(untitled) (مجلة الفاروق للعلوم, 2026)
تُعَد كسور العظام من أكثر إصابات الجهاز العضلي الهيكلي شيوعاً والتي تتطلب تشخيصاً دقيقاً وفي الوقت المناسب، إلا أن تفسير صور الأشعة السينية بدقة يظل تحدياً كبيراً في بيئات الرعاية الصحية محدودة الموارد بسبب نقص أخصائي الأشعة. تطور هذه الدراسة وتقيم نظام تشخيص مساعد بالحاسوب (CAD) للكشف الآلي الثنائي عن الكسور باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs). تمت معالجة مجموعة بيانات عامة من صور الأشعة مسبقاً وتعزيزها بدقة للتخفيف من الإفراط في التجهيز (Overfitting). تم تدريب ومقارنة هياكل متعددة، بما في ذلك شبكات CNN مخصصة ونماذج نقل التعلم (EfficientNetB0 وVGG16). تم دمج النموذج المخصص خفيف الوزن الأمثل لاحقاً في تطبيق ويب آمن قائم على إطار عمل Flask، يتميز بالاستدلال في الوقت الفعلي وبروتوكولات خصوصية البيانات المؤتمتة. أظهرت النتائج التجريبية أن نقل التعلم يتفوق بشكل كبير على الهياكل المخصصة، حيث حقق نموذج EfficientNetB0 أعلى أداء تشخيصي (دقة 93.8٪، ومنطقة تحت المنحنى AUC-ROC بقيمة 0.96، وحساسية 92.7٪). ومع ذلك، حقق نموذج CNN المخصص خفيف الوزن دقة تنافسية بلغت 89.5٪ مع وقت استدلال سريع على وحدة المعالجة المركزية (CPU) يبلغ حوالي 120 مللي ثانية، مما يجعله مثالياً للنشر العملي. توصي الدراسات المستقبلية بالتركيز على تصنيف أنواع الكسور المتعدد، والتحقق الخارجي عبر مجموعات بيانات سريرية متنوعة، ودمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز ثقة أخصائي الأشعة.