diff --git a/Tutorials/STC-GEN-102_FourMinuteTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json b/Tutorials/STC-GEN-102_FourMinuteTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json
index 6a352012..b1e7ea53 100644
--- a/Tutorials/STC-GEN-102_FourMinuteTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json
+++ b/Tutorials/STC-GEN-102_FourMinuteTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json
@@ -1,39 +1,39 @@
 {
   "0_TextBox_0": "Slicer4 Minute\n",
   "0_TextBox_1": "Sonia Pujol, Ph.D.",
-  "0_TextBox_3": "Assistant Professor of Radiology\nBrigham and Women’s Hospital\nHarvard Medical School",
-  "1_TextBox_0": "Slicer4 minute tutorial",
-  "16_TextBox_0": "Slicer4 minute tutorial",
-  "1_TextBox_1": "This tutorial is a 4-minute introduction to the 3D visualization capabilities of the Slicer5 software for medical image analysis. ",
-  "2_TextBox_0": "Slicer5 software & dataset",
-  "2_TextBox_1": "*Download the Slicer5 software available at http://download.slicer.org\n\n*Download the Slicer4minute dataset available at https://www.slicer.org/wiki/Documentation/4.10/Training",
-  "3_3DSlicerversion5_title": "3D Slicer version 5",
-  "4_TextBox_0": "3D Slicer Scene",
-  "4_TextBox_1": "*A Slicer scene is a MRML (Medical Reality Modeling Language) file that contains a list of elements loaded into Slicer (volumes, models, fiducials, transforms, etc.)\n*In the following example, we use a scene 'Slicer4minute.mrml' composed of an MRI scan and 3D models of the head. \n*The scene file and datasets have been saved as a MRB (Medical Reality Bundle) file. \n*The MRB file format is Slicer's archive file format.",
-  "5_LoadingtheSlicer4minutedataset_title": "Loading the Slicer4minute dataset",
-  "5_TextBox_1": "Drag and drop the slicer4minute.mrb to load the scene in Slicer",
-  "6_Slicer4minuteScene_title": "Slicer4minute Scene",
-  "6_TextBox_1": "Slicer displays the elements of the slicer4minute scene. The scene contains and MRI scan and 3D surface models of the brain.",
-  "7_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "9_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "10_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "11_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "13_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "14_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "15_3DVisualization_title": "3D Visualization",
-  "7_TextBox_0": "Select the module Models",
-  "8_3Dvisualization_title": "3D visualization",
-  "8_TextBox_0": "Click on the pin icon on the top left corner of the red slice to display the slice Viewer menu.\nClick on the eye to display the axial slice in the 3D viewer",
-  "9_TextBox_1": "Use the slider of the red viewer to browse through the axial MR slices. \n\nSlicer simultaneously displays the axial slice in the 3D viewer",
-  "10_TextBox_0": "Select the Skin model and lower its opacity using the Opacity slider in the 3D Display tab",
-  "10_TextBox_1": "The skull_bone.vtk model appears through the skin.",
-  "11_TextBox_0": "Position the mouse in the 3D viewer, click on the left-mouse button to drag and rotate the model. \nClick on the right-mouse button to zoom in and out",
-  "12_AnatomicalViews_title": "Anatomical Views",
-  "12_TextBox_0": "Click on the pin icons in the top left corner of the red and green viewer to display the slice viewer menu\n\nClick on the eye icon to display the axial and coronal slice in the 3D viewer",
