شارك عبدالله الحمداني مع فاطمة الشحومية في تطوير وتقييم نموذج MPDLF لدمج شبكتي ResNet50 وVGG16 في تصنيف صور الأنسجة المرضية. قارن البحث الدمج المبكر والمتوسط والمتأخر تحت إعدادات تدريب متماثلة، باستخدام 3 مجموعات بيانات عامة لصور مصبوغة بالهيماتوكسيلين والإيوزين، لعزل أثر استراتيجية الدمج عن أثر اختلاف التدريب.حقق الدمج المبكر أفضل أداء اختباري في المهمتين الرئيسيتين المعروضتين: بلغت دقة التصنيف الثنائي لسرطان الثدي 90.70%، ومساحة منحنى ROC مقدار 0.9707. وفي تصنيف درجات سرطان الخلايا الكلوية الصافية إلى 5 فئات، بلغت الدقة 87.92%، والمساحة الكلية المحسوبة بطريقة فئة مقابل البقية 0.9895. نُشرت الدراسة في Applied Sciences، المجلد 16، العدد 4، برقم 1964.يعالج البحث صعوبة قراءة الصور التي تتباين صبغاتها ومستويات تكبيرها وأنماطها النسيجية. وتتمثل أهميته في اختبار توقيت دمج السمات والتمثيلات، بما يوضح أي الخيارات أنسب ضمن البيانات المستخدمة. وأوردت الدراسة فواصل ثقة للنتائج، مع اقتراح توسيع التجارب إلى مستويات تكبير إضافية. هذه المقاييس تخص مجموعات الاختبار البحثية؛ ولا تمثل دقة تشخيص سريري مثبتة في كل مستشفى أو بديلًا مستقلًا لتقييم اختصاصي الأنسجة.