شاركت التدريسية م.م.
في كلية المعلوماتية الطبية الحيوية بجامعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، م.م. نور صباح، في نشر بحث علمي ضمن وقائع مؤتمر دولي محكَّم، حيث نُشر البحث كفصل علمي (Chapter) في كتاب صادر عن دار النشر العالمية Springer Nature، والمفهرس ضمن مستوعب Scopus، وذلك ضمن سلسلة علمية متخصصة في مجالي الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب.

وجاء البحث بعنوان:
Brain Tumor Detection Based on Deep Learning and MRI
ويتناول أحد أخطر التحديات الصحية المتمثلة بتشخيص أورام الدماغ، لما يتطلبه من دقة وسرعة عالية لدعم التخطيط العلاجي الفعّال.

ويقدّم البحث نظامًا ذكيًا يعتمد على تقنيات التعلّم العميق للكشف عن أورام الدماغ وتقسيمها باستخدام صور الرنين المغناطيسي ثلاثية الأبعاد من نوع FLAIR MRI، حيث تم اقتراح بنية 3D U-Net حققت دقة عالية بلغت 0.976، مما يعكس كفاءة النظام في تحديد الأورام بدقة.

كما يقوم النظام باستخراج خصائص كمية مهمة للورم تشمل الحجم، الاتجاه، أطوال المحاور، والموقع المكاني، وهي مؤشرات أساسية في دعم القرار الطبي السريري.

وجرى تدريب النموذج والتحقق من صحته باستخدام مجموعة بيانات عامة واسعة النطاق شملت 484 مريضًا، مما يعزّز موثوقية النتائج. ويتميّز النظام بواجهة استخدام سهلة وإمكانية المعالجة الآنية، الأمر الذي يسهّل دمجه في البيئات السريرية.

وتتمثل إسهامات البحث في تحقيق أداء عالٍ في الكشف والتقسيم الفوري ثلاثي الأبعاد لأورام الدماغ، وتمثيل دقيق لشكل وحجم الورم، بما يسهم في تحسين تخطيط العلاج ومتابعة المرض ورفع جودة مخرجات المرضى. كما تقترح الدراسة آفاقًا مستقبلية لتطوير العمل من خلال دمج التصوير متعدد الأنماط، وتقنيات التعلّم بالنقل، والدراسات الطولية.

للاطلاع على البحث:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-00232-7_35