-  "13_TextBox_0": "Turn off the visibility of the skull to display the brain white matter model",
-  "14_TextBox_0": "The white matter surface, as well as the left and right optic nerves, appear in the viewer",
-  "15_TextBox_0": "Select the hemispheric_white_matter.vtk model\n\nCheck Clipping in the 3D Display tab\n\nIn the Clipping Planes tab, select the option 'Green Slice Clipping' and check 'Negative'",
-  "16_TextBox_1": "*This tutorial was a short introduction on interactive 3D visualization of MRI data and 3D models in Slicer.\n\n*The Slicer5 training compendium contains a series of tutorials and pre-computed datasets to learn how to use the software.",
+  "0_TextBox_3": "أستاذ مساعد في الأشعة\nمستشفى بريغهام والنساء\nكلية الطب بجامعة هارفارد",
+  "1_TextBox_0": "دليل تعليمي مدته 4 دقائق حول برنامج Slicer",
+  "16_TextBox_0": "دليل تعليمي مدته 4 دقائق حول برنامج Slicer",
+  "1_TextBox_1": "هذا البرنامج التعليمي هو مقدمة مدتها 4 دقائق لقدرات التصور ثلاثي الأبعاد لبرنامج Slicer5 لتحليل الصور الطبية. ",
+  "2_TextBox_0": "برمجية Slicer5 ومجموعة البيانات",
+  "2_TextBox_1": "* قم بتنزيل برنامج Slicer5 المتاح على http://download.slicer.org\n\n* قم بتنزيل مجموعة بيانات Slicer4minute المتاحة على https://www.slicer.org/wiki/Documentation/4.10/Training",
+  "3_3DSlicerversion5_title": "إصدار 5 من 3D Slicer",
+  "4_TextBox_0": "مشهد 3D Slicer",
+  "4_TextBox_1": "*مشهد Slicer هو ملف MRML (لغة نمذجة الواقع الطبي) يحتوي على قائمة من العناصر المحملة في Slicer (وحدات التخزين والنماذج والنقاط المرجعية والتحويلات وما إلى ذلك).\n*في المثال التالي، نستخدم مشهد \"Slicer4minute.mrml\" يتكون من فحص بالرنين المغناطيسي ونماذج ثلاثية الأبعاد للرأس.\n*تم حفظ ملف المشهد ومجموعات البيانات كملف MRB (حزمة الواقع الطبي).\n*تنسيق ملف MRB هو تنسيق ملف أرشيف Slicer.",
+  "5_LoadingtheSlicer4minutedataset_title": "تحميل مجموعة بيانات Slicer4minute",
+  "5_TextBox_1": "اسحب وأفلت slicer4minute.mrb لتحميل المشهد في Slicer",
+  "6_Slicer4minuteScene_title": "مشهد Slicer4minute",
+  "6_TextBox_1": "تعرض Slicer عناصر المشهد slicer4minute. يحتوي المشهد على فحص التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) ونماذج سطح ثلاثية الأبعاد للدماغ.",
+  "7_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "9_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "10_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "11_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "13_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "14_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "15_3DVisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "7_TextBox_0": "اختر الوحدة النمطية النماذج",
+  "8_3Dvisualization_title": "تصوير ثلاثي الأبعاد",
+  "8_TextBox_0": "انقر على أيقونة الدبوس في الزاوية العلوية اليسرى من الشريحة الحمراء لعرض قائمة عارض الشرائح.\nانقر على العين لعرض الشريحة المحورية في العارض ثلاثي الأبعاد",
+  "9_TextBox_1": "استخدم شريط التمرير في العارض الأحمر للتصفح عبر شرائح التصوير بالرنين المغناطيسي المحورية.\n\nيعرض Slicer الشريحة المحورية في نفس الوقت في العارض ثلاثي الأبعاد",
+  "10_TextBox_0": "حدد نموذج Skin وخفف تعتيمه باستخدام شريط تمرير Opacity في علامة التبويب 3D Display",
+  "10_TextBox_1": "يظهر النموذج skull_bone.vtk من خلال الجلد.",
+  "11_TextBox_0": "ضع الماوس في العارض ثلاثي الأبعاد، انقر بزر الفأرة الأيسر للسحب وتدوير النموذج.\nانقر بزر الفأرة الأيمن للتكبير والتصغير",
+  "12_AnatomicalViews_title": "آراء تشريحية",
+  "12_TextBox_0": "انقر فوق رموز الدبوس في الزاوية العلوية اليسرى من العارض الأحمر والأخضر لعرض قائمة عارض الشرائح.\n\nانقر فوق رمز العين لعرض الشريحة المحورية والإكليلية في العارض ثلاثي الأبعاد",
