الأبحاث ضمن الموضوع : كشف وتصنيف أورام الدماغ
-
تصنيف مرض الزهايمر باستخدام نموذج تعلم عميق قائم على MaxViT باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Emrah Aslan وآخرون | المجلة: Journal of Applied Science and Technology Trends | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نموذجًا قائمًا على محول الرؤية متعدد المحاور (MaxViT) مصممًا لتصنيف أربع مراحل من مرض الزهايمر (AD) باستخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ. تتناول الدراسة التحديات المتعلقة بالتشخيص المبكر لمرض الزهايمر، والذي غالبًا ما يتضمن أعراضًا دقيقة تتداخل مع الشيخوخة الطبيعية. من خلال استخدام التعلم الانتقالي وتقنيات تعزيز البيانات القوية على مجموعة بيانات الرنين…
-
تحسين تصنيف أورام الدماغ من خلال التعلم الانتقالي القائم على DenseNet121
2025 | المؤلف: Mehwish Rasheed وآخرون | المجلة: Discover Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث طريقة آلية لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بنية DenseNet121 مع التعلم الانتقالي، المطبقة على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي. تؤكد الدراسة على الحاجة الملحة للتشخيص المبكر والدقيق لأورام الدماغ، والتي تتميز بالنمو غير المنضبط للخلايا غير الطبيعية. غالبًا ما تكون طرق التشخيص الحالية غير فعالة وتعتمد على التفسير اليدوي، مما يؤدي إلى نتائج غير…
-
التعلم العميق المحسّن لكشف أورام الدماغ: نهج هجين مع آليات الانتباه والشرح السريري
2025 | المؤلف: Aditya Jayesh Aiya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق هجين لتصنيف أورام الدماغ (BTC) باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، مدمجًا VGG16، وآلية انتباه، ومعلمات محسّنة. يصنف هذا النموذج الأورام إلى ورم دبقي، ورم سحائي، ورم في الغدة النخامية، وعدم وجود ورم، محققًا دقة ملحوظة تبلغ 99% على مجموعة بيانات تتكون من 7023 صورة MRI. تستخدم الطريقة تقنيات معالجة مسبقة…
-
تحسين تقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام U-Net والتعلم الانتقالي
2025 | المؤلف: Amin Pourmahboubi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يتناول القسم أهمية تقسيم أورام الدماغ تلقائيًا من صور الرنين المغناطيسي، مشددًا على دوره الحاسم في الممارسة السريرية لتعريف حدود الورم، ومراقبة تقدم المرض، وتخطيط العلاج. بينما يُعتبر التقسيم اليدوي من قبل أطباء الأشعة هو المعيار الذهبي، إلا أنه يستغرق وقتًا طويلاً ويخضع للتفاوت، مما يبرز الحاجة إلى طرق تلقائية موثوقة. تعقيد الأورام، التي يمكن…
-
إطار عمل متتابع لتفسير أورام الدماغ باستخدام متغيرات Yolo
2025 | المؤلف: S. Priyadharshini وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا لتحديد وتقسيم أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام تقنيات التعلم العميق المتقدمة. مع الاعتراف بالتحديات التي يواجهها المتخصصون الطبيون في تقييم صور الرنين المغناطيسي يدويًا بسبب قيود الوقت والتباين، تقيم الدراسة أداء YOLOv9 و YOLOv10 و YOLOv11 على مجموعة بيانات أورام الدماغ من Figshare ومجموعة بيانات BraTS2020. تشمل…
-
تحسين خوارزمية سرب السلاسل المدفوعة بشبكة CNN العميقة لتحليل أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Umang Kumar Agrawal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نهجًا هجينًا جديدًا لخوارزمية سرب السلاپ (SSA)، يُطلق عليه اسم البحث المحلي SSA (LS-SSA)، يهدف إلى معالجة قيود SSA القياسية، وخاصة ميلها للتقارب المبكر والوقوع في الحد الأدنى المحلي. يتضمن LS-SSA وكلاء بحث محليين لتعزيز قدرات الاستكشاف لـ SSA، وهو أمر حاسم لتحسين المعلمات الفائقة في الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المستخدمة في…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام التعلم العميق: أداء عالٍ مع تقليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Jacky Huang وآخرون | المجلة: Frontiers in Radiology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)هدفت الدراسة إلى تحسين تقسيم أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي من خلال استخدام نموذج تعلم عميق (DL)، وبالتحديد 3D U-Net، مع تقليل عدد تسلسلات الرنين المغناطيسي المطلوبة. باستخدام مجموعة بيانات MICCAI BraTS لعام 2018، ركزت الدراسة على تقسيم الأورام المعززة (ET) ولب الأورام (TC) مع تركيبات مختلفة من تسلسلات الرنين المغناطيسي: T1C فقط، FLAIR…
-
بنية UNet هجين جديدة للرؤية لتقسيم وتصنيف أورام الدماغ
2025 | المؤلف: M. Renugadevi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية معمارين مبتكرين لتحليل أورام الدماغ: Hybrid Vision UNet-Encoder Decoder (HVU-ED) للتجزئة وHybrid Vision UNet-Encoder (HVU-E) للتصنيف. تستفيد النماذج من قدرات استخراج الميزات للطرق الهجينة، بما في ذلك ResNet50 وVGG16 وDenseNet121 وXception، المدمجة مع Vision Transformer (ViT). في نموذج HVU-ED، يتم دمج هذه الميزات الهجينة مع ميزات UNet في طبقة الزجاجة وتستخدم…
-
تطوير نموذج مبتكر لاكتشاف سرطان الرئة للتشخيص الدقيق في أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
2025 | المؤلف: Jian Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق متكامل جديد، يُشار إليه باسم CNN-GRU، يهدف إلى تعزيز دقة الكشف عن سرطان الرئة (LC) ضمن أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يجمع هذا النموذج بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية من صور الأشعة المقطعية للرئة ووحدات التكرار المغلقة (GRUs) للتنبؤ النهائي. تعالج الشبكة العصبية التلافيفية الصور…
-
تصنيف وتشخيص مرض الزهايمر باستخدام التعلم العميق من خلال 6735 صورة MRI للدماغ
2025 | المؤلف: Seyed Mohammad Mousavi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث ورقة البحث في تطبيق الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs) لتعزيز تشخيص وتصنيف مرض الزهايمر باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي. غالبًا ما تعيق الطرق التشخيصية التقليدية دقة منخفضة وأوقات معالجة طويلة، مما قد يؤخر الرعاية الحرجة للمرضى. تستخدم هذه الدراسة مجموعة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي المعالجة لمرض الزهايمر، والتي تتكون من 6,735 صورة هيكلية للدماغ،…