نشر المدرس الدكتور مصطفى مجيد عبدزيد
رئيس قسم هندسة تقنيات الأجهزة الطبية / الجامعة الاسلامية/فرع الديوانية بحثًا علميًا في مجلة Biosensors and Bioelectronics: X التابعة لدار النشر العالمية Elsevier، والمصنفة ضمن الربع الأول Q1l في قاعدة بيانات Scopus، والتي تمتلك CiteScore: 8.4.
وصدر البحث بعنوان:�”Enhanced Arrhythmia Diagnosis Using a Hybrid Deep Learning Model: A CNN-LSTM-GRU Approach on ECG Data”
يهدف البحث إلى تطوير نموذج هجين متقدم من تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) يجمع بين شبكات CNN وLSTM وGRUلتحسين عملية تشخيص اضطرابات نظم القلب (Arrhythmia) بالاعتماد على بيانات تخطيط القلب (ECG).
تكمن أهمية هذا المقترح في قدرته على دمج تحليل الخصائص المكانية والزمنية لإشارات القلب في نموذج واحد، حيث تقوم شبكة CNNباستخراج الخصائص المهمة من الإشارة، بينما تسهم شبكتا LSTM وGRU في تحليل الأنماط الزمنية والتغيرات المتعاقبة في الإشارة القلبية. ويساعد هذا الدمج على فهم أفضل للأنماط المعقدة في إشارات تخطيط القلب، الأمر الذي يعزز من قدرة الأنظمة الذكية على دعم الأطباء في عملية التشخيص.
كما يساهم هذا النموذج في تطوير أنظمة تشخيص طبية ذكية أكثر كفاءة يمكن استخدامها في التطبيقات الصحية الحديثة، مثل أنظمة المراقبة الطبية، والأجهزة القابلة للارتداء، وأنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ويُعد هذا التوجه خطوة مهمة نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في الكشف المبكر عن أمراض القلب وتقليل المخاطر الصحية المرتبطة بها، إضافة إلى دعم التحول الرقمي في المجال الطبي وتحسين جودة الخدمات الصحية.
رابط البحث :