+  "13_TextBox_0": "قم بإيقاف رؤية الجمجمة لعرض نموذج المادة البيضاء في الدماغ",
+  "14_TextBox_0": "يظهر سطح المادة البيضاء، وكذلك العصب البصري الأيسر والأيمن، في العارض",
+  "15_TextBox_0": "حدد النموذج hemispheric_white_matter.vtk\n\nتحقق من القطع في علامة التبويب \"العرض ثلاثي الأبعاد\"\n\nفي علامة التبويب \"مستويات القطع\"، حدد الخيار \"قص الشريحة الخضراء\" وتحقق من 'سلبي'",
+  "16_TextBox_1": "* كان هذا البرنامج التعليمي مقدمة قصيرة حول التصور التفاعلي ثلاثي الأبعاد لبيانات الرنين المغناطيسي والنماذج ثلاثية الأبعاد في Slicer.\n\n* يحتوي موجز تدريب Slicer5 على سلسلة من البرامج التعليمية ومجموعات البيانات المحوسبة مسبقًا لتعلم كيفية استخدام البرنامج.",
   "17_TextBox_0": "شكر وتقدير",
-  "17_TextBox_1": "National Alliance for Medical Image\nComputing\nNIH U54EB005149\n\nNeuroimage Analysis Center\nNIH P41EB015902\n"
+  "17_TextBox_1": "التحالف الوطني لتصوير الطب الحيوي\nالحوسبة\nالمعهد الوطني للصحة U54EB005149\n\nمركز تحليل الصور العصبية\nالمعهد الوطني للصحة P41EB015902\n"
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/Tutorials/STC-SEG-103_AIBasedSegmentationIn3DSlicer/Translations/text_dict_ar-SA.json b/Tutorials/STC-SEG-103_AIBasedSegmentationIn3DSlicer/Translations/text_dict_ar-SA.json
index 3f1334c1..08694246 100644
--- a/Tutorials/STC-SEG-103_AIBasedSegmentationIn3DSlicer/Translations/text_dict_ar-SA.json
+++ b/Tutorials/STC-SEG-103_AIBasedSegmentationIn3DSlicer/Translations/text_dict_ar-SA.json
@@ -1,49 +1,49 @@
 {
-  "0_TextBox_0": "AI-based Segmentation in 3D Slicer",
-  "0_TextBox_1": "Sonia Pujol, Ph. D. \nBrigham and Women's Hospital,\nHarvard Medical School\nBoston, MA",
-  "0_TextBox_3": "Slicer Ribeirão Preto Workshop\nJune 30, 2025",
-  "1_TextBox_0": "Manual vs AI-powered Segmentation",
-  "2_TextBox_0": "Manual vs AI-powered Segmentation",
-  "1_TextBox_1": "Medical images have traditionally been manually segmented, which is a time-consuming process that requires intensive effort by radiologists and is subject to inter-reader variability.",
-  "2_TextBox_1": "In the past decade, image segmentation has been powered by the development of deep learning algorithms (e.g. nnUnet by the German Cancer Research Center (DKFZ)/Helmholtz Research).\n\n\nAI-powered segmentation tools can reduce the segmentation time and provide more reproducible results.",
-  "3_TextBox_0": "AI Terminology",
-  "3_TextBox_1": "A Model is an AI algorithm that was trained to perform a specific task (e.g. brain tumor segmentation model).\n\nThe Weights of an AI model are small numbers that determine how much importance the model gives to different image features.\n\nDuring the Training phase, a model learns patterns from data labelled by experts and adjusts its weights to improve its predictions.\n\nDuring the Validation/Test phase, the model is evaluated on a separate set of data not used during the Training phase.\n\nDuring Inference, the model is applied to new datasets to perform the specific task it was trained for.",
-  "4_TextBox_0": "3D Slicer AI Tutorial",
-  "4_TextBox_1": "This tutorial focuses on running inference tasks using various pre-trained AI models for automated segmentation of anatomical and pathological structures.",
-  "5_TextBox_0": "MONAIAuto3DSeg Slicer extension",
-  "6_TextBox_0": "MONAIAuto3DSeg Slicer extension",
-  "5_TextBox_1": "This tutorial uses the pre-trained models of the MONAIAuto3DSeg Slicer extension.\n\n\nThe tool is designed to work on laptops or on average desktop computer without a GPU.",
