Skin Diseases Detection Based on Deep Learning, Computer Vision and NLP(Website)

يهدف هذا المشروع إلى تطوير موقع ويب ذكي يمكنه اكتشاف وتشخيص أمراض الجلد باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) والرؤية الحاسوبية (Computer Vision) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يسمح الموقع للمستخدمين برفع صور للبشرة المصابة وإدخال الأعراض، ليتم تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي وعرض التشخيص المحتمل مع التوصيات الطبية.

التقنيات المستخدمة:

التعلم العميق (Deep Learning): نماذج CNN مثل ResNet أو EfficientNet لاستخراج الميزات من الصور وتصنيفها.

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): تحسين جودة الصور، اكتشاف الأنماط المرضية، وتحليل الأنسجة الجلدية.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تحليل الأعراض التي يدخلها المستخدم لمطابقتها مع قاعدة بيانات الأمراض الجلدية.

تطوير موقع الويب:

الواجهة الأمامية (Frontend): React.js أو Vue.js لتصميم واجهة المستخدم التفاعلية.

الواجهة الخلفية (Backend): Django (Python) أو Node.js لمعالجة الطلبات.

قاعدة البيانات (Database): PostgreSQL أو Firebase لتخزين بيانات المستخدمين والتشخيصات.

نشر النموذج (Model Deployment): باستخدام Flask أو FastAPI لربط النموذج الذكي بالموقع.

ميزات الموقع:

تحليل الصور: يمكن للمستخدمين رفع صور الجلد المصاب والحصول على تحليل فوري باستخدام الذكاء الاصطناعي.

تشخيص الأمراض: تقديم قائمة بالأمراض الجلدية المحتملة مع نسبة الثقة في كل تشخيص.

تحليل الأعراض المكتوبة: استخدام NLP لتحليل الأعراض التي يدخلها المستخدم وتعزيز دقة التشخيص.

توصيات صحية: عرض نصائح طبية وإجراءات الرعاية الذاتية بناءً على الحالة المحتملة.

إمكانية التواصل مع الأطباء: توفير خيار لاستشارة طبية عبر الموقع.

لوحة تحكم للمرضى: حفظ تاريخ الفحوصات وتحليلات الصور السابقة.