نشر م.م احمد رحيم التدريسي في كلية الطب البيطري بجامعة القادسية بحثًا علميًا الذي تم القاءة في المؤتمر العلمي 3rd Odisha International Conference والذي تم نشرة في مجلة IEEE Xplore المفهرسة ضمن مستوعب Scopus
بعنوان
An Efficient Framework for EEG Signals Processing Using Backpropagation Multilayer Convolutional Neural Network for Brain Tumor Diagnosis
والذي دمج بين الذكاء الصناعي واورام الدماغ حيث تُقدّم العديد من طرق التصوير الحديثة. تُقدّم هذه الدراسة طريقة تشخيصية لتحديد ما إذا كانت إشارة تخطيط كهربية الدماغ سرطانية أم طبيعية. في البداية، استُخدمت إشارات تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لالتقاط بيانات الدماغ، والتي عولجت مسبقًا باستخدام طريقة تحويل الموجات الثابتة (SWT). ثم تُختار خصائص بيانات الدماغ باستخدام تقييم استدلالي. لاستخراج الخصائص، تُستخدم مصفوفة التواجد المشترك على المستوى الرمادي (GLCM). علاوة على ذلك، استُخدمت مجموعة من عينات قواعد البيانات لتزويد الشبكة العصبية بالمعلومات الإحصائية المُستخرجة من إشارة تخطيط كهربية الدماغ (EEG) خلال مرحلة التدريب. بعد التدريب، تستطيع الشبكة العصبية تصنيف مجموعة عينات الاختبار بدقة إلى طبيعية أو سرطانية. يوفر النهج المُقترح دقة تصنيف وفقًا للبيانات التجريبية.