-  "6_TextBox_1": "Multiple modalities Support (CT, MRI).\n\n\nMultiple anatomies (head, thorax, abdomen, pelvis, etc.).\n\n\nMultiple pathologies (tumor, hemorrhage, edema).",
-  "7_TextBox_0": "Slicer AI Tutorial: Segmentation Tasks",
-  "7_TextBox_1": "Segmentation Task #1: Prostate \n\n\nSegmentation Task #2: Brain Glioma \n\n\nSegmentation Task #3: Whole Body Segmentation",
-  "8_TextBox_0": "AI Segmentation Task #1: Prostate",
-  "9_TextBox_1": "AI-based Segmentation of Peripheral Zone (PZ) and Transition Zone (TZ) of the prostate on T2-weighted MRI Images.\n\n\nDataset:\nmsd_prostate_01-t2\nmsd_prostate_01-adc",
-  "10_TextBox_1": "Click on Add Data in the Welcome to Slicer module\n\nClick on Choose Directory to Add and browse to the location of the Slicer datasets\n\nSelect the dataset3_ProstateMRI and click on Open",
-  "11_TextBox_0": "Slicer loads the prostate MRI dataset",
-  "12_TextBox_0": "Click on Welcome to Slicer in the Modules' menu and browse to the category Segmentation\n\nSelect the MONAIAuto3DSeg module",
-  "13_TextBox_0": "Enter the model's name Prostate in the Segmentation model menu",
-  "13_TextBox_1": "Select the model Prostate - Multisequence",
-  "14_TextBox_0": "Enter the Input T2 volume msd-prostate-01-t2 and the Input ADC volume msd-prostate-01-adc",
-  "14_TextBox_1": "Click on Create new segmentation on Apply",
-  "15_TextBox_0": "Slicer starts the inference",
-  "16_TextBox_0": "Slicer shows the results of the AI-based prostate segmentation",
-  "17_TextBox_0": "AI Segmentation Task #2: Brain Glioma",
-  "18_TextBox_1": "AI-based Segmentation of Neoplasm, Necrosis and Edema in Brain MRI images.\n\n\nDatasets:\n1) BraTS-GLI_00005-000-t1n (T1-weighted)\n2) BraTS-GLI_00005-000-t1c (T1-weighted post-Gd)\n3) BraTS-GLI_00005-000-t2w (T2-weighted)\n4) BraTS-GLI_00005-000-t2f (T2-FLAIR )",
-  "19_TextBox_1": "Click on Add Data in the Welcome to Slicer module\n\nClick on Choose File(s) to Add and browse to the location of the Slicer datasets\n\nIn the subdirectory dataset4_BrainMRI_Glioma, select the four datasets BraTS-GLI-00006-t1c.nii.gz, BraTS-GLI-00006-t1n.nii.gz, BraTS-GLI-00006-t2f.nii.gz, BraTS-GLI-00006-t2w.nii.gz\n\nClick on Open",
-  "20_TextBox_0": "Select the module MONAIAuto3DSeg and enter the model's name Brain Tumor Segmentation in the Segmentation model menu",
-  "20_TextBox_1": "Select the model Brain Tumor Segmentation (BRATS) GLI",
-  "21_TextBox_0": "Enter the input volumes as follows:\n\nInput T2F volume: BraTS-GLI_00005-000-t2f\nInput T1C volume: BraTS-GLI_00005-000-t1c\nInput T1N volume: BraTS-GLI_00005-000-t1n\nInput T2W volume: BraTS-GLI_00005-000-t2w\n\n\nClick on Create new Segmentation on Apply\n\nClick on Apply to start the segmentation",
-  "22_TextBox_1": "Slicer starts running the inference task\n\nOnce the segmentation is done, 'Processing finished' appears in the Slicer GUI",
-  "23_TextBox_1": "Click on Show 3D to display the 3D segments in the 3D Viewer",
-  "24_TextBox_0": "AI Segmentation Task #3: Whole Body Segmentation",
-  "25_TextBox_1": "AI-based Segmentation of the whole body.\n\n\nDataset:\nCT_ThoraxAbdomen",
-  "26_TextBox_0": "In the Add DICOM Data module, select the Patient patient1 and double click onthe image CT_Thorax_Abdomen to load it in Slicer",
-  "27_TextBox_0": "Select the module MONAIAuto3DSeg and enter the model's name Whole Body Segmentation in the Segmentation model menu",
