نشر التدريسي في كلية التقانات الاحيائية في جامعة القادسية م. سيف خالد مصلح بالمشاركة مع باحثين من الجامعات الاسبانية بحثا بعنوان (FGR-Net: Interpretable fundus image gradeability classification based on deep reconstruction learning) في مجلة (Expert Systems With Applications) اللتي تعتبر ضمن الربع الاول (Q1 ) ضمن دار النشر العالمية Elsevier بمعاملات تاثير CiteScore =12 , Impact Factor = 8.665

واعطت الدراسة إطارًا جديدًا يسمى “FGR-Net” لتقييم وتفسير جودة صورة قاع العين تلقائيًا عن طريق دمج شبكة التشفير التلقائي مع شبكة المصنف و يوفر نموذج FGR-Net أيضًا تقييمًا للجودة يمكن تفسيره من خلال المرئيات. على وجه الخصوص

وهدفت الدراسة اعطاء نتائج تجريبية تفوق FGR-Net على أحدث طرق تقييم الجودة ويمكن للبحث ان يستخدم في دعم الرعاية الصحية وخدمة المجتمع للمساعدة في اكتشاف مرض اعتلال الشبكية السكري