رئيس مجلس الإدارة
د / سامر رجب

مدير العلاقات العامة
أ / مريم الطوخي .

المستشار الإعلامي
أ / محمد الصبري

رئيس مجلس الإدارة
د / سامر رجب

مدير العلاقات العامة
أ / مريم الطوخي .

المستشار الإعلامي
أ / محمد الصبري

طلاب معهد بدر للعلوم والتكنولوجيا يطلقون نظامًا ذكيًا للكشف المبكر عن الانسداد الرئوي باستخدام الذكاء الاصطناعي

طلاب معهد بدر للعلوم والتكنولوجيا يطلقون نظامًا ذكيًا للكشف المبكر عن الانسداد الرئوي باستخدام الذكاء الاصطناعي

 

في خطوة تعكس التوجه المتسارع نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير الرعاية الصحية، نجح فريق من طلاب قسم الأشعة بمعهد بدر للعلوم والتكنولوجيا في تنفيذ مشروع تخرج بحثي متميز بعنوان “Automated Pulmonary Embolism Detection from CT Scans Using CNN”، يهدف إلى تطوير نظام ذكي يساعد في الكشف المبكر عن الانسداد الرئوي (Pulmonary Embolism) باستخدام الأشعة المقطعية بالصبغة على الشريان الرئوي (CTPA)، بما يدعم أطباء الأشعة في سرعة التشخيص وتحسين فرص إنقاذ المرضى.

ويُعد الانسداد الرئوي من أخطر الحالات الطبية الطارئة، إذ يحدث نتيجة انتقال جلطة دموية إلى الشريان الرئوي، ما يؤدي إلى إعاقة تدفق الدم إلى الرئتين، وقد يتسبب في مضاعفات خطيرة أو الوفاة إذا لم يُشخَّص ويُعالج في الوقت المناسب. ومن هذا المنطلق، جاء المشروع ليقدم حلًا يعتمد على تقنيات التعلم العميق، بهدف رفع كفاءة التشخيص وتقليل الوقت اللازم لاكتشاف الحالات الحرجة.

 

واعتمد الفريق على تصميم نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وبنية ResNet-50 وتقنيات Transfer Learning لتحليل صور الأشعة المقطعية واستخراج السمات الدقيقة المرتبطة بالجلطات الرئوية. كما جرى تدريب النموذج على قاعدة بيانات RSNA Pulmonary Embolism CT Dataset، التي تضم أكثر من 12 ألف مريض وملايين صور الأشعة الطبية، ما أتاح للنظام التعرف على الأنماط المرضية بدقة عالية.

 

وشمل المشروع تنفيذ سلسلة متكاملة من مراحل معالجة الصور الطبية، تضمنت تحويل ملفات DICOM، وضبط نوافذ عرض الرئة والمنصف، وتحسين جودة الصور، وإزالة الضوضاء، واختيار المقاطع الأكثر أهمية، إلى جانب تطبيق تقنيات Data Augmentation لزيادة تنوع البيانات وتحسين قدرة النموذج على التنبؤ بدقة في مختلف الحالات.

 

وأسفرت نتائج الدراسة عن أداء متميز للنظام، حيث حقق دقة بلغت 94.8%، وبلغت قيمة Precision نحو 92.6%، وRecall بنسبة 90.2%، فيما سجل F1-Score نحو 91.4%، ووصلت قيمة AUC إلى 0.96، وهي نتائج تعكس كفاءة النموذج في التمييز بين الحالات المصابة وغير المصابة، بما يعزز إمكانية توظيفه مستقبلًا كمساعد ذكي لأطباء الأشعة في تسريع التشخيص وتقليل احتمالية إغفال الحالات الحرجة.

 

وأكد الفريق أن المشروع لا يستهدف استبدال الطبيب، وإنما توفير أداة داعمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للمساهمة في إعطاء الأولوية للحالات الطارئة، وتقليل زمن قراءة الأشعة، وتخفيف الضغط على أطباء الأشعة، ودعم اتخاذ القرار السريري، بما يتماشى مع التوجه العالمي نحو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في المنظومات الصحية الحديثة.

 

ويجسد هذا المشروع نموذجًا متقدمًا للبحث العلمي التطبيقي الذي يجمع بين علوم الأشعة والذكاء الاصطناعي، ويؤكد قدرة طلاب معهد بدر للعلوم والتكنولوجيا على مواكبة أحدث التطورات التكنولوجية وتوظيفها في تطوير الخدمات الطبية وتحسين جودة الرعاية الصحية.

 

وضم الفريق البحثي كلًا من: أحمد عبدالله أحمد عباس، أحمد فوزي فتح الله محمد العباسي، أحمد قدري إبراهيم محمد إبراهيم، أحمد محمد شعبان علي، إسراء عبدالرازق أحمد السيد، إسلام محمود محمد شكري، وأشرف محمد فتحي، وذلك تحت إشراف الأستاذ الدكتور عماد الشوربجي والدكتورة ولاء حسن.

لا يفوتك

WhatsApp Image 2026-06-18 at 4.59
طلاب قسم الأشعة والتصوير الطبي بجامعة 6 أكتوبر يبتكرون أول نموذج تدريبي متكامل لمحاكاة البنكرياس والطحال بالموجات فوق الصوتية
_315x420_0f66679d3540a1589662ef0a6d70964b743489af4deef2247456701f4ce44249
أحمد حاتم شارك في ثلاثة أفلام سينمائية بارزة، ومن بينها أفلام "قصر الباشا" و"الملحد".
319615-15d833c2-398a-4580-81fd-e1db2d5a3fbe
ظافر العابدين يشارك في الدورة الثالثة من مهرجان هوليوود للفيلم العربي.
19de37e0-3929-4a75-a60a-e1923a995145
سامر رجب يكتب : الجامعات الأهلية في مصر تطور نوعي في التعليم برعاية الرئيس السيسي

الأكثر قراءة

posters5
رئيس الوزراء يفتتح مسجد "العلي العظيم" بألماظة ويؤدي صلاة الجمعة
WhatsApp Image 2026-06-25 at 9.49
طلاب كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة النهضة يطورون «Mentora».. رفيق ذكي لدعم الصحة النفسية بالذكاء الاصطناعي
cea6b3f6-a92e-40b8-bf32-b7ece49043a4
رئيسا وزراء مصر والعراق يشهدان التوقيع على عدد من وثائق التعاون ومحضر اجتماعات اللجنة العليا المصرية العراقية المشترك