د. عبدالرحمن ناصر محمد ال مبطي
 

أستاذ مساعد

دكتوراه في الاشعة المقطعية
  كلية العلوم الطبية التطبيقية
  قسم العلوم الإشعاعية

محاضر وباحث في علوم الأشعة بخبرة في التصوير الطبي، والراديوميكس، وتطبيقات تعلّم الآلة في الأورام. متمرس في أجهزة التصوير المقطعي CT  والرنين المغناطيسي MRI، والتدريس الأكاديمي، والبحث متعدد التخصصات. ملتزم بتطوير الأشعة التشخيصية عبر الابتكار والتعاون.


المؤهلات العلمية

دكتوراه في الطب – جامعة دندي، المملكة المتحدة (يونيو 2025)

ماجستير علوم في التصوير الطبي – جامعة مانشستر، المملكة المتحدة (نوفمبر 2019)

بكالوريوس أشعة تشخيصية – جامعة الملك خالد، المملكة العربية السعودية (أغسطس 2012)
 

الخبرات

عضو هيئه تدريس، قسم علوم الأشعة، جامعة نجران (2012 – حتى الآن)
 

التخصصات والمهارات

لتصوير الطبي التشخيصي: CT  و MRI

الراديوميكس وتحليل الصور الإشعاعية

النمذجة التنبؤية للأورام (UTUC, RCC) وقياسات مؤشرات الاورام على صور الاشعة

المهارات التقنية:

برمجة وتحليل بيانات: Python (pandas, scikit-learn, matplotlib)، R، MATLAB

إحصاء/بايوإحصاء: الانحدار اللوجستي، ROC/AUC، Bootstrap، التحقق المتقاطع (CV)، اختبار DeLong

أدوات تحليل: SPSS، GraphPad Prism، أساسيات SHAP وتفسير النماذج

المنهجية والبحث:

تصميم الدراسات السريرية والرصدية وبروتوكولات جمع البيانات

الامتثال لـ ICH E6 GCP، النزاهة البحثية، المستندات الأساسية للدراسات (TMF/ISF)

كتابة علمية، إعداد الجداول/الأشكال للنشر، مراجعات أدبية منهجية

التدريس والتواصل:

تخطيط المقررات وإعداد المحاضرات، التقييم الطلابي والإشراف البحثي

عروض علمية فعّالة، إعداد التقارير والملخصات التنفيذية

الجودة والتنظيم:

إدارة البيانات، ضمان/ضبط الجودة (QA/QC)، متابعة السلامة (Safety Reporting)

تنظيم سجلات البحث والامتثال المؤسسي

اللغات:

العربية (لغة أم)، الإنجليزية (أكاديمي/مهني)
 

الدورات التدربية

مقدمة في الممارسات السريرية الجيدة (ICH E6 GCP)
• الجهة: NHS Research Scotland (NRS)
• التاريخ: 25 أكتوبر 2022 و26 أبريل 2023
• المحاور: تاريخ التجارب السريرية وتطور GCP، مبادئ GCP، التشريعات البريطانية (Statutory Instrument)، الموافقة المستنيرة، مسؤوليات الباحث والراعي، سير الدراسة، الإبلاغ عن السلامة، ملفات الدراسة (TMF/ISF) وإدارة البيانات، ضمان/ضبط الجودة والمتابعة (QA/QC – Monitoring).

مقدمة إلى لغة R لتحليل البيانات (Introduction to R for Data Analysis)
• المقدِّم: د. أندرو مايلز
• التاريخ: 12–15 مارس 2025

حوكمة الأنسجة البشرية (Human Tissue Governance)
• البرنامج: جلسة تدريب موجّهة – TASC
• المكان: مستشفى ومدرسة طب ناينويلز
• التاريخ: 6 ديسمبر 2023

موارد تدريب النزاهة البحثية لطلبة الدراسات العليا (PGR Research Integrity Training Resource)
• الجهة: جامعة دندي
• العام الأكاديمي: 2022/2023

المستندات الأساسية في البحوث السريرية (Essential Documents in Clinical Research)
• الجهة: مركز علوم الطب في تايسايد (Tayside Medical Science Centre)
• المكان: مستشفى ومدرسة طب ناينويلز
• التاريخ: 13 سبتمبر 2023

مبادئ الذكاء الصناعي (Principles of Artificial Intelligence)
• الجهة: الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الصناعي (سدايا – SDAIA)
• التاريخ: أكتوبر 2025
• المحتوى: مقدمة شاملة في مفاهيم الذكاء الصناعي، التعلم الآلي، ونماذج اتخاذ القرار الذكية في التطبيقات الطبية .

مفاهيم الذكاء الصناعي وتطبيقاته المتقدمة (Concepts and Advanced Applications of Artificial Intelligence)
• الجهة: الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الصناعي (سدايا – SDAIA)
• التاريخ: أكتوبر 2025
• المحتوى: المفاهيم المتقدمة في الذكاء الصناعي، التعلم العميق، واستخدامات الذكاء الصناعي في تحليل الصور الطبية وتحسين دقة التشخيص

Scientific Publications

Al Mopti, A., Alqahtani, A., Alshehri, A.H.D., Li, C., Nabi, G. (2025). Evaluating the Predictive Capability of Radiomics Features of Perirenal Fat in Enhanced CT Images for Staging and Grading of UTUC Tumours Using Machine Learning. Cancers, 17(7), 1220.
Al Mopti, A., Alqahtani, A., Alshehri, A.H.D., Li, C., Nabi, G. (2024). Perirenal Fat CT Radiomics-Based Survival Model for Upper Tract Urothelial Carcinoma: Integrating Texture Features with Clinical Predictors. Cancers, 16, 3772.
Alqahtani, A., Bhattacharjee, S., Almopti, A., Li, C., Nabi, G. (2024). Radiomics-based machine learning approach for predicting grade and stage in upper tract urothelial carcinoma: a step towards virtual biopsy. International Journal of Surgery, 110(6), 3258–68.
Alqahtani, A., Bhattacharjee, S., Almopti, A., Li, C., Nabi, G. (2024). Radiomics-based computed tomography urogram approach for the prediction of survival and recurrence in upper tract urothelial carcinoma. Cancers, 16(18), 3119.

 

المقررات التدرسية

 

تقنية التصوير المقطعي (أشع-3 427)

علم الأمراض التطبيقي (أشع-2 458)

علم الأمراض الإشعاعي (أشع-2 341)

Office Hours

 

  8-9 9-10 10-11 11-12 12-1 1-2
الأحد
Sunday
           
الاثنين
Monday
ساعات مكتبية ساعات مكتبية ساعات مكتبية ساعات مكتبية    
الثلاثاء
Tuesday
           
الأربعاء
Wednesday
    ساعات مكتبية ساعات مكتبية ساعات مكتبية  
الخميس
Thursday
ساعات مكتبية ساعات مكتبية     ساعات مكتبية ساعات مكتبية