هندسة النهرين تناقش أطروحة حول تصميم مجهر ضوئي ذكي للكشف عن سرطان الدم

 

ناقشت كلية الهندسة في جامعة النهرين الطالبة لبنى عبدالكريم عباس عن أطروحتها في قسم هندسة الليزر والإلكترونيات البصرية، بعنوان “تصميم مجهر ضوئي ذكي مع تطبيق هاتف يعمل مع جميع الهواتف الذكية للكشف عن كل أنواع سرطان الدم”.

ركزت الأطروحة على دمج تقنيات التصوير المتقدمة والذكاء الاصطناعي لتطوير نظام تشخيصي محمول وقليل التكلفة، يهدف إلى تحسين الكشف المبكر عن سرطان الدم.

 

وهدفت الدراسة إلى تطوير مجهر هاتف ذكي مصمم خصيصًا، مزودًا بخوارزمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتصنيف خلايا سرطان الدم بدقة لأنواعها الأربعة الأساسية: (AML، ALL، CML، CLL). يتميز النظام بسهولة الاستخدام، حيث يسمح التطبيق المحمول بالتقاط صور لعينات الدم، وتحليلها باستخدام نموذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، وعرض نتائج التشخيص بشكل فوري.

 

أظهرت نتائج الأطروحة نجاح النظام في تقديم تشخيص دقيق ومبكر لأنواع سرطان الدم، خاصة في المناطق ذات الموارد المحدودة، مما يُعد خطوة متقدمة في تطبيق الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الهواتف الذكية لتحسين الرعاية الصحية.

 

الكلمات المفتاحية العربية:

جامعة النهرين، سرطان الدم، المجهر الذكي، الذكاء الاصطناعي.

 

 

 

Al-Nahrain Engineering Discusses a Thesis on Designing a smart Optical Microscope for Leukemia Detection

 

The College of Engineering in Al-Nahrain University discusses the thesis of student ,Lubna Abdulkarim Abbas from the Department of Laser and Optoelectronics Engineering  entitled “Design of a Smart Optical Microscope with a Mobile Application which Works with   All Smartphones for Leukemia Detection.”

The thesis focuses on integrating advanced imaging techniques and artificial intelligence to develop a portable and cost-effective diagnostic system which aims for improving early leukemia detection.

The study aims for  developing  a   specifically designed smartphone microscope equipped with an  algorithm which depends on the artificial intelligence  to classify the four major types of leukemia accurately: AML, ALL, CML, and CLL. The system   is easily used, enabling the mobile application to capture images of blood samples, analyze them using a Convolutional Neural Network (CNN) model and display diagnostic results instantly.

 

The findings of thesis explain that   the system’s success in presenting an accurate and early leukemia diagnoses, particularly in resource-limited areas and it is regarded as an advanced step in applying Artificial Intelligence   and smartphone technology to improve healthcare services.

 

Keywords:

Al-Nahrain University, leukemia, smart microscope, artificial intelligence.