الرئيسية › دليل الباحثين › Amal Jlassi
Amal Jlassi
الانتماء : Tunis University · Université Ibn Khaldoun · Tunis El Manar University
- 18منشورات (انتماء تونسي)
- 19مجموع المنشورات
- 64الاستشهادات
- 5مؤشر h
الملف البحثي
لدى Amal Jlassi 18 منشور(ات) مفهرسة (2019–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Lecture notes in computer science»، «SN Computer Science» و«International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Potato Leaf Disease Classification Using Transfer Learning and Reweighting-Based Training with Imbalanced Data» (2024)، وقد استُشهد به 18 مرة. 11 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Medical Image Segmentation Techniques
- Brain Tumor Detection and Classification
- Medical Imaging and Analysis
- Advanced Neural Network Applications
- Glioma Diagnosis and Treatment
المنشورات (18)
- A Self-Supervised Framework for Glioma Segmentation Using Swin UNETR
- PotatoXViT: XAI-Enhanced Lightweight Vision Transformers for Potato Leaf Disease Classification
- XAI-Enabled Custom CNN for Cross-Modal Generalization in Breast Cancer Detection
- Explainable AI-Driven Prediction of Chemoresistance in Cellular Models
- Deep Learning Revolution in Medical Image Analysis
- UTI-Dx-ViT: Enhancing UTI Diagnosis with YOLOv8 Segmentation and Vision Transformer-Based Classification
- BrainReportAI: An End-to-End Deep Learning Framework for Low-Grade Glioma Segmentation and Automated Radiology Reporting
- A Vector Quantization-Based U-Net for Robust Segmentation of Corpus Callosum
- Potato Leaf Disease Classification Using Transfer Learning and Reweighting-Based Training with Imbalanced Data
- 3DCC-MPNN: automated 3D reconstruction of corpus callosum based on modified PNN and marching cubes
- Segmented Glioma Classification Using Radiomics-Based Machine Learning: A Comparative Analysis of Feature Selection Techniques
- Brain Tumor Segmentation of Lower-Grade Glioma Across MRI Images Using Hybrid Convolutional Neural Networks
- Glioma Tumor's Detection and Classification Using Joint YOLOv7 and Active Contour Model
- ACCP-MC-U-Net: Automatic Corpus Callosum Parcellation from brain MRI scans using MultiClass U-Net
- Automation of MRI images segmentation of Brain structures and lesions
- Unsupervised Method Based on Superpixel Segmentation for Corpus Callosum Parcellation in MRI Scans
- Unsupervised Method based on Probabilistic Neural Network for the Segmentation of Corpus Callosum in MRI Scans
- Unsupervised Method based on Probabilistic Neural Network for the Segmentation of Corpus Callosum in MRI Scans
مجلات النشر
- Lecture notes in computer science × 3
- SN Computer Science × 2
- International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) × 2
- International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP) × 2
- European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN) × 1
- International Symposium of Systems, Advanced Technologies and Knowledge (ISSATK) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20264
- 20254
- 20243
- 20234
- 20201
- 20192
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Carthage · Université Tunis Carthage · Institut Pasteur de Tunis · National Engineering School of Tunis · Military Hospital of Tunis
المؤلفون المشاركون
- Walid Barhoumi
- Khaoula ElBedoui
- Chokri Maktouf
- Maram Issaoui
- Ichraf Jbir
- Amel Omri
- Sami Hafsi
- Amira Soudani
- Amani Elaoud
- Boudour Ammar
- Ahmed Harbaoui
- Haythem Ghazouani
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.