Send a messageAnalytics Journals published in CV

Kawther Ali Khalaph

Assistant Professor•Ibn Sina University of Medical and Pharmaceutical Sciences•Faculty of Medicine

Dr. Kawther, Head of the Physiology Department, is a researcher in the field of nanomaterials and their applications in perovskite solar cells. Her research focuses on free radicals and antioxidant activity, as well as the antibacterial properties of nanomaterials and their applications in medicine and medical physics.

Scholar Pubs

Scopus Pubs

274

Scholar Citations

238

Scopus Citations

WoS Citations

h-index

Scopus(19)Google Scholar(24)ORCID Web of Science

Personal information

Arabic Name: كوثر علي خلف عبد التميمي
English Name: Kawther Ali Khalaph
Date of birth: 1975-10-09
The academic title: Assistant Professor
General Specialization
Specific Specialization
Email: kawther.ali@ibnsina.edu.iq
Phones: 07712879118

Researcher's Scientific Achievements

The number of research papers

Google Scholar

Scopus

Web of Science

Citations number

Google Scholar

274

Scopus

238

Web of Science

H-Index

Google Scholar

Scopus

Web of Science

Profile Views

Total Views

Education

No certificates added yet

Academic titles

The academic title	Date of obtaining
Assistant Professor	2023-05-19

Assistant Professor

Date of obtaining:2023-05-19

Teaching Experience and Courses

Teaching Experience

Institution	Position	from	To
Ibn Sina University of Medical and Pharmaceutical Sciences	Head of the Physiology Branch	2024-09-09	Present

Ibn Sina University of Medical and Pharmaceutical Sciences

Position:Head of the Physiology Branch

from :2024-09-09

To:Present

Courses

Course Name	Course Code	Level	Academic Year
Medical Physics	MPH1104	Bachelor	2025-2026

Medical Physics

Course Code:MPH1104

Level:Bachelor

Academic Year:2025-2026

Research & Activities

Awards and honors

Name	Description	Date
Medal of Excellence	نشر بحوث في مستوعبات سكوباس Q1	2024-04-02
gold medal	عن فوز بحث في مؤتمر وزارة الصناعة والمعادن	2023-01-01

