ناقشت الطالبة  عائشة لؤي انعيرات رسالة الماجستير في برنامج تكنولوجيا التصوير الطبي، وجاءت بعنوان: “التحليل المقارن لخوارزميات التعلُّم الآلي في تصنيف آفات الكبد باستخدام صور الموجات فوق الصوتية”.

وتكونت لجنة المناقشة من: أ.د. رضوان القصراوي مشرفًا ورئيسًا، ود. حسين المصري ممتحنًا داخليًا، ود. إياد طومار من جامعة بيرزيت ممتحنًا خارجيًا. 

وهدف البحث إلى دراسة إمكانات خوارزميات التعلّم الآلي التقليدية في تصنيف آفات الكبد باستخدام صور الموجات فوق الصوتية، مع التركيز على تقييم أدائها التشخيصي، ومتانتها، وقدرتها على التعميم عبر مهام تصنيف ذات أهمية سريرية.

وأظهرت النتائج أن نماذج التعلّم الآلي حققت أداءً تصنيفيًا مرتفعًا، ولا سيما عند استخدام مصنّفات التجميع المعتمدة على الأشجار بالتزامن مع تحسين التباين، وذلك في مهام التمييز بين الآفات الخبيثة والكبد الطبيعي، وكذلك بين الآفات الحميدة والكبد الطبيعي. وقد أظهرت طرائق التجميع المعتمدة على الأشجار أداءً ثابتًا ودقة عالية عبر جميع مراحل التقييم. في المقابل، تبيّن أن التمييز بين الآفات الحميدة والخبيثة يُعد مهمة بالغة الصعوبة، نتيجة التداخل البصري الكبير بين أنواع الآفات المختلفة في صور الموجات فوق الصوتية الرمادية. وأسهمت معالجة CLAHE في تحسين الحساسية وقابلية فصل الآفات في عدد من المهام، مع اختلاف الفائدة باختلاف مهمة التصنيف.

وأبرزت الدراسة أن تصميم مسارات عمل مدروسة بعناية للتعلّم الآلي التقليدي، مدعومة بمعالجة مسبقة مناسبة واستراتيجيات تحقق صارمة، يمكن أن يساهم بفاعلية في دعم تحليل آفات الكبد في التصوير بالموجات فوق الصوتية. كما سلطت النتائج الضوء على الفرص المتاحة والتحديات القائمة في تطبيق تقنيات التعلّم الآلي على صور الموجات فوق الصوتية، وتوفّر أساسًا متينًا لدمج تمثيلات سمات أكثر تقدمًا وبيانات متعددة الأنماط في الأبحاث المستقبلية.