تمت في قسم هندسة الطب الحياتي مناقشة طالب الماجستير محمد سعدي رديف، وذلك يوم الأحد الموافق 22/6/2025، حول أطروحته الموسومة:

Skeletal Maturity Assessment Based on Artificial Neural Network Model Design for Pediatric Hand Radiographs

تألّفت لجنة المناقشة من:

رئيس اللجنة: الأستاذ المساعد الدكتور حسنين علي لفتة من كلية الهندسة / جامعة النهرين/قسم هندسة الطب الحياتي- 

عضوًاً: الأستاذ المساعد الدكتور عبد اللطيف علي أصغر مصطفى من كلية الطب / الجامعة المستنصرية

عضوًاً: الأستاذة المساعدة الدكتورة شيماء صفاء الدين بهاء الدين من كلية الهندسة / جامعة النهرين/قسم هندسة الحاسوب

وكانت الأطروحة بإشراف:

الأستاذ المساعد الدكتور هديل قاسم وادي من كلية الهندسة / جامعة النهرين/قسم هندسة الطب الحياتي 

الأستاذة المساعدة الدكتورة نور كاظم نعمة من كلية الطب / جامعة النهرين

وقد قُيّمت الأطروحة علمياً من قبل:

المقوم العلمي الأول: الأستاذ الدكتور محمد نجم عبد الله / الجامعة التكنولوجية / كلية هندسة الحاسوب

المقوم العلمي الثاني: الأستاذ المساعد الدكتور محمد صبري سالم / جامعة النهرين / كلية الهندسة

كما قُوّمت لغوياً من قبل:

المدرّس الدكتورة منى مصطفى كريم من كلية الهندسة / جامعة النهرين/قسم هندسة الطب الحياتي 

تهدف هذه الدراسة إلى تقديم نموذج محسّن لتجزئة صور أشعة اليد اليسرى للأطفال والتنبؤ بالعمر الحقيقي للطفل، اعتمادًا على نسخة معدّلة من طريقة Tanner-Whitehouse.

يعتمد النموذج على Faster R-CNN Mask لتحديد منطقة الاهتمام (ROI)، ومن ثم يُحسب العمر باستخدام تقنية الانحدار (Regression).

وقد تم قبول الأطروحة لكونها مستوفية لمتطلبات نيل شهادة الماجستير.

The master's thesis discussion of student Mohammed Saadi Radhi took place in the Department of Biomedical Engineering on Sunday, June 22, 2025. His thesis is titled:

"Skeletal Maturity Assessment Based on Artificial Neural Network Model Design for Pediatric Hand Radiographs"

The discussion committee consisted of:

• Chair: Asst. Prof. Dr. Hassanein Ali Lafta, College of Engineering / Al-Nahrain University / Department of Biomedical Engineering

• Member: Asst. Prof. Dr. Abdul Latif Ali Asghar Mustafa, College of Medicine / Al-Mustansiriyah University

• Member: Asst. Prof. Dr. Shaimaa Safaa Al-Din Baha Al-Din, College of Engineering / Al-Nahrain University / Department of Computer Engineering

The thesis was supervised by:

• Asst. Prof. Dr. Hadeel Qasim Wadi, College of Engineering / Al-Nahrain University / Department of Biomedical Engineering

• Asst. Prof. Dr. Noor Kazem Neama, College of Medicine / Al-Nahrain University

The thesis was scientifically evaluated by:

• Scientific Evaluator 1: Prof. Dr. Mohammed Najm Abdullah / University of Technology / College of Computer Engineering

• Scientific Evaluator 2: Asst. Prof. Dr. Mohammed Sabri Salem / Al-Nahrain University / College of Engineering

It was linguistically reviewed by:

• Language Reviewer: Lecturer Dr. Muna Mustafa Kareem, College of Engineering / Al-Nahrain University / Department of Biomedical Engineering

This study aims to present an enhanced model for segmenting pediatric left-hand X-ray images and predicting the child’s actual age, based on a modified version of the Tanner-Whitehouse method.
The model relies on the Faster R-CNN Mask to identify the Region of Interest (ROI), followed by age estimation using regression techniques.

The thesis was accepted as it fulfilled the requirements for obtaining the Master’s degree.