Medal of Excellence

Description:نشر بحوث في مستوعبات سكوباس Q1

Date:2024-04-02

gold medal

Description:عن فوز بحث في مؤتمر وزارة الصناعة والمعادن

Date:2023-01-01

Patents

Patent	Date	Description
Perovskite Based Solar Cells: With High Conversion Efficiency and Economical Quality	2021-01-14	الطاقة الشمسية هي واحدة من الموارد الرئيسية في حياتنا الحديثة. الألواح الضوئية هي واحدة من أهم التقنيات التي تستخدم الطاقة الشمسية لان الخلايا الضوئية تحصد الضوء من الشمس وتحوله إلى طاقة كهربائية. في العمل الحالي تم تحضير اوكسيد النحاس النانوي وثاني يوديد الرصاص واوكسيد الزنك النانوي بطريقة كيميائية بسيطة . تستخدم CuO كطبقة ناقلة للفجوات HTL) ) و ZnO كطبقة ناقلة للإلكترونات .(ETL) وكذلك تم دراسة تأثير دمج (ZnO / PbI2 / CH3NH3I / CuO/Al) على السيليكون المسامي (p-Psi) بواسطة إجراء تقنية الصب المسقط عند درجة حرارة 70 درجة مئوية. تميزت الخواص التركيبية والبصرية والمورفولوجية للجسيمات النانوية (p-PSi CuO ZnO) عن طريق حيود الأشعة السينية ومقياس الطيف بالأشعة فوق البنفسجية UV المجهر الإلكتروني الماسح الضوئي (FESEM) ومجهري القوة الذري (AFM). يُظهر نمط حيود الاشعة السينية للأوكسيد النحاس النانوي وأوكسيد الزنك النانوي بنية أحادية الميل وسداسية على التوالي وبمتوسط حجم بلوري لـ (CuO و ZnO و p-Psi و (PbI2 تقريبًا ) 26.6 و 14.0 و 40.6 و 54.98( نانومتر. وكانت قيم متوسط حجم الجسيمات وفقا لمقياس مجهر القوة الذرية للمواد المحضرة أوكسيد النحاس أوكسيد الزنك, السيليكون المسامي وثاني يوديد الرصاص هي (75.34, 65.30, 63.15, and 86.80) نانومتر على التوالي. تم حساب فجوة الطاقة بواسطة التحليل الطيفي للأشعة المرئية / فوق البنفسجية للمواد المحضرة وكانت 3.87 و 4.1 و 2.3 الكترون فولت لكل من CuO و ZnO و PbI2 على التوالي. أظهرت قياسات هول ان CuO NPs كانت من النوع (p) بينما كانت ZnO NPs من النوع (n) . الهدف هو إنتاج أجهزة ذات كفاءة قصوى في تحويل الطاقة الشمسية الى طاقة كهربائية . تم الحصول على كفاءة تحويل الطاقة (PCE) للخلية الشمسية بنسبة 8.21٪ وعامل الملء بنسبة 41.4٪ يكشف عن واعدة لتحقيق أفلام بيروفسكايت متعددة الكريستالات عالية الجودة مع الخصائص الإلكترونية البصرية المتفوقة يمكن أن تمهد الطريق نحو التحويل البصري الفعال.
A new technique has been developed for the early detection of brain cancer tumors and for calculating the area of affected tissue from MRI images.	2015-06-20	Detecting and segmenting brain tumors is an important but time-consuming task performed by medical experts, due to the variance and complexity of tumours especially when the tumor morphological changes remain subtle, irregular and difficult to assess by clinical examination. Magnetic Resonance Imaging (MRI) offers a lot of information for medical examination. Fast, accurate and reproducible segmentation of MRI is desirable in many applications. The mostly brain images contain noise. Therefore, accurate segmentation of brain images is a very difficult task. The Automatic analysis of Medical images using computer analysis diagnosis is one of the most interesting field in biomedical image processing. The proposed system gives techniques related to MRI analysis. Some Image Processing techniques have been used to detect the brain tumor.A statistical structure analysis based on tumour segmentation scheme is presented, which focuses on the structural analysis in both normal and abnormal tissues, will help the doctor to avoid the human error in manual interpretation of medical content. In this study, an Enhanced thresholding algorithm is applied to extract the abnormal part from the 2D MRI. We have taken different samples from the Kadhimiya Hospital and from the X -RAY Institute for different ages and different cases . Calculating the area of the abnormal part (tumour), the Wavelet transformation is then applied which is a signal estimation technique that exploits the capabilities to denoising the signal. A statistical feature has been obtained; then a hybrid method (which is the k-mean with the wavelet ) is applied in which k-mean clustering is a method of cluster analysis which aims to partitioned the images into (N) clusters. Finally, an algorithm has been created to colored images depending on the boundary (Contour) .The images have been transformed from RGB images to(Lab) for the purpose of identifying different colors in fabric by analyzing the Lab color space. This helps to separate the abnormal part into k-clusters .This method is very effective and gives the best result for classification process

Perovskite Based Solar Cells: With High Conversion Efficiency and Economical Quality

Date:2021-01-14

Description:الطاقة الشمسية هي واحدة من الموارد الرئيسية في حياتنا الحديثة. الألواح الضوئية هي واحدة من أهم التقنيات التي تستخدم الطاقة الشمسية لان الخلايا الضوئية تحصد الضوء من الشمس وتحوله إلى طاقة كهربائية. في العمل الحالي تم تحضير اوكسيد النحاس النانوي وثاني يوديد الرصاص واوكسيد الزنك النانوي بطريقة كيميائية بسيطة . تستخدم CuO كطبقة ناقلة للفجوات HTL) ) و ZnO كطبقة ناقلة للإلكترونات .(ETL) وكذلك تم دراسة تأثير دمج (ZnO / PbI2 / CH3NH3I / CuO/Al) على السيليكون المسامي (p-Psi) بواسطة إجراء تقنية الصب المسقط عند درجة حرارة 70 درجة مئوية. تميزت الخواص التركيبية والبصرية والمورفولوجية للجسيمات النانوية (p-PSi CuO ZnO) عن طريق حيود الأشعة السينية ومقياس الطيف بالأشعة فوق البنفسجية UV المجهر الإلكتروني الماسح الضوئي (FESEM) ومجهري القوة الذري (AFM). يُظهر نمط حيود الاشعة السينية للأوكسيد النحاس النانوي وأوكسيد الزنك النانوي بنية أحادية الميل وسداسية على التوالي وبمتوسط حجم بلوري لـ (CuO و ZnO و p-Psi و (PbI2 تقريبًا ) 26.6 و 14.0 و 40.6 و 54.98( نانومتر. وكانت قيم متوسط حجم الجسيمات وفقا لمقياس مجهر القوة الذرية للمواد المحضرة أوكسيد النحاس أوكسيد الزنك, السيليكون المسامي وثاني يوديد الرصاص هي (75.34, 65.30, 63.15, and 86.80) نانومتر على التوالي. تم حساب فجوة الطاقة بواسطة التحليل الطيفي للأشعة المرئية / فوق البنفسجية للمواد المحضرة وكانت 3.87 و 4.1 و 2.3 الكترون فولت لكل من CuO و ZnO و PbI2 على التوالي. أظهرت قياسات هول ان CuO NPs كانت من النوع (p) بينما كانت ZnO NPs من النوع (n) . الهدف هو إنتاج أجهزة ذات كفاءة قصوى في تحويل الطاقة الشمسية الى طاقة كهربائية . تم الحصول على كفاءة تحويل الطاقة (PCE) للخلية الشمسية بنسبة 8.21٪ وعامل الملء بنسبة 41.4٪ يكشف عن واعدة لتحقيق أفلام بيروفسكايت متعددة الكريستالات عالية الجودة مع الخصائص الإلكترونية البصرية المتفوقة يمكن أن تمهد الطريق نحو التحويل البصري الفعال.

