المشاريع الواعدة

عنوان المشروع: The Respiratory Smart Stethoscope (RSS): A Real-Time, Edge-AI Powered Auscultation Device for Differential Diagnosis of Lung Anomalies Using 1D CNNs

الوصف:
In this Project, we present a Respiratory Smart Stethoscope (RSS) designing for classification of common lung diseases. The proposed RSS model provides a fully digitized diagnostic loop and replaces conventional stethoscopes. The RSS system involved INMP441 MEMS microphone, and an ESP32-S3 microcontroller. The MEMS recognizes faint and loud lung sounds, and the INMP441 microphone to capture lung sounds. We applied a modified MFE algorithm with a high-quality time window (Fast Fourier Transform length: 512) to extract the prominent acoustic features. The proposed model is trained on a lightweight, one-dimensional (CNN). A publicly available respiratory sound database named ICBHI 2017 is employed to test the proposed model. The dataset comprises 5.5 hours of recordings with 6898 respiratory cycles from 126 subjects and Mendeley Lung Sounds recorded from 35 healthy, 77 with pathology subjects. We achieved an accuracy of 84% with the generalizability of the non-visual test data. The proposed model demonstrated remarkable resource efficiency, consuming only about 20.1 kilobytes of RAM, with a very fast response time of approximately 17 or 19 milliseconds.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 02:18:46

عنوان المشروع: Wiqayaa: An AI-Powered Patient-Centered Healthcare System for Drug Interaction Analysis, Medical Data Interpretation, and Emergency Response

الوصف:
وصف المشروع

وقاية (Wiqayaa) هو نظام صحي ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، صُمم لمساعدة الأفراد على إدارة معلوماتهم الصحية في مكان واحد، وفهم تقاريرهم المختبرية، والتحقق من سلامة استخدام الأدوية، والحصول على المساعدة الصحية، والاستفادة من خدمات الطوارئ عند الحاجة. ويأتي هذا النظام لمعالجة مشكلة تشتت المعلومات الصحية واعتماد المستخدم على تطبيقات منفصلة لكل خدمة.

تعتمد المنصة على دمج السجلات الصحية الشخصية مع أنظمة دعم القرار السريري، وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، والتوليد المعزز بالاسترجاع، ونماذج التعلم الآلي، لتحليل بيانات المريض وتقييم مخاطر التداخلات الدوائية، والتداخلات مع الأمراض والحساسية والحمل ووظائف الكلى، مع تقديم تفسيرات وتوصيات صحية مبنية على الأدلة. كما توفر خدمات طوارئ ذكية باستخدام QR Code وNFC، إلى جانب تسهيل الوصول إلى المرافق الصحية.

ومن المتوقع أن يسهم المشروع في تحسين إدارة المعلومات الصحية الشخصية، وتعزيز سلامة استخدام الأدوية، ورفع مستوى وعي المرضى بحالتهم الصحية، ودعم اتخاذ القرار الصحي، وتوفير نموذج متكامل يوظف تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة في تطوير خدمات الرعاية الصحية.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 02:41:24

عنوان المشروع: من السجلات الورقية إلى السجلات الصحية الإلكترونية: نظام ذكاء اصطناعي لتحويل بيانات المرضى المكتوبة يدوياً إلى ملفات صحية رقمية

الوصف:
يقدّم فريق Saracen مشروعاً مبتكراً ضمن منافسات NURAI 2026 بعنوان “OCR to EHR”، وهو نظام ذكي يهدف إلى تحويل السجلات الطبية الورقية والمعلومات الصحية المكتوبة يدوياً إلى سجلات صحية إلكترونية منظمة وقابلة للبحث والتحليل. يعتمد المشروع على تقنيات التعرف الضوئي على الحروف OCR، ومعالجة الصور، والذكاء الاصطناعي، واستخلاص المعلومات الطبية من النماذج الورقية الخاصة بالمرضى، مثل البيانات الشخصية، العلامات الحيوية، التشخيص السريري، التدخلات الطبية، الأدوية، والملاحظات السريرية.

تأتي أهمية المشروع من الحاجة المتزايدة إلى رقمنة القطاع الصحي في العراق وتقليل الاعتماد على الملفات الورقية التي قد تسبب تأخيراً في الوصول إلى المعلومات، وصعوبة في المتابعة السريرية، واحتمالية فقدان البيانات أو تكرارها. يعمل النظام على تنظيم البيانات المستخرجة وتحويلها إلى صيغ رقمية مثل CSV و XML، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية وقواعد البيانات الطبية.