-  "27_TextBox_1": "Select the model Whole Body Segmentation TS1-quick",
-  "28_TextBox_0": "Select the input Volume 6:CT_Thorax_Abdomen,\n\nClick on Create new Segmentation on Apply\n\nClick on Apply to start the segmentation",
-  "29_TextBox_0": "Slicer displays the results of the AI-based segmentation using the Whole Body Segmentation TS1-quick",
-  "30_TextBox_0": "Conclusion",
-  "30_TextBox_1": "The 3D Slicer MONAIAuto3DSeg extension provides fast AI-based segmentation of anatomical and pathological structures.\n\n\nThe module can run on standard laptop and desktop computers with no GPU.",
+  "0_TextBox_0": "التجزئة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في 3D Slicer",
+  "0_TextBox_1": "سونيا بوجول، دكتوراه.\nمستشفى بريغهام والنساء،\nكلية الطب بجامعة هارفارد\nبوسطن، ماساتشوستس",
+  "0_TextBox_3": "ورشة عمل Slicer ريبيراو بريتو\n30 يونيو 2025",
+  "1_TextBox_0": "التقسيم اليدوي مقابل التقسيم المدعوم بالذكاء الاصطناعي",
+  "2_TextBox_0": "التقسيم اليدوي مقابل التقسيم المدعوم بالذكاء الاصطناعي",
+  "1_TextBox_1": "عادة ما يتم تقسيم الصور الطبية يدويًا، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا مكثفًا من قبل أطباء الأشعة وتخضع لتباين بين القراء.",
+  "2_TextBox_1": "في العقد الماضي، تم تعزيز تجزئة الصور من خلال تطوير خوارزميات التعلم العميق (مثل nnUnet من قبل المركز الألماني لأبحاث السرطان (DKFZ)/مركز هيلمهولتز للأبحاث).\n\n\nيمكن لأدوات التجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليل وقت التجزئة وتوفير نتائج أكثر قابلية للتكرار.",
+  "3_TextBox_0": "مصطلحات الذكاء الاصطناعي",
+  "3_TextBox_1": "النموذج هو خوارزمية ذكاء اصطناعي تم تدريبها لأداء مهمة محددة (مثل نموذج تقسيم ورم الدماغ).\n\nأوزان نموذج الذكاء الاصطناعي هي أرقام صغيرة تحدد مدى الأهمية التي يوليها النموذج لميزات الصورة المختلفة.\n\nخلال مرحلة التدريب، يتعلم النموذج الأنماط من البيانات المصنفة بواسطة الخبراء ويعدل أوزانه لتحسين تنبؤاته.\n\nخلال مرحلة التحقق/الاختبار، يتم تقييم النموذج على مجموعة منفصلة من البيانات لم تستخدم خلال مرحلة التدريب.\n\nخلال مرحلة الاستدلال، يتم تطبيق النموذج على مجموعات بيانات جديدة لأداء المهمة المحددة التي تم تدريبه عليها.",
+  "4_TextBox_0": "دليل 3D Slicer للذكاء الاصطناعي",
+  "4_TextBox_1": "يركز هذا البرنامج التعليمي على تشغيل مهام الاستدلال باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة المدربة مسبقًا للتجزئة الآلية للهياكل التشريحية والمرضية.",
+  "5_TextBox_0": "إضافة MONAIAuto3DSeg Slicer",
+  "6_TextBox_0": "إضافة MONAIAuto3DSeg Slicer",
+  "5_TextBox_1": "يستخدم هذا البرنامج التعليمي النماذج المدربة مسبقًا لملحق MONAIAuto3DSeg Slicer.\n\n\n تم تصميم الأداة للعمل على أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو على أجهزة الكمبيوتر المكتبية متوسطة الإمكانات بدون وحدة معالجة رسومات (GPU).",
+  "6_TextBox_1": "دعم أساليب التصوير المتعددة (الأشعة المقطعية، الرنين المغناطيسي).\n\n\nتشريح متعدد (رأس، صدر، بطن، حوض، إلخ).\n\n\nأمراض متعددة (ورم، نزيف، وذمة).",
+  "7_TextBox_0": "البرنامج التعليمي لـ Slicer AI: مهام التجزئة",
+  "7_TextBox_1": "مهمة التجزئة رقم 1: البروستاتا\n\n\nمهمة التجزئة رقم 2: ورم الدماغ الدبقي\n\n\nمهمة التجزئة رقم 3: تجزئة الجسم بالكامل",
+  "8_TextBox_0": "مهمة تجزئة الذكاء الاصطناعي رقم 1: البروستاتا",
+  "9_TextBox_1": "تقسيم المناطق المحيطية (PZ) والمناطق الانتقالية (TZ) للبروستاتا المعتمد على الذكاء الاصطناعي في صور الرنين المغناطيسي T2.\n\n\nمجموعة البيانات:\nmsd_prostate_01-t2\nmsd_prostate_01-adc",
+  "10_TextBox_1": "انقر فوق إضافة بيانات في الوحدة النمطية \"مرحبًا بك في Slicer\"\n\nانقر فوق اختيار دليل للإضافة وتصفح للوصول إلى موقع مجموعات بيانات Slicer\n\nحدد dataset3_ProstateMRI وانقر فوق فتح",
