تحليل أمراض الرئة باستخدام الذكاء الاصطناعي والويب

وصف مشروع تحليل أمراض الرئة باستخدام الذكاء الاصطناعي والويب

هذا المشروع يهدف إلى تحسين دقة وكفاءة تشخيص أمراض الرئة من خلال الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقات الويب الحديثة. المشروع يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتصنيف صور الأشعة السينية (X-ray) أو التصوير المقطعي (CT) وتحليلها لاكتشاف أمراض مثل الالتهاب الرئوي أو سرطان الرئة.

مكونات المشروع:

النموذج الذكي (AI Model)

تم تدريب نموذج التعلم العميق باستخدام بيانات صور طبية عالية الجودة.

استخدام شبكات عصبية متقدمة مثل CNN (Convolutional Neural Networks) لتحليل الصور الطبية واستخراج الميزات المهمة.

تقديم دقة عالية في التنبؤ بحالة الرئة (سليمة/مريضة) بناءً على الصور المدخلة.

واجهة الويب (Web Interface)

تم بناء واجهة مستخدم سهلة الاستخدام باستخدام React.js، حيث يمكن للأطباء والمستخدمين رفع الصور الطبية وتحليلها بسهولة.

تصميم متجاوب يدعم مختلف الأجهزة.

الواجهة الخلفية (Backend)

استخدام Node.js مع Express.js لتطوير الخادم المسؤول عن معالجة الصور وتوصيلها بالنموذج الذكي.

توفير واجهات برمجية (API) لتسهيل التكامل مع أنظمة طبية أخرى.

التكامل مع قواعد البيانات

تخزين بيانات المرضى وتحليلاتهم باستخدام قاعدة بيانات MongoDB لضمان أمان وسرية المعلومات.

إدارة سجلات المستخدمين وتحليل البيانات السابقة لتحسين دقة النموذج.

مميزات المشروع:

تشخيص دقيق وسريع

تحليل الصور الطبية في غضون ثوانٍ باستخدام النموذج المدرب.

واجهة تفاعلية ومبسطة

تمكين الأطباء من رفع الصور والحصول على تقارير مفصلة ومبسطة.

تحليل متقدم

توفير تقارير تحليلية مثل احتمالية الإصابة ومرئيات لمناطق الشذوذ في الصور باستخدام تقنيات التفسير مثل Grad-CAM.

نظام تسجيل المستخدمين

تسجيل الأطباء أو المتخصصين الطبيين مع صلاحيات محددة للوصول إلى البيانات.

أمان البيانات

تشفير البيانات الطبية لضمان الخصوصية وسرية المعلومات.

التكنولوجيا المستخدمة:

الذكاء الاصطناعي (AI): TensorFlow / PyTorch.

الواجهة الأمامية (Frontend): React.js.

الواجهة الخلفية (Backend): Node.js مع Express.js.

قواعد البيانات (Database): MongoDB.