كلية العلوم والهندسة يفوز بجائزة أفضل ورقة بحثية كاملة خلال ورشة عمل يوروجرافيك

كلية العلوم والهندسة يفوز بجائزة أفضل ورقة بحثية كاملة خلال ورشة عمل يوروجرافيك

06 أكتوبر 2022

 كلية العلوم والهندسة يفوز بجائزة أفضل ورقة بحثية كاملة خلال ورشة عمل يوروجرافيك

برهنت كلية العلوم والهندسة على ريادتها في حلول الحوسبة المرئية المبتكرة عبر فوزها بجائزة "أفضل ورقة بحثية كاملة" خلال ورشة عمل "يوروجرافيك" حول الحوسبة المرئية للبيولوجيا والطب 2022، التي عُقدت مؤخرًا في العاصمة النمساوية فيينا.

وشارك في تأليف الورقة البحثية، التي حملت عنوان "ملامح الأنسجة: إطار عمل للتعليقات البصرية لصور شرائح التشريح المرضي النسيجي الكاملة"، ثلاثة من طلاب الكلية وهم: خالد الثلايا، الطالب في برنامج الدكتوراه في علوم الحاسوب وهندسته؛ ونعمان جلال، الطالب في برنامج الدكتوراه في علوم الحاسوب وهندسته؛ وفايز جواد، الطالب في برنامج ماجستير العلوم في علوم البيانات وهندستها. وقدَّم الطلاب المذكورون الورقة البحثية بالنيابة عن الفريق الذي قاد هذا المشروع البحثي والمكون من: الدكتور ماركو أجوس والدكتور ينس شنايدر، وهما أستاذان مساعدان في كلية العلوم والهندسة، والدكتور ويليام ميفسود، العالم بمركز سدرة للطب.

ويتعاون الفريق البحثي في كلية العلوم والهندسة مع مركز سدرة للطب، ومركز الدراسات المتقدمة والبحوث والتطوير في مدينة سردينيا الإيطالية؛ بهدف تحسين سير عمل أخصائيي أمراض الأنسجة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

وعادة ما يكون لدى اختصاصي علم التشريح المرضي النسيجي وقت قصير يمكن أن يخصصه لكل عينة نسيجية يحتاج إلى تحليلها، لكنه دائمًا ما يفضل الحصول أولاً على نظرة عامة عن حالة الأنسجة، عبر التعرف على الأنسجة الملتهبة والسرطانية على سبيل المثال، قبل الحصول على إحصائيات أكثر دقة عن المنطقة المصابة، ونسبة الخلايا الملتهبة مقارنةً بالخلايا السليمة.

ويوظف المشروع تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتوطين وتصنيف النوى الفردية (نوى الخلية). ثم تُجمع المعلومات المستخرجة بهذه الطريقة في جميع أنحاء حيز الفحص للحد من الضوضاء ومنح أخصائي أمراض الأنسجة نظرة عامة، مع توفير إحصاءات دقيقة في الوقت نفسه عن توزيع ظروف الخلية.

وما يميز هذا المشروع عن الأبحاث التي تُجرى على الصعيد العالمي هو أن مركز سدرة للطب مستشفى للأطفال. وينصب الاهتمام الرئيسي للمجتمع الدولي للبحوث على السرطان، بينما يعاني الأطفال في كثير من الأحيان من الحساسية والالتهابات. ويعني ذلك أيضًا أن مجموعات البيانات المتاحة بشكل شائع تكون منحازة نحو اكتشاف السرطان. ويستخدم الباحثون مجموعات البيانات المذكورة وعملية تسمى نقل التعلم لتكييف نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم مع المجال الذي يهتم به مركز سدرة للطب.

وفي المستقبل، يخطط الفريق أيضًا لتوسيع نطاق عمله نحو أنظمة دعم اتخاذ القرار للأمراض النادرة، مثل الورم الأرومي الكلوي.