+  "11_TextBox_0": "يقوم Slicer بتحميل مجموعة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي للبروستاتا",
+  "12_TextBox_0": "انقر على \"مرحبًا بك في Slicer\" في قائمة الوحدات وتصفح وصولاً إلى فئة التجزئة\n\nحدد وحدة MONAIAuto3DSeg",
+  "13_TextBox_0": "أدخل اسم النموذج البروستاتا في قائمة نموذج التجزئة",
+  "13_TextBox_1": "حدد نموذج البروستاتا - متعدد التسلسلات",
+  "14_TextBox_0": "أدخل حجم T2 msd-prostate-01-t2 وحجم ADC msd-prostate-01-adc",
+  "14_TextBox_1": "انقر فوق \"إنشاء تقسيم جديد\" في \"تطبيق\"",
+  "15_TextBox_0": "يبدأ Slicer الاستنتاج",
+  "16_TextBox_0": "يوضح Slicer نتائج تقسيم البروستاتا المعتمد على الذكاء الاصطناعي",
+  "17_TextBox_0": "مهمة تجزئة الذكاء الاصطناعي رقم 2: ورم دبقي في الدماغ",
+  "18_TextBox_1": "التقسيم المستند إلى الذكاء الاصطناعي للأورام والغرغرينا والوذمة في صور الرنين المغناطيسي للدماغ.\n\n\nمجموعات البيانات:\n1) BraTS-GLI_00005-000-t1n (المرجحة T1)\n2) BraTS-GLI_00005-000-t1c (المرجحة T1 بعد Gd)\n3) BraTS-GLI_00005-000-t2w (المرجحة T2)\n4) BraTS-GLI_00005-000-t2f (المرجحة T2-FLAIR)",
+  "19_TextBox_1": "انقر فوق إضافة بيانات في الوحدة النمطية \"مرحبًا بك في Slicer\"\n\nانقر فوق اختيار ملف (ملفات) للإضافة وتصفح للوصول إلى موقع مجموعات بيانات Slicer\n\nفي الدليل الفرعي dataset4_BrainMRI_Glioma، حدد مجموعات البيانات الأربع BraTS-GLI-00006-t1c.nii.gz، BraTS-GLI-00006-t1n.nii.gz، BraTS-GLI-00006-t2f.nii.gz، BraTS-GLI-00006-t2w.nii.gz\n\nانقر فوق فتح",
+  "20_TextBox_0": "حدد الوحدة MONAIAuto3DSeg وأدخل اسم النموذج تقسيم ورم الدماغ في قائمة نموذج التجزئة",
+  "20_TextBox_1": "حدد نموذج تجزئة ورم الدماغ (BRATS) GLI",
+  "21_TextBox_0": "أدخل أحجام الإدخال كما يلي:\n\nحجم الإدخال T2F: BraTS-GLI_00005-000-t2f\nحجم الإدخال T1C: BraTS-GLI_00005-000-t1c\nحجم الإدخال T1N: BraTS-GLI_00005-000-t1n\nحجم الإدخال T2W: BraTS-GLI_00005-000-t2w\n\n\nانقر على إنشاء تجزئة جديدة عند تطبيق\n\nانقر على تطبيق لبدء التجزئة",
+  "22_TextBox_1": "يبدأ Slicer في تشغيل مهمة الاستدلال\n\nبمجرد اكتمال التجزئة، يظهر \"اكتملت المعالجة\" في واجهة المستخدم الرسومية لـ Slicer",
+  "23_TextBox_1": "انقر فوق إظهار ثلاثي الأبعاد لعرض المقاطع ثلاثية الأبعاد في العارض ثلاثي الأبعاد",
+  "24_TextBox_0": "مهمة تجزئة الذكاء الاصطناعي رقم 3: تجزئة الجسم بالكامل",
+  "25_TextBox_1": "التجزئة الشاملة للجسم بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي.\n\n\nمجموعة البيانات:\nCT_ThoraxAbdomen",
+  "26_TextBox_0": "في وحدة إضافة بيانات DICOM، حدد المريض patient1 وانقر نقرًا مزدوجًا على الصورة CT_Thorax_Abdomen لتحميلها في Slicer",
+  "27_TextBox_0": "حدد الوحدة MONAIAuto3DSeg وأدخل اسم النموذج Whole Body Segmentation في قائمة نماذج التجزئة",
+  "27_TextBox_1": "حدد النموذج Whole Body Segmentation TS1-quick",
+  "28_TextBox_0": "حدد حجم الإدخال 6:CT_Thorax_Abdomen.\n\nانقر فوق إنشاء تجزئة جديدة عند تطبيق.\n\nانقر فوق تطبيق لبدء التجزئة",
+  "29_TextBox_0": "تعرض Slicer نتائج التجزئة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي باستخدام Whole Body Segmentation TS1-quick",
+  "30_TextBox_0": "الخلاصة",
+  "30_TextBox_1": "يوفر ملحق 3D Slicer MONAIAuto3DSeg تجزئة سريعة قائمة على الذكاء الاصطناعي للهياكل التشريحية والمرضية.\n\n\nيمكن تشغيل الوحدة على أجهزة الكمبيوتر المحمولة والمكتبية القياسية التي لا تحتوي على وحدة معالجة رسومات (GPU).",
   "31_TextBox_0": "شكر وتقدير",
-  "31_TextBox_1": "The 3D Slicer internationalization project and the 3D Slicer for Latin America project have been made possible through funding by the Chan Zuckerberg Initiative."
