Retinal disorder's detector

المشروع ده عبارة عن نظام ذكي للكشف عن اضطرابات الشبكية باستخدام صور طبية وتحليلها بالاعتماد على تقنيات التعلم العميق.

النظام بيقدّم أداة دقيقة وسريعة لتشخيص الحالات المرضية مثل CNV، DME، وDRUSEN، بالإضافة إلى الحالات الطبيعية، مما يساعد الأطباء في اتخاذ قرارات أفضل

أهم المميزات:

تحليل صور الشبكية:

النظام بيحلل صور OCT (Optical Coherence Tomography) لتحديد المناطق الطبيعية والمناطق المصابة بالاضطرابات

تنبؤ بالحالات:

يعتمد على نموذج تعلم عميق مدرب بدقة عالية لتصنيف الحالات إلى طبيعية أو مصابة باضطرابات مثل CNV وDME وDRUSEN

عرض النتائج:

يوفر نتائج دقيقة مع مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لتوضيح الأداء

يعرض الصور بتحليل بصري لتوضيح المناطق الطبيعية وغير الطبيعية

التقنيات المستخدمة:

التعلم العميق:

PyTorch لتطوير النموذج وتحليل الصور

تقنيات تصنيف متعددة لتحسين دقة التنبؤ

معالجة الصور:

مكتبات OpenCV وMatplotlib لتحليل الصور وعرض النتائج

التقييم:

استخدام مصفوفة الارتباك لتوضيح أداء النموذج ودقته في تصنيف الحالات

إنجازات المشروع:

النظام نجح في تقديم أداة تشخيصية دقيقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مع أداء واضح من خلال مصفوفة الارتباك التي توضح النتائج لكل تصنيف.

يوفر تحليل بصري للمناطق المتأثرة بالشبكية لتسهيل الفهم للطبيب

ليه النظام ده مميز؟

- تصميم بسيط ودقيق يناسب التطبيقات الطبية

- تحليل فوري للصور الطبية لتوفير الوقت واتخاذ قرارات أسرع

- إمكانية تحسين التشخيص وزيادة الدقة في تحديد الاضطرابات الشبكية

لو بتدور على أداة ذكية تساعد في تشخيص اضطرابات الشبكية بدقة وسرعة، أنا جاهز لتقديم أي تطويرات أو تخصيصات تناسب احتياجاتك!