تمت في قسم هندسة الطب الحياتي مناقشة طالبة الماجستير أسراء أحمد غافل يوم الثلاثاء الموافق 2/9/2025، عن رسالتها الموسومة:

“Coronary Heart Diseases Detection and Classification Based on Artificial Intelligence Technology”

تألّفت لجنة المناقشة من:

أ.م.د. محمد صبري سالم – رئيساً (كلية الهندسة / جامعة النهرين)

أ.م.د. نور كمال محسن – عضواً (كلية الهندسة الخوارزمي / جامعة بغداد)

م.د. شيماء وليد عبداللطيف – عضواً (كلية الهندسة / جامعة النهرين)

أ.د. أنس قصي هاشم النعيمي – عضواً ومشرفاً (كلية الهندسة / جامعة النهرين)

تم تقويم الرسالة علمياً من قبل:

أ.م.د. أنوار عبدالستار عبدالرزاق – كلية الهندسة / جامعة النهرين

أ.م.د. عمار علاءالدين نوري – كلية الهندسة / الجامعة العراقية

كما قُيّمت لغوياً من قبل:

م.د. نور علي صادق – كلية الهندسة / جامعة النهرين

تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام ذكي يعتمد على تقنيات التعلم العميق للكشف والتصنيف التلقائي لتضيّق الشرايين التاجية باستخدام صور القسطرة القلبية (X-ray Coronary Angiography)، بالاعتماد على خوارزميات YOLOv8 بمختلف نسخه و Faster R-CNN لتقييم الأداء والدقة والسرعة في ظروف سريرية متنوعة.

أظهرت النتائج كفاءة عالية؛ إذ حققت النماذج المستخدمة دقة متقدمة وسرعة معالجة مناسبة للتطبيق العملي، مما يؤكد إمكانية اعتماد النظام المقترح كأداة داعمة للأطباء في تشخيص أمراض القلب التاجية وتعزيز جودة الرعاية الطبية.

وقد تم قبول الرسالة لكونها مستوفية لمتطلبات نيل شهادة الماجستير في تخصص هندسة الطب الحياتي

The Department of Biomedical Engineering held the master’s thesis defense of Asraa Ahmed Ghafel on Tuesday, September 2, 2025, for her thesis entitled:

“Coronary Heart Diseases Detection and Classification Based on Artificial Intelligence Technology”

The examining committee consisted of:

• Assoc. Prof. Mohammed Sabri Salem – Chair (College of Engineering / Al-Nahrain University)

• Assoc. Prof. Noor Kamal Mohsen – Member (Al-Khwarizmi College of Engineering / University of Baghdad)

• Lect. Dr. Shaimaa Walid Abdul Latif – Member (College of Engineering / Al-Nahrain University)

• Prof. Anas Qusay Hashim Al-Na’imi – Member & Supervisor (College of Engineering / Al-Nahrain University)

Scientific Evaluation:

• Assoc. Prof. Anwar Abdul Sattar Abdul Razzak – College of Engineering / Al-Nahrain University

• Assoc. Prof. Ammar Alaa Al-Din Nouri – College of Engineering / Iraqi University

Linguistic Evaluation:

• Lect. Dr. Noor Ali Sadiq – College of Engineering / Al-Nahrain University

Study Objective:
This study aims to develop an intelligent system based on deep learning techniques for the automatic detection and classification of coronary artery stenosis using X-ray Coronary Angiography images, employing YOLOv8 variants and Faster R-CNN to evaluate performance, accuracy, and speed under diverse clinical conditions.

Results:
The results demonstrated high efficiency, with the models achieving advanced accuracy and suitable processing speed for practical application, confirming that the proposed system can serve as a supportive tool for physicians in diagnosing coronary heart diseases and enhancing the quality of medical care.

The thesis was approved, fulfilling the requirements for the Master’s degree in Biomedical Engineering.