تدريسية من قسم البرمجيات تنشر بحثا علميا حول التنبؤ المتكامل بالانماط الخلوية اعتمادا على الشبكات الذكيةضحى فاضل عباس في اطار دعم و تعزيز الانتاج العلمي وتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في المجالات الحيوية والطبية نشرت الاستاذة المساعد الدكتورة سرى زكي ناجي رئيسة قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات جامعة بابل بالتعاون مع طالبة الماجستير الباحثة طيبة حسين شامان بحثا علميا متميزا ضمن وقائع المؤتمر الدولي IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence Systems – IoTaIS 2025 الذي نظمته جمعية الاتصالات IEEE Communications Society IEEE ComSoc Indonesia Chapter ويعد من المؤتمرات العالمية المحكمة.وجاء البحث بعنوان : التنبؤ بالأنماط الخلوية المعتمدة على الصور باستخدام الشبكات السيامية المقنّعة (MSN)يسلط البحث الضوء على احد التحديات الرئيسة في تحليل صور المجهر الفلوري عالية المحتوى المستخدمة في توصيف الحالات الخلوية اذ تواجه الطرق التقليدية صعوبات تتعلق بالحاجة الى عمليات توصيف يدوية مطولة او تجزئة الخلايا بشكل منفرد مما يجعلها مكلفة وعرضة للاخطاء ولا تعكس بالضرورة التعقيد الحقيقي للانماط الخلوية.وقد اقترح الباحثان نظاما متقدما قائما على التعلم الذاتي غير المراقب يعتمد على Masked Siamese Networks MSN والمبني على معمارية Vision Transformer حيث تقوم الالية المقترحة بمقارنة تمثيلات مستخرجة من نسخ مخفاة للصورة نفسها مما يتيح التعرف على المكونات الخلوية المهمة دون الحاجة الى توصيفات مسبقة او عمليات تجزئة وقد اثبت النظام كفاءة عالية عند تطبيقه على بيانات BBBC021 محققا دقة بلغت 97% في حالة not same compound و 95% في حالة not same compound and batch كما بينت خرائط الانتباه ان التمثيلات المستخلصة ذات بنية سليمة ودلالة بيولوجية دقيقة.وقد نشر البحث في وقائع مؤتمر IoTaIS 2025 حيث يتم فهرسة جميع البحوث المقبولة والمنشورة في IEEE Xplore ومصنفة ضمن Scopus مما يضمن انتشارا علميا واسعا وتأثيرا اكاديميا دوليا.ويعد هذا البحث اضافة علمية مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي التطبيقي والمعلوماتية الحيوية ويعكس التزام كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل بدعم البحث العلمي الرصين وتشجيع النتاجات البحثية التي تسهم في مواكبة التطورات العالمية وتوسيع افاق الابتكار والتعاون الاكاديمي.رابط البحث : https://ieeexplore.ieee.org/document/11282097