الماجستير للباحثة هبة البعداني في جراحة الفم و الوجه والفكين

نالت الباحثة هبة عبده محمد زعطان البعداني درجة الماجستير من قسم جراحة الفم والوجه والفكين بكلية طب الأسنان في جامعة صنعاء، عن رسالتها الموسومة: «الخزعة الفموية مقابل الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأكياس والخراجات والأورام السنية».وذلك يوم السبت 25رمضان 1447ه الموافق14مارس2026م.

وتكونت لجنة المناقشة والحكم من:
أ.م.د. أحمد صالح يحيى الخطري – جامعة ذمار – مناقشًا خارجيًا ورئيسًا.

أ.م.د. سام عبدالكريم محمد داعر – جامعة صنعاء – المشرف الرئيسي وعضوًا.
أ.م.د. هشام حيدر يوسف سعد، أستاذ مشارك بقسم الذكاء الاصطناعي.

د. عبدالله فرحان الشرعبي – جامعة صنعاء – مناقشًا داخليًا وعضوًا.

وهدفت الدراسة إلى تطوير وتقييم نموذجين منفصلين من تقنيات التعلم العميق لمعالجة التشخيص التفريقي للآفات الذروية، وذلك من خلال بناء نموذج متخصص لتصنيف الآفات إلى خراجات وأكياس وأورام باستخدام بنية EfficientNetB3، إلى جانب تطوير نموذج آخر لتحديد مواقع الآفات وتجزئتها باستخدام خوارزمية YOLO.

كما سعت الدراسة إلى إيجاد وسيلة مساعدة تقلل من الاعتماد على الخزعة الفموية بوصفها إجراءً باضعًا ومكلفًا، عبر توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دعم التشخيص المبكر والدقيق لأمراض الفم والأسنان.

وأظهرت نتائج الدراسة تحقيق نموذج التصنيف دقة مرتفعة بلغت 96.40%، مع قدرة جيدة على تمييز الخراجات بنسبة 83.3% والكيسات بنسبة 61.9%، في حين لم يتمكن النموذج من التعرف على حالات الأورام بسبب محدودية البيانات المتاحة.

أما نموذج الكشف باستخدام خوارزمية YOLO، فقد حقق حساسية بلغت 65% للخراجات، و32.5% للكيسات، و30% للأورام، ما يعكس أهمية زيادة حجم البيانات وتحقيق توازنها لتحسين أداء النماذج.

وأكدت الباحثة أن النتائج أثبتت أن حجم البيانات وتوازنها يمثلان عاملًا حاسمًا في كفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية، خصوصًا في حالات الأورام النادرة.

وأوصت الدراسة بضرورة توفير قواعد بيانات أكبر وأكثر توازنًا، لا سيما لحالات الأورام، والتوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص أمراض الفم والأسنان، إلى جانب إجراء دراسات مستقبلية لتحسين أداء النماذج ودمجها سريريًا، وتعزيز التعاون بين التخصصات الطبية والتقنية.

حضر المناقشة عدد من الأكاديميين والباحثين والطلاب والمهتمين، إضافة إلى عدد من زملاء الباحثة وأفراد أسرتها…