الأبحاث ضمن الموضوع : كشف وتصنيف أورام الدماغ
-
التعلم الفيدرالي مع نموذج متعدد المقاييس مدمج للانتباه لتجزئة أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sherly Alphonse وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها، مع التأكيد على دور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) في تشخيص ومراقبة سرطانات الدماغ. تواجه طرق التقسيم التقليدية غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية بسبب تخزين البيانات المركزي. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون نموذجًا يعتمد على التعلم المعزز يسمى متوسط الفيدرالية المعزز (RL-FedAvg)، والذي يسمح بتطوير نموذج تعاوني مع الحفاظ…
-
من الذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في علم الأورام العصبية: استبيان حول اكتشاف الأورام المعتمد على التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في اكتشاف أورام الدماغ، مع التأكيد على الدور المحوري لتصوير الرنين المغناطيسي (MRI) بسبب تباينه الفائق في الأنسجة الرخوة والدقة المكانية. يبرز التأثير التحويلي لتقنيات التعلم العميق على أتمتة اكتشاف الأورام، مع عرض التحسينات في الدقة، وقابلية التوسع، والكفاءة الحاسوبية. تستعرض المراجعة منهجيات متنوعة، بما في ذلك الشبكات…
-
إطار عمل هجين آمن للتعلم العميق لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sandeep Kumar Mathivanan وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث شبكة جديدة لاكتشاف أورام الدماغ (BTDN) مصممة لتشخيص أورام الدماغ بناءً على التصوير بالرنين المغناطيسي، بهدف تحسين جودة الصورة، وتأمين نقل البيانات، وتحقيق دقة تصنيف عالية. تستخدم الدراسة ثلاثة مجموعات بيانات MRI متاحة للجمهور: D-I (Br35Hc)، D-II (BraTS)، وD-III (Kaggle Data Repository) لتقييم الأداء. تتضمن BTDN تقنيات المعالجة المسبقة مثل تحسين التباين…
-
التعلم العميق المتقدم ونماذج اللغة الكبيرة: رؤى شاملة لاكتشاف السرطان
2025 | المؤلف: Yassine Habchi وآخرون | المجلة: Image and Vision Computing | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم الورقة مراجعة شاملة لتقنيات التعلم العميق المتقدمة وتأثيرها التحويلي على اكتشاف السرطان وتشخيصه. تسلط الضوء على تفوق التعلم العميق على طرق التعلم الآلي التقليدية ودقة الإنسان في معالجة التحديات الطبية المعقدة، لا سيما في اكتشاف السرطان المبكر. تركز المراجعة على عدة منهجيات متطورة، بما في ذلك التعلم بالنقل، التعلم المعزز، التعلم الفيدرالي، المحولات، ونماذج…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
2025 | المؤلف: R. Preetha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقسيم أورام الدماغ يدمج بين شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4، بهدف تحسين دقة وكفاءة التقسيم. يستخدم النموذج توسيع EfficientNetB4 المركب لتحسين استخراج الميزات عبر دقات متعددة مع تقليل المتطلبات الحسابية. يعزز آلية الانتباه متعددة المقاييس، التي تستخدم نوى بأحجام 1 × 1، 3 × 3، و5 ×…
-
MSegNet: نموذج انتباه متعدد الرؤى مرتبط عبر الأنماط لتحسين تقسيم أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Yu Wang وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث شبكة الانتباه المتعددة الرؤى المترابطة عبر الأنماط (MSegNet)، وهي إطار عمل قائم على المحولات مصمم لتعزيز تقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. إن زيادة معدلات الإصابة والوفيات بسبب أورام الدماغ تتطلب تحسين طرق التشخيص، خاصة في ضوء قيود الشبكات العصبية التقليدية، مثل التعامل غير الكافي مع المعلومات متعددة الأنماط والبيانات المكانية.…
-
توقع مراحل مرض الزهايمر باستخدام شبكات CNN ثنائية وثلاثية الأبعاد الضحلة من بيانات التصوير العصبي المختارة بذكاء
2025 | المؤلف: Jalees Ur Rahman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية طريقة جديدة للكشف التلقائي عن مراحل مرض الزهايمر (AD) من خلال تحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). تدمج الطريقة خط أنابيب شامل للمعالجة المسبقة، والذي يتضمن إزالة الجمجمة، والتطبيع المكاني، والتنعيم، تليها تقنية اختيار وإزالة الإطارات بناءً على عدد البكسلات التي تقلل بشكل فعال من الأبعاد. تستخدم الدراسة الشبكات العصبية التلافيفية…
-
شبكات CNN-Transformer مع مشفر بديل ومفكك مزدوج لتجزئة الصور الطبية
2025 | المؤلف: Lin Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والتطورات في تقسيم الصور الطبية، لا سيما في استخراج الآفات بدقة من الصور الطبية. أظهرت التطورات الأخيرة التي تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمحولات (Transformers) وعدًا، ومع ذلك، غالبًا ما تكافح النماذج الحالية للاستفادة بشكل فعال من الميزات المحلية والعالمية بسبب الخصائص الفريدة لأنسجة الآفات. لمعالجة هذه القيود،…
-
تقسيم تلقائي لأورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي بناءً على دمج عميق لميزات الحواف الضعيفة والسياق
2025 | المؤلف: Leyi Xiao وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث طريقة مبتكرة لتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي تلقائيًا تُسمى AS-WEC، والتي تدمج ميزات الحواف الضعيفة والسياق لتعزيز دقة التقسيم. تستخدم الطريقة الكشف التكيفي عن الحواف الضعيفة باستخدام عتبة أوزو المزدوجة (Otsu-WD) لتمييز حواف الورم بفعالية عن الهياكل الطبيعية للدماغ، مما يعالج المشكلة الشائعة للحدود الضبابية في صور الرنين المغناطيسي. بالإضافة إلى…
-
أطر حسابية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تعزيز الذكاء الحدي والأنظمة الذكية
2025 | المؤلف: G. Prabaharan وآخرون | المجلة: International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث إطار عمل حسابي مبتكر مدفوع بالذكاء الاصطناعي يدمج الذكاء الحدي (EI) مع نماذج التعلم العميق التكيفية لتعزيز معالجة البيانات في الوقت الحقيقي واتخاذ القرارات في الأنظمة الذكية. من خلال استخدام التعلم الفيدرالي، والحوسبة العصبية، وتقنيات تحسين التعلم المعزز، يعالج الإطار التحديات الرئيسية المرتبطة بالهياكل التقليدية المعتمدة على السحابة، مثل الكمون العالي، وقيود…