يسعى المشروع إلى دعم التحول الرقمي في المؤسسات الصحية العراقية، وتحسين كفاءة العمل السريري والإداري، وتسريع الوصول إلى معلومات المرضى، وتعزيز جودة الرعاية الصحية من خلال حلول عملية قائمة على الذكاء الاصطناعي. يمثل هذا المشروع نموذجاً تطبيقياً لابتكار طلابي يخدم المجتمع ويساهم في بناء مستقبل صحي رقمي أكثر تطوراً في العراق.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:19:42

عنوان المشروع: AI Framework for Lung Sound Analysis of Respiratory Diseases Asthma, Bronchial, COPD and Pneumonia (ABCP)

الوصف:
Abstract
This project addresses the growing problem of poor air quality and its impact on respiratory health, especially among children, older adults, and people with respiratory diseases. The proposed solution is based on combining air quality monitoring with lung sound analysis using gas sensors, signal processing, and artificial intelligence. The main objective is to provide an intelligent system that can monitor environmental air conditions and detect possible respiratory diseases at an early stage. The expected outcomes include air quality assessment, early detection of lung diseases such as asthma, bronchitis, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and pneumonia, continuous health monitoring, and better support for medical decision-making.

Keywords: Lung sound analysis, Artificial intelligence, Respiratory disease detection, Air quality monitoring.

برنامج ذكاء اصطناعي لتحليل صوت الرئة لأمراض الجهاز التنفسي: الربو، التهاب القصيبات، مرض الانسداد الرئوي المزمن والالتهاب
الرئوي

الخلاصة
يعالج هذا المشروع المشكلة المتزايدة لسوء جودة الهواء وتأثيرها على صحة الجهاز التنفسي، خاصة بين الأطفال وكبار السن والأشخاص المصابين بأمراض الجهاز التنفسي. الحل المقترح يعتمد على دمج مراقبة جودة الهواء مع تحليل صوت الرئة باستخدام حساسات الغاز، ومعالجة الإشارات، والذكاء الاصطناعي. الهدف الرئيسي هو توفير نظام ذكي يمكنه مراقبة حالة الهواء البيئية واكتشاف الأمراض التنفسية المحتملة في مرحلة مبكرة. تشمل النتائج المتوقعة تقييم جودة الهواء، والكشف المبكر عن أمراض الرئة مثل الربو، والتهاب الشعب الهوائية، ومرض الانسداد الرئوي المزمن، والالتهاب الرئوي، والمراقبة الصحية المستمرة، ودعم أفضل لاتخاذ القرار الطبي.

الكلمات المفتاحية: تحليل صوت الرئة، الذكاء الاصطناعي، كشف أمراض الجهاز التنفسي، مراقبة جودة الهواء.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 03:02:09

عنوان المشروع: Securing Deep Learning-Based Medical Imaging Against Evasion Attacks A Refined Anti-Tamper Convolutional Neural Network Detector for Chest X-Ray Integrity

الوصف:
To begin with, we simulate an adaptive evasion threat - using the Projected Gradient Descent (PGD) method against a ResNet18 classifier trained on pneumonia detection. Second, we design a novel AntiTamperDetector custom-designed and optimized multilayer CNN binary classifier that acts as an independent Intrusion Detection System (IDS), for intercepting and blocking malicious medical images before sending them to the diagnostic engine. With fine-grained convolutional filters and batch normalization layers, the proposed detector is designed to detect high-frequency digital footprints left by the adversarial perturbation. In experimental results, we showed that the targeted ResNet18 model was very fragile against the PGD evasion attack; however the proposed AntiTamperDetector achieved an excellent performance reaching accuracy, precision, recall and F1-score of 100% across the independent balanced test dataset containing both clean and adversarial chest X-ray images. The results confirm that by decoupling security monitoring from the main diagnostic computation, a lightweight and highly effective defense line are feasible for safeguarding the integrity of AI-powered medical diagnostics systems

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 08:32:21

عنوان المشروع: DEVELOPMENT OF A SMART INTRAVENOUS FLUID REGULATOR WITH INTELLIGENT AIR DETECTION AND FLOW OCCLUSION PREDICTION

الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلة التحكم اليدوي غير الدقيق في إعطاء المحاليل الوريدية، إضافة إلى خطر وجود فقاعات هوائية داخل خط التسريب
واحتمالية حدوث انسداد جزئي غير مكتشف مبكراً. يقترح المشروع تصميم جهاز ذكي صغير يثبت خارجياً على أنبوب المحلول الوريدي، ويقوم
بتنظيم الجريان باستخدام آلية ضغط ميكانيكية محكومة بمحرك سيرفو، مع كشف الهواء بواسطة حساس ضوئي، ومراقبة مقاومة الجريان أو الضغط
مع إمكانية تطوير الاتصال اللاسلكي مستقبلاً. يهدف المشروع إلى تقديم حل منخفض ESP للتنبؤ المبكر بالانسداد. يعتمد النظام على متحكم 8266
الكلفة، قابل للتطوير، ومناسب للبيئات الصحية ذات الموارد المحدودة، مع تحسين سلامة المريض وتقليل الأخطاء البشرية

