مشروع الكشف عن سرطان الدم بناء علي التعلم العميق والرؤية الحاسوبية

في إطار الجهود الرامية إلى تحسين عملية تشخيص الأمراض وتسريعها، قمنا بتطوير مشروع جامعي لاكتشاف وتشخيص سرطان الدم، وتحديداً سرطان الدم الليمفاوي الحاد (Acute Lymphoblastic Leukemia - ALL) باستخدام تقنيات التعلم العميق ورؤية الحاسوب. يهدف هذا المشروع إلى توفير نظام دقيق وسريع للتعامل مع هذا النوع من السرطان من خلال تحليل خلايا الدم البيضاء باستخدام صور المجهر.

تم إعداد صور dataset الخاصة بالمشروع في مختبر نخاع العظم في مستشفى Taleghani في طهران، إيران، والتي تضم 3242 صورة من 89 مريضاً مشتبه في إصابتهم بسرطان الدم الليمفاوي الحاد. هذه الصور مقسمة إلى فئتين: خلايا سليمة (Benign) وخلايا سرطانية (Malignant)، مع تصنيف الخلايا السرطانية إلى ثلاث مراحل تطور: Early Pre-B، Pre-B، وPro-B.

المنهجية:

تطوير نظام يعتمد على تقنيات التعلم العميق ورؤية الحاسوب لتحليل خلايا الدم البيضاء من خلال صور المجهر.

إنشاء واجهة ويب تتيح للأطباء تحميل صورة ميكروسكوبية لخلايا الدم والحصول على نتيجة التشخيص بسرعة ودقة.

تمثل دوري في هذا المشروع في:

إنشاء الباك اند لصفحة الويب: قمت بتطوير الباك اند باستخدام Flask لتمكين النظام من استقبال الصور الميكروسكوبية وإجراء التنبؤات المطلوبة باستخدام النموذج المدرب.

إنشاء قاعدة البيانات: قمت بإنشاء قاعدة بيانات MySQL باسم "HospitalDB" لتخزين بيانات المرضى مثل اسم المريض، العمر، الجنس، عنوان المريض، اسم الطبيب، ورقم الاتصال بالإضافة إلى النتيجة النهائية للتشخيص.

من خلال هذا النظام، يمكن للأطباء رفع صورة ميكروسكوبية لخلايا الدم وتحليلها فورياً لمعرفة ما إذا كانت الخلايا سليمة أم سرطانية، وفي حال كانت سرطانية، تحديد مرحلة تطورها. يتم عرض نتيجة التشخيص في خانة النتائج النهائية المربوطة بقاعدة البيانات، مما يساهم في تحقيق الهدف الأساسي للمشروع وهو تطوير نظام فعال للكشف عن سرطان الدم ومساعدة الأطباء في عملية التشخيص بأسرع وقت وبأدق نتيجة ممكنة.

مرفق مع هذا الوصف فيديو يشرح المشروع قمت بإعداده بالفويس أوفر والمونتاج لتوضيح كافة جوانب المشروع وطريقة عمل النظام.