12754 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل نموذجياً للتوائم الرقمية القابلة للتنفيذ في التصوير والعلاج القائم على الإشعاع، والمتمثل في نموذج أولي لشبكة 3D U-Net قابل لإعادة الإنتاج ومدرك لعدم اليقين على معيار OpenKBP، والذي يحقق تنبؤاً سريعاً بالجرعة وتكيفاً في حلقة مغلقة لدعم القرار السريري.
تقدم الورقة البحثية C2L-ST، وهو إطار عمل انتشار توليدي تكيفي من المركز إلى الموضع يستفيد من الأولويات المورفولوجية المدربة مسبقاً والتعديل المحدود المشروط بالجينات لتخليق رقع نسيجية واقعية، مما يعزز دقة التنبؤ بالتعبير الجيني والتماسك المكاني في البيانات شحيحة البيانات في علم النسخ المكاني.
تقدم هذه الدراسة معياراً خارجياً متعدد المصادر وقائماً على البيانات السريرية (manifest-based) لتقييم الذكاء الاصطناعي الخاص بالموجات فوق الصوتية للرئة، والذي يكشف عن قصور تصنيف انزلاق الرئة الثنائي في اكتشاف استرواح الصدر، مبرهناً على أن مثل هذه النماذج تفشل في التمييز بين حالات الغموض الحرجة سريرياً مثل "نقطة الرئة" و"نبض الرئة"، وتعاني من انخفاض كبير في الأداء عند تطبيقها على بيانات خارجية غير متجانسة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل هجينًا قائمًا على الانتشار يجمع بين توليد الصور من النصوص وتحسين الصور إلى صور، مع استخدام تقنيات LoRA وTextual Inversion لتوليد صور موجات فوق صوتية للثدي عالية الدقة ومتسقة مع الفئة، مما يحسن الجودة البصرية بشكل كبير مقارنة بالنماذج القياسية مع الحفاظ على أداء قوي في مهام التصنيف اللاحقة.
تقدم هذه الورقة خريطة مكانية-زمانية متعددة المقاييس وموزونة (WMST) مدركة للموثوقية، مدمجة مع نهج تعلم ذاتي الإشراف جديد باستخدام Swin-Unet ونموذج موجي عالي-عالي-عالي (High-High-High) للأمثلة السلبية، لتحسين متانة ودقة مراقبة معدل ضربات القلب عن بُعد بشكل كبير في ظل ظروف الإضاءة والحركة الصعبة.
تقدم الورقة البحثية \textsc{MazeBench} لتوضيح أنه على الرغم من الدقة العالية في مهام المتاهة البصرية، إلا أن النماذج متعددة الوسائط تعتمد على بحث استقصائي غير فعال على مستوى الرموز (البحث بالعرض في شكل نثري - BFS in prose) بعد تحويل الصور إلى شبكات نصية، بدلاً من إظهار تخطيط مكاني أو فهم حقيقي يشبه ما يظهره البشر.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم الزمني يستفيد من عدم اليقين التنبؤي، ولا سيما عدم يقين النموذج، لتقدير مستوى الثقة وتمكين التحكم التلقائي في جودة الإطارات في الميكانيكا الحيوية بدون علامات، وذلك من خلال التصفية الفعالة لخرائط الوضعية ثلاثية الأبعاد إلى المعالم غير الموثوقة وكشف حالات الفشل الكارثي.
تقدم هذه الورقة نهج تدفق بصري ثنائي الرؤية مدمج مع Triple-Stream MicroAttNet الذي يتميز بآليات الانتباه الاندماجي والضغط والاستثارة، والذي حقق المركز الأول في تحدي ورشة عمل 4DMR IJCAI لعام 2025 من خلال التفوق بشكل كبير على النموذج المرجعي في مجموعة بيانات 4DME للتعرف على التعبيرات الدقيقة رباعية الأبعاد.
تقدم الورقة البحثية TTE-CAM، وهو إطار عمل في وقت الاختبار يحول الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) سابقة التدريب والمغلقة إلى نماذج ذاتية التفسير عبر استبدال رؤوس التصنيف الخاصة بها بطبقة قائمة على التلافيف، مما يحقق أداءً تنبؤياً هو الأفضل حالياً مع توفير تفسيرات مدمجة وأمينة دون التضحيات التي تفرضها الطرق الحالية القائمة على التفسير البعدي أو الطرق القابلة للتفسير جوهرياً.
تُظهر هذه الدراسة أن نهج التعلم العميق متعدد الوسائط الذي يجمع بين التصوير بالألوان (RGB) والتصوير الحراري، والذي تم التقاطه عبر نظام "راسبيري باي" (Raspberry Pi) محمول، يتفوق بشكل كبير على الأساليب أحادية الوسائط في تصنيف مراحل قرحة القدم السكري، محققاً ذروة دقة بلغت 93.25% باستخدام نموذج VGG16 من خلال الاستفادة من المعلومات الهيكلية والحرارية المتكاملة.