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 19:14:03

عنوان المشروع: أثر

الوصف:
الخالصة
يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في المجال الطبي بالاخص عند المرضى كبار السن و المقعدين . ويستند الحل المقترح على تسهيل تواصلهم مع
المختصين و الوصول الى اقرب مكان تواجد العالج و تمكينهم من التواصل والاستفسار عن العالج من خلال الذكاء االصطناعي و اوقات اخذ
الجرع بهدف تقليل حدوث اي خطا و تاخير في شكلية اخذ الدواء فيحقق المريض اقصى استفادة

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 01:35:13

عنوان المشروع: ISHTAR SCAN-AI: A Student-Led Learning Model for Artificial Intelligence Innovation and Digital Health Capacity Building in Iraqi Healthcare Education

الوصف:
يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل التصوير الطبي والتعليم الصحي، إلا أن طلبة التخصصات الصحية في البيئات محدودة الموارد قد لا تتاح لهم فرص كافية لتطوير الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أو تقييمها نقدياً. توثق هذه الدراسة نموذج ISHTAR SCAN-AI ، وهو نموذج تعليمي يقوده طلبة من الصيدلة والأشعة في العراق من دون خبرة سابقة في البرمجة. اعتمد المشروع على التعلم القائم على المشاريع، والبرمجة المساعدة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، والتقنيات مفتوحة المصدر، والإرشاد المنظم لتطوير مسار وظيفي يربط صورة الأشعة وسياق المريضة والتحليل المساعد بالنموذج والمعرفة المرضية واسترجاع الأدلة من قاعدة PubMed والمراجعة البشرية. تطور النموذج عبر أربع نسخ. واستُخدمت ثلاث عشرة صورة أشعة محلية مجهّلة لاختبار رفع الصور ومسار العمل واسترجاع الأدلة وسلوك الواجهة والاستقرار السحابي فقط، ولم تُستخدم للتدريب أو للتحقق التشخيصي. الناتج الرئيس هو إطار تعليمي قابل للتكرار ومدعوم بنموذج أولي وظيفي. لم تُقَيَّم الدقة التشخيصية أو الحساسية أو النوعية أو زمن الاستدلال أو أداء المجموعات المختلفة أو مقدار التعلم بصورة رسمية. لذلك يمثل النموذج مساراً منخفض التكلفة لبناء الثقافة المسؤولة في الذكاء الاصطناعي وقدرات الصحة الرقمية، وليس نظاماً تشخيصياً سريرياً.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-02 07:12:12

عنوان المشروع: ابتسامة

الوصف:
تطبيق "ابتسامة" برنامج تقني مبتكر يعتمد على الذكاء الاصطناعي لمرافقة الأطفال طوال المرحلة الابتدائية (من عمر 6 إلى 13 سنة)، بهدف تحويل العناية بالأسنان إلى نمط حياة تفاعلي وممتع من خلال إنشاء "سجل رقمي شامل" يراقب نمو الفم والأسنان. يعتمد البرنامج على التشخيص الذكي عبر التحليل الشهري لصور الفم والأشعة السينية للكشف المبكر والدقيق عن التسوس وأمراض اللثة ومتابعة تطورها زمنيًا، مع إتاحة حساب خاص لأولياء الأمور لمتابعة التقارير ومشاركة البيانات مع إدارة المدرسة لدعم حملات التوعية. كما يتضمن ميزات تحفيزية وتوعوية مثل نظام "نقاط الصحة" لمكافأة الأطفال، والمساعد الذكي "دكتور ابتسام" للإجابة عن أسئلتهم، وتنبيهات مخصصة للأهل لتغيير فرشاة الأسنان؛ ويسعى المشروع ككل إلى الوقاية الاستباقية لتقليل تكاليف العلاج المستقبلية ونسبة فقدان الأسنان، ونشر الوعي الصحي، وبناء قاعدة بيانات متكاملة لدعم صحة أسنان الجيل الناشئ.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-02 16:56:42

عنوان المشروع: The Visionaries

الوصف:
This project addresses a significant problem in the medical field Which is visual impairment. The proposed solution is based on a wearable device in the form of smart glasses with the aim to assist people with visual impairments to recognize objects and entities and hear written texts infront of them. The expected outcomes include reduction in the risk of accidents and increase confidence while moving and earn the capability to acknowledge what is written through audio feedback.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 01:08:36

عنوان المشروع: CareEye: An Intelligent Robotic Platform for Real-Time Clinical Pain Detection using CNNs

الوصف:
يُعد CareEye نظامًا ذكيًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية للكشف عن تعابير الألم لدى المرضى غير القادرين على التواصل اللفظي في الوقت الحقيقي. يهدف إلى مساعدة الكوادر الطبية في مراقبة المرضى وتحسين سرعة الاستجابة للحالات التي تتطلب تدخلاً.

