بحثت في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات بجامعة القادسية رسالة الماجستير الموسومة بـ (تشخيص سرطان الجلد باستخدام نماذج الشبكات العصبية التلافيفية الهجينة المدربة مسبقًا) للباحثة زهراء سعد عبد الواحد حسن وبإشراف أ.م.د زهراء جفات عليوي وم.د رشا فلاح كاظم

هدفت الرسالة إلى تقديم نموذج هجين لتشخيص وتصنيف سرطان الجلد، من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم العميق والتعلم بالنقل ودمج الخصائص، مع تحسين عملية اتخاذ القرار باستخدام المنطق الضبابي، بما يسهم في التعامل مع التشابه البصري بين الآفات الجلدية والتباين الكبير داخل الفئة الواحدة وتحسين موثوقية عملية التصنيف

أظهرت النتائج التجريبية أن النموذج الهجين الثلاثي الذي يجمع بين DenseNet201 وEfficientNetV2B2 وResNet50 حقق أفضل أداء، إذ بلغت دقة التصنيف (90.61%) قبل تحسين القرار باستخدام المنطق الضبابي، كما ارتفعت دقة الإطار المقترح بعد تحسين القرار إلى (91%) في الإطار الأول(92%) في الإطار الثاني، مع وصول قيمة Macro F1-Score إلى (92%)، مما يؤكد فاعلية دمج الخصائص العميقة وتحسين القرار باستخدام المنطق الضبابي

قدمت الرسالة مقترحات عدة لإضافة مجموعة من التحسينات والتقنيات الذكية، والتي من المؤمل أن تكون مشاريع بحثية مستقبلية مع نتائج أفضل وأداء أعلى، من خلال استخدام قواعد بيانات جلدية أكبر وأكثر تنوعًا ومن مؤسسات سريرية مختلفة، واختبار النموذج في ظروف سريرية مختلفة، واستكشاف معماريات التعلم العميق المتقدمة مثل Attention-Based Networks وVision Transformers وXception، فضلًا عن تحسين تقنيات دمج الخصائص والتقييم في بيئات سريرية أوسع