى ذلك، يتميز بوجود وحدة فك تشفير Transformer قائمة على الاستعلام…
-
نظام تقسيم الصور الطبية المعتمد على التعلم الهجين الضبابي المحسن لتحسين التشخيص Fuzzy Hybrid Meta-optimized Learning-based Medical Image Segmentation System for Enhanced Diagnosis
2026 | المؤلف: J Nithisha وآخرون | المجلة: International Journal of Information Technology and Computer Science | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تناقش هذه القسم الدور الحاسم لتجزئة الصور الطبية في تشخيص الأمراض من خلال تحديد الهياكل الداخلية والمناطق المرضية بدقة عبر مختلف طرق التصوير. تواجه طرق التجزئة التقليدية المعتمدة على الفوضى تحديات تتعلق بإدارة عدم اليقين، وتحسين المعلمات، وتحقيق دقة عالية مع مجموعات بيانات متنوعة، مما يؤدي غالبًا إلى قرارات سريرية غير موثوقة. لمعالجة هذه القيود،…
-
الجاذبات التضخمية والتصحيحات الإشعاعية في ضوء بيانات ACT
2026 | المؤلف: W. Wolf | المجلة: Journal of Cosmology and Astroparticle Physics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تناقش هذه القسم تداعيات النتائج الأخيرة من تلسكوب أتاكاما لعلم الكون (ACT)، والتي غيرت بشكل كبير القيود على المعلمات $(n_s, r)$، مما يتحدى العديد من نماذج التضخم التي كانت قابلة للتطبيق سابقًا. يركز المؤلفون على تأثيرات التصحيحات الإشعاعية على نماذج الجاذبية $\xi$-attractor و $\alpha$-attractor، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بتضخم ستاروبينسكي وقد واجهت أيضًا تدقيقًا بسبب…
-
مسافة فريشيت الإشعاعية (FRD): مقياس متعدد الاستخدامات لمقارنة مجموعات بيانات التصوير الطبي
2026 | المؤلف: Nicholas Konz وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية تحديد ما إذا كانت مجموعتان من الصور الطبية تنشأ من نفس التوزيعات أو من توزيعات مختلفة بدقة، لا سيما في سياق تقييم نماذج توليد الصور. ينتقدون المقاييس الحالية، التي تعتمد غالبًا على مهام تالية متحيزة أو تستخدم مقاييس إدراكية مثل مسافة فريشيت (FID) التي لا تلتقط الميزات التشريحية…
-
التعلم العميق الهندسي-الطوبولوجي لنقل التعلم من أجل تقسيم الأوعية بدقة في أحجام طبية ثلاثية الأبعاد
2026 | المؤلف: Jiake Wu وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم القسم FlowAxis، وهي طريقة مبتكرة للمعايرة المستمرة لنمذجة الهياكل الوعائية المنحنية في التصوير الطبي الحجمي. تعاني الأساليب التقليدية المعتمدة على الفوكسل، مثل الأقنعة الثنائية، غالبًا من عدم التناسق الطوبولوجي والتجزئة بسبب تحيزات التصنيف. يعالج FlowAxis هذه القضايا من خلال استخدام محاور الأوعية التكيفية (AVA)، التي تستخدم نقاط رئيسية تكيفية كقمم مترابطة للحفاظ على الطوبولوجيات…
-
موصوف نقاط رئيسية ثلاثي الأبعاد عبر الأنماط المتعددة لمطابقة وتسجيل MR-US
2026 | المؤلف: Д. А. Морозов وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يتناول المؤلفون تحدي تسجيل الموجات فوق الصوتية في الوقت الحقيقي (iUS) أثناء العملية الجراحية مع التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) قبل العملية، والذي يتعقد بسبب الفروق الكبيرة في مظهر الوسائط، والدقة، ومجال الرؤية. يقترحون وصفًا جديدًا لنقاط المفاتيح ثلاثية الأبعاد عبر الوسائط مصممًا لمطابقة وتسجيل MRI-iUS بشكل فعال. تستخدم هذه الطريقة نهج المطابقة…
-
تأثير المتغيرات التجريبية على خصائص الكريات
2025 | المؤلف: Songshan Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن اعتماد أنظمة زراعة الخلايا ثلاثية الأبعاد (3D) يمثل تقدمًا كبيرًا في البحث الطبي الحيوي من خلال محاكاة بيئات الأنسجة المعقدة بدقة أكبر مقارنةً بالنماذج التقليدية ثنائية الأبعاد (2D). ومع ذلك، فإن التباين في النتائج التجريبية قد أعاق قابليتها للتكرار والتطبيق السريري. في هذه الدراسة، قمنا بتحليل منهجي لـ 32,000 صورة كروية لتحديد المعلمات الحرجة…
-
معالجة التصنيف غير المتسق باستخدام مطابقة الصور المتقاطعة لتقسيم الصور الطبية المعتمدة على الخربشة
2025 | المؤلف: Jingkun Chen وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Image Processing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في السنوات الأخيرة، اكتسب التعلم شبه المراقب زخمًا في تقسيم الصور الطبية، لا سيما من خلال استخدام تعليقات الخربشة لتقليل تكاليف التعليق. ومع ذلك، فإن التحديات التي تطرحها الطبيعة غير المكتملة والذاتية وغير القياسية لتسمية الخربشة تؤدي إلى تناقضات تعيق عملية التعلم وت degrade أداء التقسيم. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح المؤلفون تطوير مجموعة مرجعية مصممة…
