ناقشت رسالة ماجستير في كلية العلوم بجامعة ديالى تشخيص مرض السيليك اعتماداً على صور الخزعة باستخدام تقنيات التعلم العميق.
وتهدف الرسالة التي قدمتها الطالبة إسراء علي عباس، إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنيات التعلم العميق لتحليل صور الخزعات النسيجية بدقة وكفاءة عالية بما يسهم في تسريع تشخيص مرض السيليك ودعم القرارات الطبية.
وتضمنت الرسالة استخدام قاعدة بيانات تحتوي على آلاف الصور النسيجية جرى معالجتها وتدريب نماذج عميقة مثل ResNet-50 مع تطوير أساليب لتحسين دقة النماذج والتغلب على مشكلة عدم توازن البيانات.
وأظهرت النتائج أن النموذج المقترح حقق دقة بلغت 74.99% متفوقاً على النماذج التقليدية مثل VGG16 وInceptionV3 مما يبرز إمكانية الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة للأطباء.
وأكدت نتائج الرسالة أن النموذج المقترح حقق دقة بلغت 74.99% متفوقاً على النماذج التقليدية مثل VGG16 وInceptionV3، مما يبرز إمكانية الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة للأطباء.
