التعرف على مرض الزهايمر باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية Convolution Neural Networks (CNN).

يلقي مرض الزهايمر (AD)، وهو حالة تنكس عصبي تقدمية، بظلال طويلة، ويؤثر على الملايين على مستوى العالم. يستكشف هذا البحث إمكانات التعلم العميق للكشف عن الأنماط المخفية في مختلف طرائق البيانات وإحداث ثورة في اكتشاف الإعلانات. نحن نتعمق في خوارزميات التعلم العميق (DL)، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية، لتحليل بيانات التصوير العصبي مثل فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، والكشف عن تشوهات الدماغ الدقيقة المميزة للمرض. الهدف هو تطوير نموذج تعلم عميق قوي ودقيق يمكنه التمييز بشكل فعال بين الأفراد الأصحاء وأولئك الذين يعانون من مرض الزهايمر، حتى في المراحل المبكرة. تحمل هذه الدراسة وعدًا ليس فقط بالمساعدة في التشخيص في الوقت المناسب ولكن أيضًا بتمهيد الطريق لاستراتيجيات العلاج الشخصية وتحسين نوعية الحياة للأفراد المصابين بمرض الزهايمر. يمكن أن يؤدي تطبيق التعلم العميق في الكشف عن مرض الزهايمر إلى إحداث ثورة في المشهد التشخيصي، مما يوفر حلاً فعالاً وقابلاً للتطوير للتعرف المبكر، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى وتسهيل التدخلات العلاجية في الوقت المناسب. يساهم هذا البحث في التقاطع المتزايد بين الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية، ويعرض الإمكانات التحويلية للتعلم العميق في مواجهة التحديات الطبية الحرجة.