ضمن النتاجات العلمية والبحثية المتميزة لكلية الهندسة في جامعة الموصل، نشر المدرس الدكتور محمد فلاح محمد، التدريسي في قسم هندسة الميكاترونكس، بحثاً علمياً مشتركاً بعنوان (PCA-Enhanced Deep Features for Alzheimer’s Disease Stage Classification with EFMM) , في مجلة Diagnostics العالمية التابعة لدار النشر MDPI، والمصنفة ضمن الربع الأول Q1 وفق تصنيفي Clarivate – Journal Citation Reports وScopus – CiteScore، والمفهرسة ضمن مستوعبي Web of Science وScopus.

وجاء البحث ثمرة تعاون علمي دولي مشترك ضم باحثين من جامعة الموصل والجامعة التقنية الشمالية في العراق، وباحثين من De Montfort University وKing’s College London في المملكة المتحدة.

تناول البحث تطوير منهجية ذكية لتصنيف مراحل مرض الزهايمر بالاعتماد على صور الرنين المغناطيسي للدماغ MRI، من خلال توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. إذ اعتمدت المنهجية على شبكة SqueezeNet المدربة مسبقاً لاستخراج السمات العميقة، ثم استخدام تقنية تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل أبعاد السمات والاحتفاظ بالمعلومات الأكثر أهمية، وصولاً إلى تطبيق خوارزمية Enhanced Fuzzy Min–Max (EFMM) لتصنيف مراحل المرض.

وأظهرت النتائج كفاءة عالية للمنهجية المقترحة في تصنيف مراحل مرض الزهايمر، مع الاستفادة من إمكانات خوارزمية EFMM في التعلم التدريجي Incremental Learning والتمثيل القائم على الصناديق الفائقة Hyperboxes، بما يوفر منهجاً يجمع بين قوة السمات المستخرجة بواسطة التعلم العميق ومرونة نماذج التعلم الآلي القابلة للتحديث والتفسير.

وتتمتع مجلة Diagnostics بمؤشرات علمية متقدمة، إذ يبلغ معامل التأثير Impact Factor 3.8، فيما يبلغ CiteScore 6.9.

ويعكس هذا الإنجاز العلمي توجه كلية الهندسة في جامعة الموصل نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التطبيقات الطبية والهندسية الحديثة، إلى جانب تعزيز التعاون البحثي الدولي، بما يسهم في الارتقاء بمستوى النتاج العلمي للجامعة وتعزيز حضورها في المجلات العالمية الرصينة ذات التصنيفات المتقدمة.

وتبارك كلية الهندسة للمدرس الدكتور محمد فلاح محمد وللباحثين المشاركين هذا الإنجاز العلمي، متمنيةً لهم دوام التوفيق والنجاح، ومزيداً من العطاء والتميز في مسيرتهم العلمية والبحثية.

رابط البحث: