الكشف التلقائي عن حالات كوفيد-19 باستخدام الشبكات العصبية العميقة وصور الأشعة السينية

الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)

واحدة من أهم أنواع الشبكات العصبية المستخدمة في مجال رؤية الكمبيوتر هي الشبكات العصبية التلافيفية. تستمد هذه الشبكات اسمها من عملية التلافيف الرياضية، وهي عملية أساسية في استخراج الميزات من الصور.

كيف تعمل؟

تتكون بنية الشبكة العصبية التلافيفية النموذجية من طبقة تلافيفية تقوم باستخراج الميزات من الصورة المدخلة باستخدام مرشحات خاصة. تعمل هذه المرشحات على اكتشاف الأنماط المختلفة في الصورة، مثل الأشكال والألوان والتركيبات.

تطبيق على الكشف عن كوفيد-19

يمكن تطبيق هذه التقنية على الكشف التلقائي عن حالات كوفيد-19 من خلال تحليل صور الأشعة السينية للرئة. يتم تدريب الشبكة العصبية على مجموعة كبيرة من صور الأشعة السينية المصنفة إلى حالتين: مصاب بكوفيد-19 وغير مصاب. بعد التدريب، يمكن للشبكة التعرف على الأنماط المميزة لالتهاب الرئة الناتج عن الفيروس في صور جديدة.

فوائد هذا المشروع:

الكشف المبكر: يمكن للشبكة العصبية الكشف عن الإصابة بكوفيد-19 في مراحل مبكرة، مما يساعد في اتخاذ الإجراءات الطبية اللازمة في الوقت المناسب.

التشخيص الدقيق: يمكن للشبكة العصبية أن تساعد الأطباء في تشخيص الحالات بشكل أكثر دقة وكفاءة.

تخفيف العبء على الأطباء: يمكن للشبكة العصبية أن تساعد في تقليل العبء على الأطباء وتسريع عملية التشخيص.