https://sarabic.ae/20250923/علماء-روس-يطورون-طريقة-لاكتشاف-الأمراض-العصبية-عن-طريق-شبكية-العين-1105151780.html
علماء روس يطورون طريقة لاكتشاف الأمراض العصبية عن طريق شبكية العين
علماء روس يطورون طريقة لاكتشاف الأمراض العصبية عن طريق شبكية العين
سبوتنيك عربي
طوّر علماء من جامعة الأورال الفيدرالية، كجزء من فريق بحثي دولي، طريقة جديدة لتحليل صور شبكية العين، تتيح تشخيصا بسيطا وغير مكلف للاضطرابات العصبية كاضطراب فرط... 23.09.2025, سبوتنيك عربي
2025-09-23T08:15+0000
2025-09-23T08:15+0000
2025-09-23T08:15+0000
مجتمع
علوم
https://cdn.img.sarabic.ae/img/07e8/09/07/1092488053_0:91:1184:757_1920x0_80_0_0_e679b49d6639efba082d49120e899ea5.jpg
ووفقًا لنتائجهم، سيسهم تطبيق هذه الطريقة الجديدة في تسريع التشخيص وتقليل عبء العمل على الأطباء. وطوّر الباحثون الطريقة الجديدة بناء على تحليل صور تخطيط كهربية الشبكية، وهو اختبار وظيفي غير جراحي لشبكية العين، وتعتمد هذه الطريقة على تقنيات الذكاء الاصطناعي.وصرّح فاسيلي بوريسوف، الأستاذ المشارك في مركز الذكاء الاصطناعي في جامعة الأورال الفيدرالية: "طورنا خوارزمية قائمة على أساليب تصنيف السلاسل الزمنية، تحلل إشارات تخطيط كهربية الشبكية الضوئية، وتبين أن هذه الإشارات يمكن استخدامها لتحديد ليس فقط الأمراض البصرية، بل أيضاً علامات اضطرابات النمو العصبي".ووفقاً له، يتيح هذا النهج للأطباء فهم المنطق الكامن وراء عمل النموذج، وتحديد أجزاء مهمة من المنحنى، وتحديد ما إذا كان من الضروري إجراء فحص إضافي، وبالتالي، فإن الذكاء الاصطناعي لا يغني عن الاختصاصيين، بل يوفر لهم أداةً لاتخاذ قرارات أكثر دقة.تعتمد الخوارزمية على قاعدة بيانات لأشخاص حقيقيين، مصابين أو سليمين من أمراض، تم تجميعها من قبل مجموعة دولية من العلماء بقيادة البروفيسور بول كونستابل من جامعة فليندرز (أستراليا).وقال ميخائيل رونكين، الأستاذ المساعد في مركز أورفا للذكاء الاصطناعي: "هذه ليست المحاولة الأولى لبناء أنظمة دعم القرار الطبي القائمة على إشارات مخطط كهربية الشبكية، لكن العلماء عادة ما يستخدمون شبكات عصبية أكثر تعقيدا من الناحية الحسابية وتتطلب المزيد من البيانات، خوارزمياتنا أبسط من الناحية الحسابية، وتعمل بشكل أسرع، ولديها متطلبات أقل للأجهزة".دراسة تكشف عن نظام في الدماغ يعمل على إصلاح جسمك أثناء النوم
https://sarabic.ae/20250922/5-فوائد-للنوم-في-غرفة-باردة-تعرف-عليها--1105129228.html
https://sarabic.ae/20250923/إطلاق-مركز-روسي-لتحسين-السلالات-الزراعية-في-نوفوسيبيرسك-1105148607.html
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2025
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
الأخبار
ar_EG
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
علوم
علماء روس يطورون طريقة لاكتشاف الأمراض العصبية عن طريق شبكية العين
طوّر علماء من جامعة الأورال الفيدرالية، كجزء من فريق بحثي دولي، طريقة جديدة لتحليل صور شبكية العين، تتيح تشخيصا بسيطا وغير مكلف للاضطرابات العصبية كاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، واضطرابات طيف التوحد، ومرض باركنسون.
ووفقًا لنتائجهم، سيسهم تطبيق هذه الطريقة الجديدة في تسريع التشخيص وتقليل عبء العمل على الأطباء. وطوّر الباحثون الطريقة الجديدة بناء على تحليل صور تخطيط كهربية الشبكية، وهو اختبار وظيفي غير جراحي لشبكية العين، وتعتمد هذه الطريقة على تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وصرّح فاسيلي بوريسوف، الأستاذ المشارك في مركز الذكاء الاصطناعي في جامعة الأورال الفيدرالية: "طورنا خوارزمية قائمة على أساليب تصنيف السلاسل الزمنية، تحلل إشارات تخطيط كهربية الشبكية الضوئية، وتبين أن هذه الإشارات يمكن استخدامها لتحديد ليس فقط الأمراض البصرية، بل أيضاً علامات اضطرابات النمو العصبي".
من هذه الاضطرابات القابلة للتشخيص، التوحد أو اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، بالإضافة إلى الأمراض التنكسية العصبية مثل مرض باركنسون، والأهم من ذلك، أن نهجنا يتجاوز مجرد الإجابة بنعم أو لا، فالخوارزمية، باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير، تتيح تحليل مقاطع إشارة محددة.
ووفقاً له، يتيح هذا النهج للأطباء فهم المنطق الكامن وراء عمل النموذج، وتحديد أجزاء مهمة من المنحنى، وتحديد ما إذا كان من الضروري إجراء فحص إضافي، وبالتالي، فإن الذكاء الاصطناعي لا يغني عن الاختصاصيين، بل يوفر لهم أداةً لاتخاذ قرارات أكثر دقة.
تعتمد الخوارزمية على قاعدة بيانات لأشخاص حقيقيين، مصابين أو سليمين من أمراض، تم تجميعها من قبل مجموعة دولية من العلماء بقيادة البروفيسور بول كونستابل من جامعة فليندرز (أستراليا).
وبناء على هذه البيانات، قام المتخصصون بتدريب أربع طرق، ثم استخدموا مكتبة أشكال خاصة (بناء على نظرية اللعبة لتحديد إسهام كل وظيفة في تنبؤات النموذج) ، ما يسمح لهم بشرح تنبؤات خوارزميات التعلم الآلي وتحديد أفضل نهج للتشخيص.
وقال ميخائيل رونكين، الأستاذ المساعد في مركز أورفا للذكاء الاصطناعي: "هذه ليست المحاولة الأولى لبناء أنظمة دعم القرار الطبي القائمة على إشارات مخطط كهربية الشبكية، لكن العلماء عادة ما يستخدمون شبكات عصبية أكثر تعقيدا من الناحية الحسابية وتتطلب المزيد من البيانات، خوارزمياتنا أبسط من الناحية الحسابية، وتعمل بشكل أسرع، ولديها متطلبات أقل للأجهزة".
