مطالب پایگاه
افراد
هیئت علمی
قدّم مجموعة من الباحثين في جامعة أمیرکبير التكنولوجية حلاً قائماً على تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي لزيادة الدقة في عرض الشرايين التاجية ل
| نشر على: 2026/02/3 |
ووفقاً لتقریر نائب العلاقات العامة فی جامعة أمیرکبیر التکنولوجیة، نفّذت فاطمة آخوندی، الخریجة من کلیة الهندسة الطبیة الحیویة فی الجامعة، تحت إشراف وتوجیه الدکتور فرشاد الماس گنج، عضو الهیئة التدریسیة فی الجامعة، مشروعاً بحثیاً بعنوان "إزالة خلفیة صور تصویر الأوعیة باستخدام التعلّم العمیق".
وأوضحت آخوندی، مشیرةً إلى أسباب اختیار هذا البحث: فی تصویر الأوعیة القلبیة، یتسبب تداخل الظلال الناتجة عن أنسجة وعظام الصدر، بالإضافة إلى الحرکات التنفسیة ونبض القلب، فی صعوبة التشخیص الدقیق للشرایین التاجیة. تؤدی هذه المشکلة إلى الحاجة لحقن کمیة أکبر من مادة التباین وتلقّی جرعة أعلى من الإشعاع من قبل المریض.
وأضافت: لذلک، کان هدف هذا البحث هو حل هذه المشکلة وتقدیم طریقة أکثر دقةً وأمناً لتحسین جودة تشخیص الانسدادات من قبل الطبیب المختص.
وأشارت خریجة جامعة أمیرکبیر التکنولوجیة، مؤکدةً على أن نتائج هذا البحث قد حسّنت وضوح الصور وزادت الدقة فی عرض الشرایین التاجیة: لقد خطى هذا البحث خطوة فعالة بشکل خاص نحو تطویر تکنولوجیا معالجة الصور الطبیة وتوطین طرق الشبکات العصبیة الحدیثة؛ لأن هذا المشروع، من خلال تقلیل وقت المعالجة وزیادة الدقة مقارنة بالخوارزمیات التقلیدیة الأخرى، یوفر إمکانیة الاستفادة بشکل أفضل فی المجالات التطبیقیة.
وذکرت آخوندی أن المرحلة الأولى من هذا البحث بدأت بتحلیل أوجه القصور والطرق الموجودة ومراجعة المقالات، ثم تم تصمیم وتنفیذ نموذجین قائمین على الشبکات العصبیة. فی الطریقة الأولى، تم استخدام شبکة SpyNet محسّنة للکشف عن الحرکة واستخدام Deep-Fillv٢ لإعادة بناء المناطق المزالة. فی الطریقة الثانیة، تم استخدام بنیة هجینة لشبکة الترمیز الذاتی العمیق لاستخراج معلومات الخلفیة من الصور قبل حقن مادة التباین واستخدامها لإعادة بناء المناطق التی تحتوی على مادة التباین.
ووفقاً لها، فی النهایة، تم تقدیم نسخة محسّنة من النموذج الثانی ومقارنتها بالطرق القیاسیة.
وذکرت نقص البیانات کأحد تحدیات هذا المشروع ولاحظت: بالإضافة إلى ذلک، تطلّب تدریب الشبکات العصبیة العمیقة وقتاً وأنظمة قویة جداً مزوّدة ببطاقات رسومیة قویة. تمکّنّا من التغلّب على هذه المشاکل قدر الإمکان.
ووفقاً لهذه الباحثة، یمکن استخدام نتائج هذا البحث فی صناعة المعدات والبرمجیات الطبیة، وتحلیل الصور، وأنظمة المساعدة التشخیصیة القائمة على الذکاء الاصطناعی. لکن من ناحیة أخرى، وبسبب استیراد معظم الأجهزة، فإن إضافة هذا البرنامج إلى النظام بأکمله لیس أمراً سهلاً، وحالیاً یمکنه مساعدة تشخیص الطبیب بجانب الجهاز کمساعد.
واعتبرت آخوندی نشر مقالین من الإنجازات الأخرى لهذه الأطروحة وأضافت: تم نشر المقال الأول فی مجلة دولیة مصنفة Q١، وتم نشر المقال الثانی فی مجلة إیرانیة للطب الحیوی.
وذکرت الجزء المبتکر من المشروع بما فی ذلک استخدام شبکة ترمیز ذاتی موجهة لإعادة بناء خلفیة الصور التی تحتوی على مادة التباین من صور بدون مادة تباین، وأضافت: أیضاً، فی تصمیم الشبکات العصبیة العمیقة، تم مراعاة ملاءمتها لصور تصویر الأوعیة بسبب مقیاس الرمادی الخاص بها ودقة الأوعیة فی التصمیم.
وسردت آخوندی میزات هذا المشروع بما فی ذلک زیادة وضوح الشرایین التاجیة فی صور تصویر الأوعیة، والحد من الحاجة لحقن کمیة کبیرة من مادة التباین وبالتالی تقلیل المخاطر المرتبطة بها للمریض، وأضافت: أیضاً، مقارنة بالطرق التقلیدیة، فإنه یقلل وقت معالجة الصور بشکل ملحوظ ویمکنه إجراء التصحیح والمعالجة حتى مع وجود صورة واحدة تحتوی على مادة التباین. أخیراً، تمکّن استخدام تکنولوجیا الشبکات العصبیة العمیقة من الاستخراج الذکی وإعادة بناء الخلفیة وفصل أفضل للأوعیة، مما یضع المشروع علمیاً وتطبیقیاً على مستوى طرق معالجة الصور الطبیة الحدیثة.
وأکدت: توجد أمثلة أجنبیة مثل الطرق القائمة على RPCA أو MAMR، لکن الطریقة الحالیة محلیة ولها أداء أسرع. فی هذا المشروع، وبإزالة الحاجة للصور متعددة الأوقات، تم تقلیل جرعة الإشعاع التی یتلقاها المریض، وأصبحت عملیة التصویر أبسط وأکثر أماناً. تقوم هذه الطریقة، بسبب اعتمادها على خوارزمیات متقدمة والتعلّم العمیق، بمعالجة الصور بشکل أسرع وتلقائی مع تقدیم دقة أعلى فی فصل الأوعیة والخلفیة.
Related
عدد التصفح: 59 مرة |
مرات الطبع: 16 مرة |
عدد الإرسال إلى آخرين: 0 مرة |
0 تعليق