جهاز الكشف عن الأمراض الجلدية

المؤلفون

  • حسام امين العنسي جامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية المؤلف
  • زياد ابراهيم عبدالله طاهر 21 September University for medical and applied sciences المؤلف
  • اكرم محمد الجماعي جامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية المؤلف
  • هاشم حمود النفيش جامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية المؤلف

DOI:

https://doi.org/10.65693/irss.2026.v7i2.232

الكلمات المفتاحية:

جهاز التشخيص الطبي للأمراض الجلدية، التعلم الآلي، تصنيف آفات الجلد، معالجة الصور الطبية، الكشف المبكر، طب الجلدية، التكامل مع سير العمل السريري

الملخص

تُصيب الأمراض الجلدية نسبة كبيرة من سكان العالم، وتتطلب تشخيصًا دقيقًا وفي الوقت المناسب لضمان علاج فعّال.    يقدم هذا المشروع تصميم وتطوير جهاز طبي يهدف إلى المساعدة في تشخيص مختلف الحالات الجلدية. يدمج الجهاز مستشعرات تصوير مع خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي لتحليل آفات الجلد وتصنيفها إلى فئات مرضية محددة.    تم استخدام مجموعة بيانات شاملة لصور الجلد لتدريب النظام والتحقق من صحته، لضمان دقة وموثوقية عالية.    يوفر الجهاز المقترح واجهة سهلة الاستخدام، وقدرات تشخيص سريعة، وإمكانية التكامل مع سير العمل السريري، مما يمنح المهنيين الصحيين أداة فعالة لدعم اتخاذ القرار.    وتُظهر النتائج أن الجهاز يمكن أن يُعزز بشكل كبير الكشف المبكر ومتابعة الحالات الجلدية، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى.

السير الشخصية للمؤلفين

  • حسام امين العنسي، جامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية

     جامعة ٢١سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية

  • زياد ابراهيم عبدالله طاهر، 21 September University for medical and applied sciences

    21 September University for medical and applied sciences

  • اكرم محمد الجماعي، جامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية

    باحث من جامعة ٢١سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية

  • هاشم حمود النفيش، جامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية

    باحث من جامعة ٢١سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية

المراجع

@articlelitjens2017dlmedical, title=A Survey on Deep Learning in Medical Image

Analysis, author=Litjens, Geert and Kooi, Thijs and Bejnordi, Babak Ehteshami

and Setio, Arnaud A A and Ciompi, Francesco and Ghafoorian, Mohsen

and van der Laak, Jeroen A W M and van Ginneken, Bram and Sanchez,

Clara I, journal=Medical Image Analysis, volume=42, pages=60–88, year=2017,

publisher=Elsevier

@articlelecun2015deeplearning, title=Deep Learning, author=LeCun, Yann and

Bengio, Yoshua and Hinton, Geoffrey, journal=Nature, volume=521, number=

7553, pages=436–444, year=2015, publisher=Nature Publishing Group

@inproceedingshe2016resnet, title=Deep Residual Learning for Image Recognition,

author=He, Kaiming and Zhang, Xiangyu and Ren, Shaoqing and Sun,

Jian, booktitle=Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and

Pattern Recognition (CVPR), pages=770–778, year=2016

@articlesimonyan2014vgg, title=Very Deep Convolutional Networks for Large-

Scale Image Recognition, author=Simonyan, Karen and Zisserman, Andrew,

journal=arXiv preprint arXiv:1409.1556, year=2014

@articletschandl2018ham10000, title=The HAM10000 Dataset: A Large Collection

of Multi-Source Dermatoscopic Images of Common Pigmented Skin

Lesions, author=Tschandl, Philipp and Rosendahl, Cliff and Kittler, Harald, journal=

Scientific Data, volume=5, pages=180161, year=2018, publisher=Nature

Publishing Group

85

86 Bibliography

@articlecodella2018isic, title=Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection,

author=Codella, Noel C F and Gutman, David and Celebi, M Emre and Helba,

Brian and Marchetti, Michael A and Dusza, Stephen W and Kalloo, Ashfaq

and Liopyris, Konstantinos and Mishra, Nabin and Kittler, Harald and Halpern,

Allan, journal=IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, volume=22,

number=2, pages=437–450, year=2018, publisher=IEEE

@misckaggledataset, title = SkinCancerandDermatoscopicImageDatasets, author =

Kaggle, howpublished = , year=2023

@inproceedingsabadi2016tensorflow, title=TensorFlow: A System for Large-Scale

Machine Learning, author=Abadi, Martín and Barham, Paul and Chen, Jianmin and

Chen, Zhifeng and Davis, Andy and Dean, Jeffrey and others, booktitle=Proceedings

of the 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation

(OSDI), pages=265–283, year=2016

@articlebradski2000opencv, title=The OpenCV Library, author=Bradski, Gary,

journal=Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, year=2000

@manualesp32manual, title=ESP32 Technical Reference Manual, author=Espressif

Systems, year=2023, organization=Espressif Systems

@manualmlx90614datasheet, title=MLX90614 Infrared Thermometer Datasheet,

author=Melexis Technologies, year=2022, organization=Melexis

@articleesteva2017dermatologist, title=Dermatologist-Level Classification of Skin

Cancer with Deep Neural Networks, author=Esteva, Andre and Kuprel, Brett and

Novoa, Roberto A and Ko, Justin and Swetter, Susan M and Blau, Helen M and Thrun,

