الأبحاث ضمن الموضوع : كشف وتصنيف أورام الدماغ
-
XAI-MRI: نهج مزدوج النمط للتجزئة ثلاثية الأبعاد لأورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Ahmeed Suliman Farhan وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بتجزئة أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي (MRI)، مع التركيز على الصعوبة في تمييز أنسجة الورم عن الأنسجة السليمة، خاصة عند الاعتماد على التجزئة اليدوية من قبل أطباء الأشعة. تعتبر التجزئة الدقيقة ضرورية لتصنيف الورم بشكل فعال وتخطيط العلاج. يقترح المؤلفون نهجًا مبتكرًا مزدوج النمط للتجزئة ثلاثية الأبعاد لأورام الدماغ،…
-
M-C&M-BL: نموذج تصنيف جديد لتصنيف أورام الدماغ: متعدد CNN ومتعدد BiLSTM
2025 | المؤلف: Muhammet Sinan Başarslan | المجلة: The Journal of Supercomputing | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم الدراسة نهجًا جديدًا للكشف عن أورام الدماغ باستخدام نموذج تعلم عميق، M-C&M-BL، الذي يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لاستخراج ميزات الصورة مع شبكة ذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) لمعالجة البيانات المتسلسلة. تم تقييم النموذج على مجموعة بيانات تصوير الرنين المغناطيسي للدماغ Br35H وحقق مقاييس أداء مثيرة للإعجاب، بما في ذلك دقة…
-
تطبيق تقنيات التعلم العميق والتعلم الانتقالي في تصنيف الصور الطبية
2025 | المؤلف: Tam Sakirin وآخرون | المجلة: EDRAAK | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير التعلم العميق (DL) والتعلم الانتقالي (TL) على الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على تصنيف الصور الطبية. تؤكد الدراسة على قدرة نماذج DL، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مثل ResNet50 و VGG16، على تحقيق دقة أعلى في التمييز بين COVID-19، والالتهاب الرئوي الفيروسي، وحالات الرئة الطبيعية مقارنةً بأساليب التعلم الآلي…
-
إطار تعلم عميق جماعي لتجزئة الأورام الدبقية وتوقع التصنيف
2025 | المؤلف: Liang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق المتجمع يهدف إلى تعزيز تقسيم الأورام وتوقع درجة المخاطر للأورام الدبقية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المتعدد الوسائط قبل العملية. إدراكًا للتحديات التي تطرحها تغايرية الورم والندرة المحدودة لبيانات تصنيف الأورام الدبقية، يقترح المؤلفون نموذجًا يدمج مهام التقسيم والتصنيف من خلال بنية U-Net. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف غير المتماثل…
-
MUNet: إطار عمل جديد لتقسيم دقيق لأورام الدماغ يجمع بين شبكات UNet و mamba
2025 | المؤلف: Lijuan Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث MUNet، وهو إطار شبكة جديد مصمم لت segmentation الأورام الدماغية بكفاءة ودقة من خلال دمج نقاط القوة في UNet و Mamba. يتناول MUNet قيود النماذج الحالية، مثل Transformers والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، من خلال دمج وحدة SD-SSM، التي تستخدم المسح الانتقائي ونمذجة الفضاء الحالى لالتقاط ميزات الصورة العالمية والمحلية بفعالية. تعزز هذه…
-
تصنيف حالة MGMT للأورام الدبقية باستخدام التعلم العميق مع التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد المعلمات ومنهج دمج القناع المعزز بمعرفة جديدة
2025 | المؤلف: İlker Özgür Koska وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)في هذه الدراسة، طور المؤلفون مصنفًا قويًا للتنبؤ بحالة ميثيل MGMT في الورم الدبقي باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد المعايير. استخدموا مجموعة فرعية من مجموعة بيانات ميثيل MGMT BRATS 2021، والتي تضمنت كل من تسميات فئة MGMT وأقنعة تقسيم. تم تنفيذ نهج دمج الأقنعة الجديد لتحديد قصاصات الصور ذات الصلة من الأنسجة المريضة، مما سمح…
-
نموذج هجين قابل للتفسير يعتمد على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ونماذج التعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Md. Nahiduzzaman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقترحة إطار عمل جديد يدمج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن وقابلة للفصل (PDSCNN) مع آلة التعلم المتطرفة الانحدارية الهجينة (RRELM). تؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر والتصنيف الدقيق للعلاج الفعال، باستخدام تعديل تكييف هيستوجرام محدود التباين (CLAHE) لتعزيز وضوح ميزات الورم في…
-
تحليل أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المدمج مع التعلم العميق: استخراج الميزات، والتقسيم، وتوقع البقاء باستخدام الشبكات المكررة والشبكات الحجمية
2025 | المؤلف: Deependra Rastogi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية نهج تعلم عميق لتجزئة الأورام الدبقية، وهي أكثر الأورام الخبيثة شيوعًا في الدماغ، وتوقع معدلات بقاء المرضى باستخدام صور الرنين المغناطيسي. تعتمد المنهجية على بنية شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد (2D) تتضمن قاعدة الأغلبية لتعزيز دقة تجزئة الأورام وتقليل تحيز النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخراج الميزات الإشعاعية من مناطق الأورام…
-
طريقة هجينة فعالة للتعلم العميق والتعلم الآلي لتشخيص الاضطرابات التنكسية العصبية.
2025 | المؤلف: Johnsymol Joy وآخرون | المجلة: International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحديات المتعلقة بتشخيص مرض الزهايمر، وهو اضطراب تنكسي عصبي يتميز بفقدان خلايا الدماغ وضمور الأنسجة، مما يؤثر بشكل كبير على جودة حياة المرضى. إن الكشف المبكر والعلاج أمران حاسمان لتحسين نتائج المرضى، مما يستلزم تقييمات سريرية مستمرة. تسلط الدراسة الضوء على الاعتماد على تقنيات التعلم العميق لتحليل الصور الطبية، وخاصة في التغلب…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تقسيم يعتمد على UNet وتعلم الآلة البايزي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: K. Divya Lakshmi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث تقنية جديدة لاكتشاف أورام الدماغ (BT) في صور الرنين المغناطيسي، تُسمى XAISS-BMLBT، والتي تدمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع التقسيم الدلالي وتعلم الآلة البايزي. إن الكشف المبكر عن أورام الدماغ يعزز بشكل كبير خيارات العلاج ومعدلات بقاء المرضى، وتهدف طريقة XAISS-BMLBT إلى تبسيط العملية الصعبة والمستهلكة للوقت لتحديد الأورام في فحوصات الرنين…