نموذج تعلم عميق لتشخيص سرطان الجلد باستخدام EfficientNet-B0 يستخدم الصور والعمر والجنس والموقع التشريحي
تفاصيل العمل
هدف هذا المشروع هو تطوير نموذج فعّال لتشخيص سرطان الجلد باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي. يهدف النموذج إلى تصنيف الأورام الجلدية إلى سرطانية وحميدة باستخدام مجموعة متنوعة من البيانات المتعددة الوسائط، بما في ذلك الصور والعمر والجنس والموقع التشريحي للورم.
تم استخدام Transfer Learning لنموذج EfficientNet-B0 لتحسين كفاءة عملية التصنيف مما يتيح تحقيق نتائج دقيقة وسريعة.
تم جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الموثوقة، بما في ذلك قواعد البيانات الطبية والمؤسسات الطبية المعتمدة. شملت البيانات الصور الطبية للأورام الجلدية بالإضافة إلى معلومات حول العمر والجنس والموقع التشريحي لكل حالة.
تم تدريب النموذج على مجموعة واسعة من البيانات لضمان تعميم جيد للتصنيف.
النموذج قادر على تحقيق نتائج دقيقة في تصنيف الأورام الجلدية بشكل سريع وفعال. الهدف النهائي لهذا المشروع هو تطوير أداة تشخيصية تعتمد على الذكاء الاصطناعي قابلة للاستخدام في العمليات الطبية لتحسين تشخيص سرطان الجلد.
يمكنك تجربه النموذج اونلاين علي موقع Hugging Face في رابط المشروع
بطاقة العمل
| اسم المستقل | Moaz E. |
| عدد الإعجابات | 1 |
| عدد المشاهدات | 23 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |