الأورام الدماغية والدبقية (Gliomas & Brain Tumors): ​التحدي الأكاديمي والسريري: التمييز الدقيق بين الحدود النسيجية الحقيقية للأورام وحواف الإديمة (Edema/Swelling) المحيطة بها. صعوبة هذا التحدي تكمن في تداخل الأنسجة في صور الرنين المغناطيسي (MRI)، حيث يمكن أن تؤدي التقديرات الخاطئة لحدود الورم إلى إزالة أنسجة دماغية سليمة أثناء الجراحة أو ترك أجزاء خبيثة غير معالجة شعاعياً. دور الـ AI وتعلم الآلة (Machine Learning): تعتمد النماذج المتقدمة هنا على خوارزميات تعلم الآلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي (Machine Learning-powered AI)، وبخاصة شبكات التقطيع ثلاثية الأبعاد (مثل 3D U-Net وخوارزميات Ensemble Learning). يقوم النموذج بتفكيك الصورة الطبية إلى طبقات متعددة (Multi-modal MRI Processing)، ثم يُدرّب على استخلاص الخصائص الدقيقة للأنسجة (Feature Extraction) لرسم حدود ميكروية فصلية بين كتلة الورم الأصلية (Tumor Core) والأنسجة المتورمة المجاورة لها بدقة عالية. هذا يضمن تخطيطاً جراحياً دقيقاً وتوجيه جرعات العلاج الإشعاعي نحو الهدف الخبيث فقط دون المساس بالمناطق الحساسة. #ai #research #acadimic #v...