Version for visually impaired

Font size
  • A
  • A
  • A
  • A
Site color
  • А
  • А
  • А
  • А
Images
  •  Сolored
  •  Disable
Font
  • Serif
  • Sans serif
Letter spacing
  • Normal
  • Increased
  • Large
Line spacing
  • Normal
    spacing
  • Increased
    spacing
  • Large
    spacing
  • eng
  • العربية
  • рус
Instagram Facebook vkontakte telegramm WhatsApp LinckedIn
logo prue
logo prue
  • عن الجامعة
    • نبذة عن الجامعة
    • الخطة الإستراتيجية
    • القيادة
    • الأساتذة
    • خدمات الطلاب
    • فرص العمل
    • الشؤون الإدارية و المالية
  • المجالات المتاحة
    • برامج البكالوريوس
    • برامج الماجستير
    • الدورات التحضيرية للمقدمين
    • الدورات التدريبية
  • التسجيل للعام الدراسي 2027-2026
    • التسجيل بالجامعة
    • امتحانات القبول
    • الدعم في استخراج التأشيرة و التأمين البطي
    • السكن الطالبي
    • الرسوم
  • للطلاب
    • التسجيل والإرشاد الأكاديمي
    • الأدلة والمناهج
    • مجلس الطلبة
    • المرافق
    • الدعم لأسر الطلبة
    • بوابة الطلاب
    • البوابة التعليمية
    • التقويم الأكاديمي 2026-2027
  • UNESCO
    • كرسي UNESCO "الأطر المجتمعية والقانونية والأخلاقية لمجتمعات المعرفة"
    • كرسي UNESCO "النماذج الاجتماعية-الاقتصادية لمحميات المحيط الحيوي"
    • News UNESCO
  • البحوث
    • أخبار العلوم
    • مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي
  • الإعلام
    • الأخبار
    • معرض الصور

اتصل بنا

We'll be happy to answer your questions.
Feel free to get in touch with us by:

  • E-mail:  admit@reu.tech
  • WhatsApp:  +971 522 499 075

حصل أعضاء هيئة التدريس في جامعة بليخانوف في دبي على براءة اختراع لنموذج منفعة في مجال العلاج الإشعاعي.

31 مارس 2026

حصل الدكتور وليد ألوموش والدكتورة أنو جورج، عضوا هيئة التدريس بجامعة بليخانوف في دبي، على براءة اختراع لنموذج منفعة قائم على أساليب التعلم العميق، يُحسّن إعادة بناء جرعة الإشعاع في الوقت الفعلي في العلاج الإشعاعي التكيفي.

يستخدم الحل الذي طوراه تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة لإعادة بناء توزيع جرعة الإشعاع المُعطاة بدقة أثناء العلاج، مما يُتيح علاجًا أكثر دقة ومرونة.
تتغلب التقنية الحاصلة على براءة الاختراع على قيود طرق إعادة بناء الجرعة التقليدية من خلال دمج بيانات العلاج في الوقت الفعلي مع نماذج التعلم العميق. يتضمن النظام وحدات جمع البيانات ومعالجتها المسبقة، ومحرك إعادة بناء قائم على الشبكات العصبية (CNN، RNN، Transformer)، ووحدة مقارنة جرعة التخطيط، ووحدة تقييم عدم اليقين، مما يُحسّن موثوقية القرارات السريرية. يسمح هذا للأطباء بمراقبة عملية العلاج الإشعاعي والتحقق منها وتعديلها أثناء تقدم العلاج.

تشمل المزايا الرئيسية ما يلي:

• إعادة بناء سريعة ودقيقة للجرعة مناسبة للاستخدام في الوقت الفعلي.

• تحسين دقة العلاج وسلامة المريض.


• التوافق مع مختلف تقنيات العلاج الإشعاعي، بما في ذلك العلاج الإشعاعي المعدل الشدة (IMRT)، والعلاج الإشعاعي الحجمي المعدل (VMAT)، والعلاج الإشعاعي التجسيمي للجسم (SBRT)، والعلاج الإشعاعي الموجه بالرنين المغناطيسي.

تقييم متكامل لعدم اليقين في التنبؤات، مما يزيد من موثوقية النتائج السريرية.

يساهم هذا التطور في تطوير أساليب حديثة لعلاج السرطان، ويوسع نطاق تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية للعلاج الإشعاعي.

في جامعة بليخانوف بدبي، يتكامل العمل البحثي للأساتذة مع التدريس، ويهدف إلى حل المشكلات التطبيقية. تدعم الجامعة بيئة تجمع بين المنهج التحليلي والبحث والتطبيق العملي.
  • Patent certificate.pdf

جهات الاتصال

  • 971 58 802 7629+
  • الطابق الثالث، المبنى 19، مدينة دبي للمعرفة، دبي، الإمارات العربية المتحدة
  • admission@reu.tech (القبول)

نبذة عن الجامعة

المزيد عن الجامعة الدليل الشؤون الإدارية و المالية
logo rea
سياسات الموقع

© حقوق الطبع والنشر بليخانوف الجامعة الروسية للاقتصاد 2026