+  "31_TextBox_1": "لقد أصبح مشروع تدويل 3D Slicer ومشروع 3D Slicer لأمريكا اللاتينية ممكنين بفضل تمويل من مبادرة تشان زوكربيرج."
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/Tutorials/STC-VIS-101_VisualizationTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json b/Tutorials/STC-VIS-101_VisualizationTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json
index 9d20c501..96405c53 100644
--- a/Tutorials/STC-VIS-101_VisualizationTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json
+++ b/Tutorials/STC-VIS-101_VisualizationTutorial/Translations/text_dict_ar_SA.json
@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "0_TextBox_0": "أساسيات تحميل البيانات والتصور ثلاثي الأبعاد في 3D Slicer",
-  "0_TextBox_1": "المؤلف: دكتورة سونيا بوجول",
+  "0_TextBox_1": "المؤلف: سونيا بوجول، دكتوراه.",
   "0_TextBox_2": "24/11/2024",
   "0_TextBox_3": "أستاذ مساعد في علم الأشعة، مستشفى بريغهام للنساء، كلية الطب بجامعة هارفارد",
   "1_TextBox_0": "الهدف الكلي",
@@ -14,14 +14,14 @@
   "4_TextBox_1": "يحتوي الملف ‎3DVisualizationDataset.zip‎ على مجلدين:\n\n‎dataset1_Thorax_Abdomen‎ (الصدر والبطن)\n‎dataset2_Head‎ (الرأس)\n\nقم بفك ضغط الملف ‎3DVisualizationDataset.zip‎ على جهازك للوصول إلى مجموعات البيانات",
   "5_TextBox_0": "إخلاء المسؤولية",
   "5_TextBox_1": "• 3D Slicer هو برنامج مجاني مفتوح المصدر يتم توزيعه بموجب ترخيص من نوع BSD.\n\n\n• هذا البرنامج غير معتمد من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) ولا يحمل علامة CE، وهو مخصص للاستخدام في الأغراض البحثية فقط.\n",
-  "6_TextBox_0": "مخطط الدرس",
+  "6_TextBox_0": "مخطط الدرس التعليمي",
   "6_TextBox_1": "•  الجزء 1: تحميل وعرض بيانات DICOM\n\n•  الجزء 2: عرض الحجم\n\n\n• الجزء 3: تحميل وعرض النماذج ثلاثية الأبعاد",
   "7_TextBox_0": "الجزء الأول: تحميل بيانات DICOM",
   "8_LoadingaDICOMvolume_title": "تحميل ملف DICOM",
   "9_LoadingaDICOMvolume_title": "تحميل ملف DICOM",
   "8_TextBox_0": "يعرض برنامج Slicer واجهة المستخدم الخاصة بوحدة DICOM",
   "8_TextBox_1": "تحتوي دراسة المريض 1 على مجموعة بيانات التصوير المقطعي المحوسب للصدر والبطن",
-  "9_ArrowText_1": "حدد المريض 1 وانقر على «تحميل»\nلتحميل مجموعة البيانات في Slicer",
+  "9_ArrowText_1": "حدد المريض 1 وانقر على تحميل\nلتحميل مجموعة البيانات في Slicer",
   "10_VisualizingDICOMimages_title": "عرض صور DICOM",
   "11_VisualizingDICOMimages_title": "عرض صور DICOM",
   "12_VisualizingDICOMimages_title": "عرض صور DICOM",
@@ -34,7 +34,7 @@
   "10_TextBox_0": "يعرض برنامج Slicer الصور المحورية والتاجية \nوالسهمية لمجموعة بيانات التصوير المقطعي المحوسب \nللصدر والبطن ",
   "11_ArrowText_1": "انقر بزر الماوس الأيسر على DICOM لعرض\nقائمة وحدات Slicer",
