نشر التدريسي في كلية التقانات الإحيائية بجامعة القادسية م. سيف خالد مصلح، بالتعاون مع باحثين من جامعات إسبانية وأمريكا اللاتينية، بحثًا علميًا بعنوان “VISTA: Vision Improvement via Split and Reconstruct Deep Neural Network for Fundus Image Quality Assessment”. تم نشر البحث في مجلة Neural Computing and Applications، التي تصدر في المملكة المتحدة، وهي مصنفة ضمن الربع الأول (Q1) وفقًا لتصنيف دار النشر العالمية Springer، وتتميز بمعامل تأثير يبلغ 6.08.

يقدم هذا البحث إطارًا جديدًا يسمى “VISTA” يعتمد على تقنيات التعلم العميق، ومصمم خصيصًا لتقييم جودة صور قاع العين ودعم الصور ذات الحجم الكبير. تعتمد طريقة VISTA على تقسيم الصور بهدف الحفاظ على ميزات الدقة العالية للصور الأصلية مع تقليل الجهد الحوسبي وضمان دقة عالية في التقييم.

يتضمن الإطار المقترح مكونين رئيسيين:

نموذج الترميز التلقائي لإعادة بناء الصور المدخلة.
تصنيف الصورة لتقييم جودتها بناءً على الميزات المستخرجة بواسطة الترميز التلقائي، دون تغيير حجم الصورة الأصلية قبل إعادة التجميع في شبكات فك التشفير.
من خلال تطبيق طرق التفسير اللاحقة، تم التأكد من أن النموذج يركز على العناصر الرئيسية التي تؤثر على جودة صور قاع العين. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم وحدة تفسير ضمن الشبكة تسمح بتحليل درجات الجودة بناءً على مفاهيم مثل السطوع ووجود الهياكل التشريحية.

يهدف البحث إلى دعم الرعاية الصحية من خلال تحسين اكتشاف مرض اعتلال الشبكية السكري، مما يساهم في تحسين دقة التشخيص ويساعد في خدمة المجتمع الطبي.