سامح عبدالغني حموده

يعاني المصابون بالفُصال العظمي في الركبة (KOA) من واحدة من أعلى معدلات فقدان سنوات الحياة المعدلة بالإعاقة. يؤثر الفُصال العظمي في الركبة على مفصل الركبة بأكمله، وهو حالة تجعل حركة الركبة الطبيعية صعبة. في حالة الفُصال العظمي في الركبة، يكون الضرر الذي يلحق بالمفاصل غير قابل للإصلاح، والعلاج الوحيد هو استبدال الركبة بالكامل (TKR)، وهو علاج مكلف ويستمر لفترة قصيرة فقط، خاصة بالنسبة للأشخاص الذين يعانون من السمنة. العزلة الاجتماعية للفرد وانخفاض جودة الحياة هما من النتائج المهمة للفُصال العظمي في الركبة.

علم الأنسجة المرضية هو الطريقة الأكثر دقة لتشخيص السرطان وتحديد الأهداف العلاجية والتنبؤية. يزيد الاكتشاف المبكر للسرطان بشكل كبير من احتمالية البقاء على قيد الحياة. مع النجاح الكبير للشبكات العميقة، تم بذل جهود كبيرة لتحليل اضطرابات السرطان، وخاصة سرطان القولون والرئة. لتحقيق ذلك، تناقش هذه الورقة مدى كفاءة الشبكات العميقة في تشخيص أنواع مختلفة من السرطان باستخدام معالجة صور الأنسجة المرضية. يهدف هذا العمل إلى تحسين أداء بنية التعلم العميق في معالجة صور الأنسجة المرضية من خلال بناء شبكة عميقة جديدة ومحسنة لسرطان القولون والرئة.

تُعد القرحة الهضمية وسرطان المعدة من أبرز الحالات الشائعة التي تؤثر على الجهاز الهضمي. ويُعتبر التنظير بالكبسولة اللاسلكية (Wireless Capsule Endoscopy - WCE) تقنية فعالة وشائعة الاستخدام في الممارسات السريرية، حيث توفر أداة آمنة وغير مؤلمة لتشخيص أمراض الجهاز الهضمي. باستخدام تقنية WCE، يتمكن الأطباء من اكتشاف العديد من الحالات المرضية مثل الإسهال المزمن، القرحة، النزيف، الزوائد اللحمية، سرطان الأمعاء الدقيقة أو الأورام، مرض كرون، وغيرها من الحالات الغازية التي تصيب الجهاز الهضمي.

قدم هذا المشروع البحثي نظام تشخيص بمساعدة الحاسوب (CAD) يعتمد على استخدام نموذج المحول البصري (ViT) للكشف الدقيق عن مرض السل في صور الأشعة السينية للصدر (CXR). يتيح هذا النظام المبتكر التعرف السريع والدقيق على مرض السل، مما يسهم في اتخاذ إجراءات فورية وتحسين فرص التعافي للمرضى. بالإضافة إلى ذلك، يعمل النظام على تبسيط عملية التشخيص، مما يقلل من الوقت والتكاليف للأفراد ويخفف العبء عن كاهل العاملين في مجال الرعاية الصحية.

لإفراط في إنتاج خلايا الدم البيضاء (WBCs) من قبل الجهاز المناعي يؤدي إلى الإصابة بأكثر أنواع سرطان الدم شيوعًا، وهو سرطان الدم (اللوكيميا). يشكل حوالي 25% من سرطانات الأطفال ويُعد من الأسباب الرئيسية للوفاة عالميًا. أكثر أنواع اللوكيميا شيوعًا في نخاع العظم البشري هو اللوكيميا الليمفاوية الحادة (ALL). هذا المرض يؤثر على نخاع العظم ويقضي على خلايا الدم البيضاء. يمكن أن يساعد الاكتشاف المبكر والدقيق للسرطان في تحسين العلاج وزيادة فرص البقاء على قيد الحياة. نتيجة لذلك، يمكن للأطباء استخدام نماذج التشخيص بمساعدة الحاسوب (CAD) للكشف عن سرطان الدم في مراحله المبكرة بفعالية.

نقترح في هذا المشروع نموذجًا مُحسّنًا لعملية التشخيص باستخدام الضبط الدقيق لنموذج التعلم العميق (DL). سيتمكن النموذج المقترح من إجراء تصنيف متعدد لصور الأنسجة. سيستخدم النموذج المقترح معدل تعلم تكيفي (ALR) جديدًا يتم تعديله بشكل تكيفي بناءً على فقدان التدريب وقيم الدقة في بداية كل عصر تدريبي. سيتغلب معدل التعلم التكيفي المستخدم في المشروع البحثي المقترح على مشكلة الإفراط في التكيّف الناتجة عن استخدام معدل التعلم الثابت (STL)، وسيُعزز من أداء اكتشاف سرطان القولون والمستقيم.

يقدم هذا المشروع البحثي نموذجًا جديدًا للتصميم بمساعدة الحاسوب (CAD) لتصنيف أمراض العيون. يهدف هذا النموذج القوي إلى مساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية على تشخيص أمراض العيون بدقة. كما يتمتع بإمكانية تقليل عبء العمل على أطباء العيون الأساسيين، وتحسين الكشف المبكر، وتسهيل العلاج المناسب لأمراض العيون.