A new technique has been developed for the early detection of brain cancer tumors and for calculating the area of affected tissue from MRI images.

Date:2015-06-20

Description:Detecting and segmenting brain tumors is an important but time-consuming task performed by medical experts, due to the variance and complexity of tumours especially when the tumor morphological changes remain subtle, irregular and difficult to assess by clinical examination. Magnetic Resonance Imaging (MRI) offers a lot of information for medical examination. Fast, accurate and reproducible segmentation of MRI is desirable in many applications. The mostly brain images contain noise. Therefore, accurate segmentation of brain images is a very difficult task. The Automatic analysis of Medical images using computer analysis diagnosis is one of the most interesting field in biomedical image processing. The proposed system gives techniques related to MRI analysis. Some Image Processing techniques have been used to detect the brain tumor.A statistical structure analysis based on tumour segmentation scheme is presented, which focuses on the structural analysis in both normal and abnormal tissues, will help the doctor to avoid the human error in manual interpretation of medical content. In this study, an Enhanced thresholding algorithm is applied to extract the abnormal part from the 2D MRI. We have taken different samples from the Kadhimiya Hospital and from the X -RAY Institute for different ages and different cases . Calculating the area of the abnormal part (tumour), the Wavelet transformation is then applied which is a signal estimation technique that exploits the capabilities to denoising the signal. A statistical feature has been obtained; then a hybrid method (which is the k-mean with the wavelet ) is applied in which k-mean clustering is a method of cluster analysis which aims to partitioned the images into (N) clusters. Finally, an algorithm has been created to colored images depending on the boundary (Contour) .The images have been transformed from RGB images to(L*a*b*) for the purpose of identifying different colors in fabric by analyzing the L*a*b* color space. This helps to separate the abnormal part into k-clusters .This method is very effective and gives the best result for classification process

Research interests

Nanomaterials and their applications Perovskite solar cells Free radical studies and antioxidant activity Antibacterial properties of nanomaterials

Membership in international organizations

Name	Date	Description
Iraqi Academics Syndicate	2020-01-01	نقابة الأكاديميين العراقيين: هي منظمة مهنية علمية تمثل شريحة الأكاديميين في العراق، وتهدف إلى تنظيم العمل الأكاديمي والدفاع عن حقوق التدريسيين والباحثين في الجامعات والمؤسسات التعليمية. تسعى النقابة إلى رفع المستوى العلمي والمهني للأكاديميين، وتعزيز أخلاقيات المهنة، ودعم البحث العلمي، وتطوير بيئة التعليم العالي بما ينسجم مع المعايير الأكاديمية الحديثة، إضافةً إلى تمثيل الأعضاء أمام الجهات الرسمية ذات العلاقة.

Iraqi Academics Syndicate

Date:2020-01-01

Description:نقابة الأكاديميين العراقيين: هي منظمة مهنية علمية تمثل شريحة الأكاديميين في العراق، وتهدف إلى تنظيم العمل الأكاديمي والدفاع عن حقوق التدريسيين والباحثين في الجامعات والمؤسسات التعليمية. تسعى النقابة إلى رفع المستوى العلمي والمهني للأكاديميين، وتعزيز أخلاقيات المهنة، ودعم البحث العلمي، وتطوير بيئة التعليم العالي بما ينسجم مع المعايير الأكاديمية الحديثة، إضافةً إلى تمثيل الأعضاء أمام الجهات الرسمية ذات العلاقة.