فريق بحثي مشترك بين جامعة الفرات الاوسط التقنية و كلية المستقبل الجامعة وجامعة الجوف السعودية وجامعة جنوب الوادي المصرية يقوم بنشر بحث علمي في مجلة (Computers, Matererials & Continua) العالمية ضمن مستوعبات سكوباس Q1.<br /><br />تمكن فريق بحثي مشترك بين جامعة الفرات الاوسط التقنية المتمثلة بمشاركة مدرس مساعد ايمن سعد القره غولي تدريسي في الكلية التقنية الادارية كوفة ، التدريسية اسراء صالح كامل مع الاستاذ المساعد الدكتور احمد السياط من جامعة الجوف السعودية و الاستاذ المساعد الدكتور احمد العربي من جامعة جنوب الوادي المصرية ، من نشر بحث علمي في مجلة عالمية ضمن مستوعبات سكوباس <br />وبعنوان (Classification COVID-19 Based on Enhancement X-Ray Images and Low Complexity Model)<br /><br />في هذا البحث , تم استخدام تقنية سريعه لتشخيص الأشخاص المصابين بفايروس covid-19 عن طريق استخدام صور الاشعة السينية للمرضى بالإضافة الى نوع من أنواع الشبكات العصبية والمعروفه ب Convolutional Neural Network (CNN) وبالتحديد تم استخدام شبكة SqueezNet مع طبقة اخراج تم تعديلها لتصنيف صور الاشعة السينية الى ثلاثة مجاميع : COVID-19, normal, and pneumonia<br />وقد تم اقتراح طريقة deep learning مع اجراء تحسينات على خصائص الصور التي تم تجميعها من موقعي Kaggle و Figshare للتمييز بين الإصابة ب COVID-19, Normal, and Pneumonia , تم تطبيق عدد من طرق تحسين الصور مثل Unsharp filter, Histogram equal, and Complement image لانتاج صيغة أخرى من البيانات المستخدمة. لقد تم اختبار النموذج المقترح (Squeeze Net CNN) بطريقتين باستخدام 13,437 صورة تتضمن 4479 لكل نوع من أنواع التصنيفات (COVID-19, Normal and Pneumonia). بالطريقة الأولى : تم اختبار النموذج بدون اجراء تحسينات على الصور وكانت دقة النموذج 91% , اما في الطريقة الثانية : تم اختبار النموذج على الصور السابقة بعد اجراء تحسينات على الصور باستخدام طرق التحسين المذكوره أعلاه وقد كانت دقة النتائج 95%. <br />