جرت في الكلية التقنية الإدارية / الموصل مناقشة بحث الدبلوم العالي التقني في تخصص تقنيات الإدارة الإلكترونية للطالب عمر رفعت حازم إسماعيل، والموسوم:

«طريقة مقترحة لتصنيف أورام الثدي باستخدام تقنية الشبكات العصبية (Neural Network)»، يوم الأحد الموافق 2026/2/15.

هدف البحث إلى تصميم وتطوير نظام ذكي لتصنيف سرطان الثدي باستخدام نماذج التعلم العميق وتقنية النقل التعلمي (Transfer Learning)، من خلال تحليل صور الثدي بالموجات فوق الصوتية وتصنيفها إلى ثلاث فئات: طبيعية، أورام حميدة، وأورام خبيثة.

اعتمدت الدراسة على BUSI Dataset التي تضم (300) صورة موزعة بالتساوي بين الفئات الثلاث، وتم تطبيق عدد من نماذج الشبكات العصبية العميقة، منها:

AlexNet، DenseNet201، VGG16، ResNet18، GoogLeNet باستخدام بيئة MATLAB. أظهرت النماذج العميقة قدرة عالية على تصنيف الصور الطبية بدقة متميزة. تفوّق نموذج GoogLeNet في تحقيق أعلى دقة تصنيف مع قدرة أفضل على التمييز بين الحالات المختلفة.

أثبتت النتائج أن استخدام التعلم العميق المعتمد على النقل التعلمي يمثل أداة فعالة لدعم التشخيص المبكر وتقليل الاعتماد على الأساليب التقليدية.

واختتم البحث بالتأكيد على أهمية توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في دعم القرار الطبي وتحسين كفاءة أنظمة التشخيص في المؤسسات الصحية.

جنة المناقشة:

أ.م.د. أحمد نجم شيت — رئيسًا

م.د. أحمد صبيح يوسف — عضوًا

أ.م. عادل عبدالله عزيز — عضوًا ومشرفًا