Sebastian, journal=Nature, volume=542, number=7639, pages=115–118, year=2017,

publisher=Nature Publishing Group

@articlepham2020skinreview, title=A Review of Skin Disease Detection Using Deep

Learning, author=Pham, Trung and Tran, Hai and Pham, Van, journal=Journal of

Healthcare Engineering, volume=2020, pages=1–12, year=2020, publisher=Hindawi

@articlecelebi2015lesion, title=Lesion Border Detection in Dermoscopy Images,

author=Celebi, M Emre and Wen, Qi and Iyatomi, Hitoshi and Shimizu, Kazuyuki

and Zhou, Huiyu and Schaefer, Gerald, journal=Computerized Medical Imaging and

Bibliography 87

Graphics, volume=40, pages=83–92, year=2015, publisher=Elsevier

@articleshorten2019augmentation, title=A Survey on Image Data Augmentation for

Deep Learning, author=Shorten, Connor and Khoshgoftaar, Taghi M, journal=Journal

of Big Data, volume=6, number=1, pages=1–48, year=2019, publisher=Springer

@articlepowers2011evaluation, title=Evaluation: From Precision, Recall and FMeasure

to ROC, Informedness, Markedness and Correlation, author=Powers, David

M W, journal=Journal of Machine Learning Technologies, volume=2, number=1,

pages=37–63, year=2011

@articlezhou2019cnnmedical, title=A Review on Deep Learning in Medical Image

Analysis, author=Zhou, Shuiwang and Greenspan, Hayit and Shen, Dinggang,

journal=Medical Image Analysis, volume=69, pages=101–123, year=2019, publisher=

Elsevier

@articlehan2021skinreview, title=Skin Disease Classification Using Deep Learning:

A Review, author=Han, Seung Hoon and Kim, Minsoo and Park, Jae Young,

journal=Sensors, volume=21, number=6, pages=1–20, year=2021, publisher=MDPI

1. Al-Akwa, S., Al-Ataki, A., Al-Awadhi, A., Abdulmoghani, I., Al-Madoumi, I., Al-Wesabi, M., Al-Samei, A., Al-Hajjaji, B., Al-Doais, T., Salem, R., Jarwash, F., Al-Nofeesh, M., Al-Azizi, J., & Al-Nazari, M. (2024). The Role of Governance in Improving the Quality of Healthcare Services in Yemeni Hospitals: (A Case Study of the Republican Teaching Hospital Authority). Institutional Repository for Scientific Scholarship at 21 September University for Medical and Applied Sciences, 5(1), 1-133. https://doi.org/10.65693/irss.2024.v5i1.39

2. Al-Wesabi, M., & Jarallah, M. (2024). The Reality of Training Quality and its Role in Improving the Performance of Operating Theater Technicians in Yemeni Hospitals: A Comparative Analytical Study Between the Republican Teaching Hospital Authority and Kuwait University Hospital. Institutional Repository for Scientific Scholarship at 21 September University for Medical and Applied Sciences, 5(1), 1-92. https://doi.org/10.65693/irss.2024.v5i1.49

Accreditation Standards in Yemeni Hospitals: A Field Study. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.28658.67527

6. Alyahawi, A., Al-Wesabi, M., & ALKaf, A. (2022). Antimicrobial susceptibility of Acinetobacter clinical isolates among ICU Patients in Sana’a City, Yemen. Journal of 21 September University for Medical and Applied Sciences, 1(1). https://doi.org/10.65693/masj.2022.v1i1.14

7. Alyahawi A, Measar M, Alwesabi M, Alkaf A. (2024). Clinically Significant Statin-Drug Interactions in Older Patients with Chronic Diseases. Pharmaceutical Research - Recent Advances and Trends Vol. 4, B P International, pp.1-21. https://doi.org/10.9734/bpi/prrat/v4/598

16. Qabban, K. A., Al-Wesabi, M. M., & Jowah, H. M. (2026). Association between Joint Commission International patient-centered standards and self-reported nursing performance in Sana′a, Yemen hospitals. Journal of Nursing Management, 2026, Article 8353270. https://doi.org/10.1155/jonm/8353270

17. Al-Shuja'a, H., Al-Tuhami, S., Al-Hatiwa, A., Al-Faiq, H., Al-Wesabi, M., & Al-Sharafi & et al, A. (2026). The Impact of Operating Room Technicians’ Adherence to Safety Standards on Ensuring a Safe Working Environment in Public Hospitals (A Field Study at Teaching Hospitals in the Capital Municipality). Institutional Repository for Scientific Scholarship at 21 September University for Medical and Applied Sciences, 7(1). https://doi.org/10.65693/irss.2026.v7i1.57

18. Al-sabri, A., Sha'aban, S., kamil, B., sharoh, L., Mahdi, R., Mufaddal, N., Al-zomani, S., Al-sohili, W., Abdullah, S., Al-jaberi, W., & Al-Wesabi, M. (2026). The Role of Digital Transformation in Improving the Efficiency of Health and Administrative Services (A Field Study in Yemeni Private Hospitals for Amanat Al-Asimah – Sana’a. Institutional Repository for Scientific Scholarship at 21 September University for Medical and Applied Sciences, 7(1), 1-115. https://doi.org/10.65693/irss.2026.v7i1.58

التنزيلات

منشور

2026-06-30

إصدار

القسم

الانتاج العلمي للكادر الاكاديمي وطلبة كلية الهندسة والحاسوب

الفئات

كيفية الاقتباس

العنسي ح., طاهر ز. ا. ع., الجماعي ا. م., & النفيش ه. ح. (2026). جهاز الكشف عن الأمراض الجلدية. المستودع الرقمي للانتاج العلمي بجامعة 21 سبتمبر للعلوم الطبية والتطبيقية, 7(2), 1-111. https://doi.org/10.65693/irss.2026.v7i2.232

المؤلفات المشابهة

1-10 من 55

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.