يُعد التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) حجر الأساس في تشخيص أورام الدماغ لما يوفره من تباين عالٍ بين الأنسجة الرخوة وتعدد التسلسلات التصويرية التي تتيح تقييم الخصائص التشريحية والوظيفية للورم. ومع تزايد تعقيد البيانات الناتجة عن هذه التسلسلات، برز دور الذكاء الاصطناعي كأداة فعالة لتحليل الصور متعددة المعايير وتحسين دقة التشخيص. تهدف هذه المحاضرة إلى توضيح التكامل بين الذكاء الاصطناعي وتسلسلات MRI المختلفة في تشخيص أورام الدماغ. الذكاء الاصطناعي في تحليل صور الرنين المغناطيسي يعتمد الذكاء الاصطناعي، ولا سيما تقنيات التعلم العميق، على الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) القادرة على تحليل الصور الطبية متعددة الأبعاد. تُمكّن هذه التقنيات من استخراج خصائص دقيقة من صور MRI، مثل شدة الإشارة، والملمس، والحدود غير المنتظمة، مما يساهم في تحسين تصنيف الأورام وتحديد درجاتها. T1-weighted في تشخيص أورام الدماغ يوفر تسلسل T1 معلومات تشريحية دقيقة عن بنية الدماغ، ويُستخدم غالبًا مع المادة الظليلة (Gadolinium) لإظهار تعزيز الورم وحدوده. تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحليل صور T1 المحسنة بالمادة الظليلة للكشف الدقيق عن مناطق التعزيز غير الطبيعية، وتحديد مدى ارتشاح الورم، والتمييز بين النسيج الورمي والنسيج السليم. T2-weighted في تقييم الوذمة والامتداد الورمي يتميز تسلسل T2 بحساسيته العالية لمحتوى الماء، مما يجعله مثاليًا للكشف عن الوذمة المحيطة بالورم. يستخدم الذكاء الاصطناعي صور T2 لتحديد الامتداد الحقيقي للورم وتحليل العلاقة بين النسيج الورمي والوذمة المحيطة، وهو ما يساعد في التخطيط العلاجي والجراحي. FLAIR في تشخيص أورام الدماغ يُعد تسلسل FLAIR مهمًا في كبح إشارة السائل الدماغي الشوكي، مما يسمح بإظهار الآفات القريبة من البطينات الدماغية بوضوح أكبر. تساهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في دمج صور FLAIR مع تسلسلات أخرى لتحسين الكشف عن الأورام منخفضة الدرجة والآفات المتداخلة مع السائل الدماغي. DWI وخرائط ADC في التمييز النسيجي يُستخدم تسلسل الانتشار (DWI) وخرائط معامل الانتشار الظاهري (ADC) لتقييم حركة جزيئات الماء داخل الأنسجة. يعتمد الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات للتمييز بين الأورام عالية الدرجة ومنخفضة الدرجة، وكذلك التفريق بين الورم والنخر أو الخراج، من خلال تحليل القيم الكمية للانتشار. أهمية تصوير Perfusion MRI في تقييم التوعية الدموية يوفر تصوير الإرواء (Perfusion MRI) معلومات وظيفية حول التروية الدموية داخل الورم. تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي معايير مثل CBV وCBF لتحليل درجة التوعية الدموية، مما يساعد في تحديد درجة خباثة الورم، ومتابعة الاستجابة للعلاج الإشعاعي أو الكيميائي. الدمج متعدد التسلسلات (Multiparametric MRI) والذكاء الاصطناعي يُعد الدمج بين تسلسلات MRI المختلفة أحد أهم مزايا الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح النماذج الذكية تحليل بيانات متعددة المعايير في آن واحد. يؤدي هذا التكامل إلى تحسين دقة تصنيف الأورام، والتنبؤ بالسلوك البيولوجي للورم، ودعم القرار السريري بشكل أكثر موثوقية. التحديات والآفاق المستقبلية رغم الفوائد الكبيرة، تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحديات تتعلق بتوحيد بروتوكولات التصوير وجودة البيانات. ومع ذلك، يُتوقع أن يسهم التطور المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتصوير بالرنين المغناطيسي في تعزيز التشخيص الدقيق والشخصي لأورام الدماغ. خاتمة إن التكامل بين الذكاء الاصطناعي وتسلسلات MRI المختلفة يمثل تطورًا جوهريًا في تشخيص أورام الدماغ، حيث يساهم في تحسين دقة التشخيص، وتحديد خصائص الورم بشكل أدق، ودعم القرار الطبي المبني على بيانات شاملة ومتعددة الأبعاد. اعداد التدريسي م.د مهند احمد صاحب قسم تقنيات الاشعة