تصنيف خلايا الدم باستخدام CNN

في هذا المشروع قمتُ بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Network - CNN) لتصنيف صور خلايا الدم إلى أنواع مختلفة مثل خلايا الدم الحمراء، البيضاء، والصفائح الدموية.

يهدف المشروع إلى مساعدة الأطباء والمختبرات في تسريع عملية التشخيص وتحسين دقّته من خلال تحليل الصور الميكروسكوبية بشكل آلي

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

مكتبات: TensorFlow – Keras – NumPy – Matplotlib – OpenCV

بيئة العمل: Google Colab

خطوات التنفيذ:

جمع البيانات: استخدمت مجموعة بيانات تحتوي على صور لخلايا الدم بمختلف الأنواع.

المعالجة المسبقة: قمت بتنظيف الصور وتغيير حجمها وتطبيعها لتناسب النموذج.

بناء النموذج:

استخدمت طبقات CNN لاستخلاص السمات من الصور.

أضفت طبقات Fully Connected لتصنيف الفئات.

تدريب النموذج: تم تدريب النموذج على آلاف الصور لتحقيق دقّة عالية.

تقييم الأداء: تم اختبار النموذج على بيانات لم يرها مسبقًا وحقق دقّة بلغت (مثلاً 97%)