نشر بحث علمي مشترك لتدريسية وباحثة من كلية الهندسة جامعة البصرة في مجلة عالمية رصينة 

نشرت الأستاذ الدكتور غيداء عبدالرزاق السهيل، التدريسية في قسم هندسة الحاسبات – كلية الهندسة – جامعة البصرة، بالاشتراك مع الباحثة نور سعد حنون، طالبة الدراسات العليا، بحثًا علميًا في المجلة السويسرية Applied System   Innovation (ASI) والتي تعنبر من المجلات العلمية الرصينة الصادرة عن دار المشر العالمية MDPI، والمصنفة ضمن الربع الأول Q1 في قواعد البيانات العالمية: سكوبس بمعامل 9.0 و كلاريفيت Q2 بمعامل  3.4وقد نُشر البحث في المجلد الثامن، العدد الخامس، عام 2025..
بعنوان: تطوير نموذجًا ذكياً لتشخيص سرطان الرئة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي 
LCxNet: An Explainable CNN Framework for Lung Cancer Detection in CT Images Using Multi-Optimizer and Visual Interpretability
تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا ذكيًا LCxNet يعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لتحليل صور الأشعة المقطعية للرئة وتصنيفها إلى ثلاث فئات: طبيعية، حميدة، وخبيثة، باستخدام مجموعة بيانات . IQ-OTH/NCCDتماختبار خمسة مُحسّنات (Optimizers)، وهي SGD و RMSPropوAdam و AdamW و NAdam، بهدف مقارنة سلوك التعلم واستقرارالأداء.
ولتقليل الفجوة بين تعقيد النموذج وقابليته للاستخدام السريري، تم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، تحديدا Grad-CAMلتوضيح المناطق المؤثرة في قرارات النموذج، وتقنية t-SNE لتحليل وتمثيل السمات المستخرجة من الصور
.وقد أظهرت النتائج أداءً مرتفعًا حيث بلغت دقة التصنيف 99.39%، والنوعية 99.45%، فيما بلغت قيمة AUC نسبة 100% على مجموعة البيانات المستخدمة. 
وتبرز أهمية البحث في الجمع بين الأداء المرتفع في تصنيف الصور وقابلية تفسير نتائج النموذج، بما يدعم توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في أنظمة التشخيص بمساعدة الحاسوب (CAD) وتحليل الصور الطبية، ويمكن أن يسهم في تطوير أدوات مساعدة أكثر وضوحًا وفاعلية لدعم المختصين في تحليل صور الأشعة المقطعية للرئة.
ويأتي هذا العمل حلقةً جديدة تُضاف إلى سلسلة الإنجازات العلمية لكلية الهندسة وجامعة البصرة في مجال التحول الرقمي وتطبيقات الصحة الذكية، وتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية ودعم الكشف عن الأمراض، بما يعكس توجه الجامعة نحو توظيف التقنيات الحديثة في خدمة البحث العلمي والمجتمع.
رابط البحث:     https://www.mdpi.com/2571-5577/8/5/153

http://https://www.mdpi.com/2571-5577/8/5/153