   "11_ArrowText_2": "اختر الوحدة\nالأحجام",
-  "12_ArrowText_0": "انقر على الإعداد المسبق «CT-abdomen» \nلضبط \nعرض النافذة/المستوى لمجموعة بيانات \nالتصوير المقطعي المحوسب تلقائيًا",
+  "12_ArrowText_0": "انقر على الإعداد المسبق CT-abdomen \nلضبط \nعرض النافذة/المستوى لمجموعة بيانات \nالتصوير المقطعي المحوسب تلقائيًا",
   "13_TextBox_1": "• ضع مؤشر الفأرة\n فوق الشريط الأحمر في عارض اللون الأحمر \n(Red Viewer) لعرض قائمة الشرائح Slice \nMenu.\n\n\n• انقر على أيقونة الربط (Links)\n لربط أدوات التحكم بالشرائح\n عبر جميع عارضات الشرائح (Slice Viewers).\n\n\n• انقر على أيقونة العين Eye\n لعرض المقاطع التشريحية الثلاثة \nفي العارض ثلاثي الأبعاد (3D Viewer)",
   "14_TextBox_0": "• تظهر المقاطع التشريحية الثلاثة\nفي العارض ثلاثي الأبعاد (3D Viewer).",
   "15_ArrowText_0": "انقر على أيقونة قائمة تخطيط Slicer\nوقم باختيار\nتخطيط الشاشة العريضة التقليدي (Conventional Widescreen layout)",
@@ -68,7 +68,7 @@
   "31_ArrowText_1": "انقر على File، ثم Close Scene\nفي القائمة الرئيسية",
   "32_TextBox_0": "الجزء 3: تحميل\nوعرض النماذج ثلاثية الأبعاد\n",
   "33_TextBox_1": "• يحتوي المجلد dataset2_Head على مشهد Slicer باسم Head_scene.mrb\n\n• يحتوي المشهد على نماذج ثلاثية الأبعاد من أطلس الدماغ SPL المطوّر بواسطة قسم الأشعة في Brigham and Women’s Hospital،Harvard Medical School (NIH P41 RR013218، NIH R01 MH05074)",
-  "34_TextBox_0": "Slicer Scene",
+  "34_TextBox_0": "مشهد Slicer",
   "34_TextBox_1": "يخزن برنامج Slicer جميع البيانات التي تم تحميلها في مستودع يُسمى «مشهد»\n\n\nيتم تمثيل كل مجموعة بيانات، مثل حجم الصورة أو نموذج السطح أو مجموعة النقاط، كعقدة في مشهد Slicer.\n\n\nتعمل جميع وحدات Slicer على البيانات المخزنة في مشهد Slicer.",
   "35_LoadingaScene_title": "تحميل مشهد",
   "35_TextBox_0": "يعرض برنامج Slicer نموذجًا ثلاثي الأبعاد \nلسطح \nالرأس وشرائح تصوير بالرنين المغناطيسي ثنائية الأبعاد",
@@ -92,7 +92,7 @@
   "42_ArrowText_2": "حدد نموذج المادة البيضاء \nللنصفي الدماغ و\nحدد الخيار \"القص\"",
   "43_TextBox_0": "حرك الشريحة التاجية \nنحو الخلف لإظهار \nالتقاطع البصري",
   "44_TextBox_0": "يعرض برنامج Slicer منظرًا ثلاثي الأبعاد \nللتقاطع البصري",
-  "45_TextBox_0": "خاتمة",
+  "45_TextBox_0": "الخلاصة",
   "45_TextBox_1": "• يوفر برنامج 3D Slicer وظائف متقدمة لتحميل وعرض بيانات التصوير الطبي ثلاثي الأبعاد\n\n• يوضح البرنامج التعليمي كيفية استخدام تقنية عرض الحجم ونمذجة الأسطح ثلاثية الأبعاد من أجل التصور التفاعلي لبيانات التصوير المقطعي المحوسب (CT) والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)\n\n\nللتواصل: spujol@bwh.harvard.edu",
   "46_TextBox_0": "شكر وتقدير",
   "46_TextBox_1": "مركز تحليل الصور العصبية (NIBIB P41 EB015902)"