تم تطوير النظام باستخدام Python، وTensorFlow، وKeras، وOpenCV، مع تشغيله على Raspberry Pi 4 وربطه بكاميرا لاكتشاف الوجه وتحليل تعابيره باستخدام نموذج CNN. يمكن استخدام النظام في المستشفيات، ووحدات العناية المركزة، ودور رعاية كبار السن، حيث يوفر وسيلة عملية ومنخفضة التكلفة لمراقبة المرضى بشكل مستمر مع الحفاظ على خصوصية البيانات من خلال المعالجة المحلية.
CareEye is an intelligent system that uses Artificial Intelligence (AI) and Computer Vision to detect pain-related facial expressions in real time for non-verbal patients. The system aims to assist healthcare professionals by continuously monitoring patients and improving response time when signs of pain are detected.

The system was developed using Python, TensorFlow, Keras, and OpenCV, and deployed on a Raspberry Pi 4 integrated with a camera for face detection and facial expression analysis using a Convolutional Neural Network (CNN). It can be applied in hospitals, intensive care units (ICUs), and elderly care facilities, providing a practical and low-cost solution for continuous patient monitoring while preserving patient privacy through local on-device processing.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 21:21:44

عنوان المشروع: Brain RT: A Capability-Gated Hybrid Deep-Learning and Classical Pipeline for End-to-End Stereotactic Radiosurgery Planning

الوصف:
تتطلب الجراحة الإشعاعية التجسيمية (SRS) والعلاج الإشعاعي التجسيمي (SRT) دقة هيكلية تصل إلى أقل من ملليمتر، ومع ذلك، لا يزال التخطيط الحسابي الذي يدعمهما محصورًا إلى حد كبير في أنظمة تخطيط علاجية احتكارية عالية التكلفة، يصعب برمجتها أو دمجها أو استخدامها في البيئات البحثية والتعليمية. تقدم هذه الورقة البحثية Brain RT، وهي بنية خلفية مفتوحة المصدر وسحابية الأصل، تقوم بتحويل دراسة DICOM متعددة الوسائط إلى خطة جراحة إشعاعية قابلة للتنفيذ من خلال مراحل خوارزمية منفصلة. تكمن المساهمة الرئيسية في البنية وليس في شبكة تجزئة جديدة: حيث يقوم موجه هجين ذو بوابات قدرات بتوزيع دراسات الرنين المغناطيسي متعددة المعايير كاملة بأربع قنوات إلى شبكة حجمية مدربة مسبقًا (SegResNet)، بينما يتم توجيه أي مدخلات غير مكتملة أو أحادية السلسلة أو خارج التوزيع بشكل حتمي إلى مسار كلاسيكي قائم على الفيزياء وخالٍ من الأوزان، يعمل على تنمية الورم من بذرة مؤكدة سريريًا. تُوفر سلسلة من عمليات التحقق الذاتي لضمان الجودة تدهورًا تدريجيًا للمخرجات المحافظة والمحدودة فيزيائيًا. يُغذي التجزئة محركًا تحليليًا للجرعة يحسب توزيعات الجرعة ثلاثية الأبعاد، ومخططات الجرعة والحجم (DVH)، والتغطية، ومؤشرات المطابقة والتدرج، وقيود الأعضاء المعرضة للخطر في عملية واحدة، لكل من تقنية جاما نايف (جرعة غاوسية متساوية الخواص) وتقنية المعجل الخطي (قوس ذو هضبة مع شبه ظل). في مسار التعلم العميق، يرث النظام معاملات تشابه دايس للتحقق من الصحة، وهي 0.86 (لب الورم)، و0.90 (الورم بأكمله)، و0.79 (الورم المعزز). تشير النتائج إلى أن التراجع الحتمي متعدد الطبقات والتأكيد البشري في الحلقة، بدلاً من دقة التجزئة وحدها، يوفران طريقًا عمليًا للموثوقية في ظل عدم تجانس المدخلات للبيانات السريرية الحقيقية، وأن الواجهة الخلفية الشفافة وغير المعتمدة على النظام الأساسي يمكنها توليد هندسة وإحصائيات خطة الإنتاج من أجل تصور العميل الخفيف.

تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 23:55:39