الأبحاث ضمن الموضوع : كشف وتصنيف أورام الدماغ
-
نموذج قابل للتفسير قائم على التعلم العميق الجماعي لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Khalid M. Hosny وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تركز الأبحاث على الحاجة الملحة للتصنيف الدقيق والكشف عن أورام الدماغ، التي تعد من الأسباب الرئيسية للوفيات. لمعالجة قيود طرق التعلم العميق التقليدية، التي تتطلب غالبًا وقت تدريب طويل، يقترح المؤلفون نهجًا جماعيًا يستفيد من التعلم الانتقالي مع النماذج المدربة مسبقًا DenseNet121 و InceptionV3. تم تصميم هذا النموذج لتصنيف ثلاثة أنواع من أورام الدماغ: السحائية،…
-
تعزيز تشخيص أورام الدماغ متعددة الفئات باستخدام SVM وتقنيات استخراج الميزات المبتكرة
2024 | المؤلف: Mustafa Basthikodi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث هذه الدراسة في تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير الطبي، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها التشابهات البصرية بين أنواع الأورام المختلفة. تستخدم الدراسة آلة الدعم الناقل (SVM) كخوارزمية التصنيف الأساسية، معززة بتقنيات استخراج الميزات مثل هيستوجرام التدرجات الموجهة (HOG) ونمط ثنائي محلي (LBP)، إلى جانب تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد. باستخدام…
-
أتمتة تشخيص السرطان باستخدام تقنيات التعلم العميق المتقدمة لتصنيف صور متعددة للسرطان
2024 | المؤلف: Yogesh Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم في الكشف عن السرطان، الذي لا يزال السبب الرئيسي للوفيات العالمية. غالبًا ما تتضمن الطرق التقليدية إجراءات جراحية وغالبًا ما تستغرق وقتًا طويلاً في التحليل، مما يبرز الحاجة إلى حلول أكثر كفاءة ودقة. تستفيد هذه الدراسة من الكشف الآلي عن السرطان من خلال تقنيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم…
-
الكشف عن أورام الدماغ وتصنيفها في التصوير بالرنين المغناطيسي باستخدام نموذج هجين من ViT و GRU مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في جنوب بنغلاديش
2024 | المؤلف: Md. Mahfuz Ahmed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا يجمع بين بنية المحول البصري (ViT) ووحدة التكرار المغلقة (GRU) لتعزيز الكشف وتصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي (MRI). باستخدام بيانات MRI الأولية من مستشفى بانجاباندو شيخ مجيب الطبي، يستخرج نموذج ViT-GRU بفعالية الميزات الحيوية ويحدد علاقاتها المتبادلة، مما يعالج مشاكل عدم توازن الفئات ويتفوق على طرق التشخيص…
-
تصنيف دقيق متعدد الفئات لأورام الدماغ باستخدام نموذج محول بصري محسّن يعتمد على صور فحص الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: C. Kishor Kumar Reddy وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في تطبيق نماذج المحولات البصرية المعدلة (FTVTs) لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقارنة أدائها مع نماذج التعلم العميق المعروفة مثل ResNet-50 وMobileNet-V2 وEfficientNet-B0. تتكون مجموعة البيانات من 7,023 صورة رنين مغناطيسي مصنفة إلى أربع فئات: الورم الدبقي، ورم السحايا، ورم الغدة النخامية، وعدم وجود ورم. تسلط الدراسة الضوء على أن نموذج…
-
نظام تصنيف قائم على الذكاء الحاسوبي لتشخيص ضعف الذاكرة لدى مستخدمي المواد النفسية الفعالة
2024 | المؤلف: Chaoyang Zhu | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش هذه الفقرة تطبيق تقنيات الذكاء الحسابي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، في تشخيص ضعف الذاكرة المرتبط بإساءة استخدام المواد النفسية. تبرز النقائص في الأساليب الإحصائية التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في أخذ العوامل الزمنية في الاعتبار، وتؤكد على مزايا الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التشخيص. استخدمت الدراسة تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية لتصنيف الحالات…
-
تصنيف أورام الدماغ بشكل موثوق من خلال دمج التعلم العميق ونموذج الانتباه القائم على القنوات
2024 | المؤلف: Balamurugan A.G وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تدرس الدراسة تطبيق منهجيات التعلم العميق، وبالتحديد نموذج الانتباه القائم على القناة (CWAM) المدمج مع ResNet101، لتصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. تعتمد العمليات التشخيصية التقليدية غالبًا على خبرة أطباء الأشعة، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً وقد تكون أقل دقة. يعزز نموذج ResNet101-CWAM المقترح بشكل كبير أداء التصنيف، محققًا دقة تصل إلى 99.83%، بالإضافة…
-
تحسين خوارزميات الشبكات العصبية لتصنيف أورام الدماغ بدقة في صور الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: Asma Alshuhail وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول الأبحاث التحديات المرتبطة بتشخيص أورام الدماغ باستخدام فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، والتي تتعقد بسبب المظاهر المتنوعة للأورام والاعتماد على التفسير اليدوي من قبل أطباء الأشعة. غالبًا ما تؤدي طرق التشخيص التقليدية إلى تشخيص خاطئ وتأخير العلاج بسبب تعرضها للأخطاء البشرية والدقة المحدودة، خاصة عند التعامل مع بيانات الرنين المغناطيسي عالية الأبعاد. للتغلب على هذه…
-
تعزيز EfficientNetv2 مع آليات الانتباه القنوي العالمية والفعالة لتصنيف أورام الدماغ بدقة باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: İshak Paçal وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه البحث تكييفًا جديدًا لهندسة EfficientNetv2، معززة بآلية الانتباه العالمية (GAM) وانتباه القناة الفعال (ECA)، تهدف إلى تحسين دقة تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي. على الرغم من التقدم في أنظمة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CADx) التي تستخدم التعلم العميق، لا تزال التحديات قائمة بسبب تباين مظهر الأورام ودقة الأعراض في مراحلها المبكرة. يعزز…
-
نهج متكامل للتعلم الفيدرالي مع التعلم الانتقالي لتصنيف وتشخيص أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Eid Albalawi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق قائم على التعلم الفيدرالي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مع معالجة قيود الطرق التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على التفسير اليدوي وتقنيات التعلم الآلي التقليدية. يستخدم النموذج المقترح بنية VGG16 المعدلة التي تم تحسينها لصور الرنين المغناطيسي للدماغ، مع دمج التعلم الفيدرالي لضمان خصوصية البيانات أثناء تدريب النموذج…