تمت في قسم هندسة الطب الحياتي مناقشة طالب الماجستير بلال يحيى احمد ، وذلك يوم الأربعاء  الموافق ٣/٩/٢٠٢٥، حول رسالته الموسومة:

Unlocking new potential of artificial intelligence for early detection of Parkinson’s disease 

تألّفت لجنة المناقشة من:

رئيس اللجنة: الأستاذ الدكتور علي حسين علي المحترم 

عضوًا: الأستاذ المساعد الدكتورة هديل قاسم وادي المحترمة

عضوًا: المدرس الدكتور بسمة عبد الصاحب فيحان المحترمة

وكانت الأطروحة بإشراف:

الاستاذ المساعد الدكتور صادق جعفر عباس – كلية الهندسة /جامعة النهرين

وقد قُيّمت الأطروحة علميًا من قبل:

المقوّم العلمي الأول: الأستاذ  الدكتور وجدي صادق عبود – كلية الهندسة / جامعة النهرين

المقوّم العلمي الثاني: الأستاذ المساعد الدكتورة نور كمال محسن – كلية الهندسة الخوارزمي/ جامعة بغداد 

كما قُوّمت لغويًا من قبل:

المدرس الدكتورة ميس عدي عبد الرسول _كلية الهندسة/جامعة النهرين 

تهدف هذه الدراسة إلى مساعدة الاطباء في تشخيص مرض باركنسون بمراحله الاولية باستخدام الذكاء الاصطناعي 

اعتمدت الدراسة على:

تقييم ١٠ خوارزميات للتعلم الالي بصورة منهجية مع اجراء اختبار النماذج في ٣ سيناريوهات مختلفة لتقسيم بيانات التدريب والاختبار مع تطبيق أسلوب التحقق المتقاطع CV لضمان دقة وموضوعية تقييم اداء النماذج.

وأظهرت النتائج أن:

خوارزمية CatBoost كانت الأكثر تميزا حيث حققت أداءا استثنائيا بدقة بلغت ٩٤٫٦٪؜ وحساسية ٩٥٫٧٪؜ ودقة تصنيف ٩٧٫٧٪؜ إضافة إلى قيمة عالية لمساحة ما تحت المنحنى بلغت ٠٫٩٧٨ عند تقسيم البيانات بنسبة ٧٠-٣٠ .

وقد قُبلت الأطروحة لاستيفائها متطلبات نيل شهادة الماجستير في هندسة الطب الحياتي

The Department of Biomedical Engineering / College of Engineering / Al-Nahrain University held the master’s thesis defense of the student Bilal Yahya Ahmed on Wednesday, September 3, 2025, for his thesis entitled:

“Unlocking New Potential of Artificial Intelligence for Early Detection of Parkinson’s Disease”

The examining committee consisted of:

• Prof. Ali Hussein Ali – Chair

• Asst. Prof. Hadeel Qasim Wadi – Member

• Lect. Dr. Basma Abdul Sahib Fayhan – Member

Thesis Supervision:

• Asst. Prof. Sadiq Jafar Abbas – College of Engineering / Al-Nahrain University

Scientific Evaluation:

• Prof. Wajdi Sadiq Aboud – College of Engineering / Al-Nahrain University

• Asst. Prof. Noor Kamal Mohsen – College of Al-Khwarizmi Engineering / University of Baghdad

Linguistic Evaluation:

• Lect. Dr. Mais Adi Abdul Rasool – College of Engineering / Al-Nahrain University

Objectives of the Study:
This research aims to assist physicians in the early diagnosis of Parkinson’s disease using artificial intelligence techniques, thereby improving the chances of early intervention and quality of healthcare.

Methodology:
The study systematically evaluated ten machine learning algorithms, testing the models under three different training–testing split scenarios, and applying cross-validation (CV) to ensure the accuracy and objectivity of the performance assessment.

Findings:
The results showed that the CatBoost algorithm achieved outstanding performance with:

• Accuracy: 94.6%

• Sensitivity: 95.7%

• Classification precision: 97.7%

• Area Under the Curve (AUC): 0.978 with a 70–30 data split.

Conclusion:
The study demonstrated the efficiency of artificial intelligence in early Parkinson’s detection, confirming its potential as a supportive tool for clinicians in real-world practice.

The thesis was approved as it fulfilled the requirements for the Master’s degree in Biomedical Engineering.