اعلام جامعة بابل | فريق بحثي من هندسة المواد ينشر بحثا في مجلة عالمية

فريق بحثي من هندسة المواد ينشر بحثا في مجلة عالمية

نشر بواسطة : نورا كاظم بيرماني

تاريخ الخبر : 07/5/2025 44:22:10 AM

عدد المشاهدات : 31

فريق بحثي من هندسة المواد ينشر بحثا في مجلة عالمية
نشر فريق بحثي من كلية هندسة المواد بحثا علميا في مجلة رصينة ذات التصنيف Elsevier Scopus Q2 الفريق مكون من:
المدرس الدكتورة رلا سامي خضير
المدرس المساعد نورا كاظم خضير
وقد حصل الفريق على كتاب شكر وتقدير من الاستاذ الدكتور أمين عجيل الياسري رئيس جامعة بابل
اسم المجلة:
International Journal of Intelligent Engineering and Systems
اسم البحث :
تصنيف بيانات داء السكري من النوع الثاني باستخدام نموذج هجين قائم على الانتباه ومُشفّر ذاتي مُكدّس وشبكة TabNet
Type 2 Diabetes Data Classification Using an Attention-based Stacked
Autoencoder and TabNet Hybrid Model
تناول البحث: يُعد تشخيص داء السكري من النوع الثاني بدقة وفي الوقت المناسب أمرًا صعبًا نظرًا لطبيعته الخالية من الأعراض وعوامل الخطر المتعددة. يسعى الباحثون جاهدين للتنبؤ بالمرض في مرحلة مبكرة، نظرًا لأن الدراسات العلمية أظهرت أن اكتشاف المرض يمثل تحديًا كبيرًا. تقترح هذه الورقة البحثية نظامًا جديدًا متعدد الاستخدامات لتجميع بيانات داء السكري من النوع الثاني، يجمع بين مشفرات التركيز التلقائية المكدسة القائمة على الانتباه (ASAE) لاستخراج السمات، بالإضافة إلى إطار عمل قائم على TabNet يُطبق خوارزميات الانتباه للتصنيف. يستخرج ASAE السمات الكامنة بكفاءة عندما يحصل TabNet على علاقات معقدة بين السمات عبر خوارزمية الانتباه. باختبار البنية المُقدمة على 768 سجلًا للمرضى، مع 8 سمات لكل سجل من جمعية داء السكري لدى الهنود البيما، حققنا دقة تصنيف بنسبة 92.16%. أظهرت مقارنة آليات ASAE-TabNet بمقاييس الأداء أن أداءها أفضل في معظم المقاييس (بدقة 92.16% ودرجة F1 90.29%)، كما أنها تتمتع بأكبر مساحة تحت منحنى خصائص تشغيل المُستقبِل (ROC) (94%). لذا، تُقدم آلية ASAE-TabNet لأنظمة دعم القرارات السريرية. تكشف هذه الآلية عن داء السكري من النوع الثاني في مراحله المبكرة من خلال الإجابة على بعض الأسئلة بدقة تبلغ حوالي 92.16%، مما قد يُساعد المرضى على تجاوز المزيد من الصعوبات من خلال العلاج التدخلي لنمط الحياة.
جنان العبيدي