نظام تشخيص النزيف الدماغي والسكتة الدماغية بالذكاء الاصطناعى
تفاصيل العمل
وصف المشروع:
- يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكاء اصطناعي متكامل لتشخيص النزيف الدماغي والسكتات الدماغية باستخدام تقنيات التعلم العميق ومعالجة الصور الطبية. يعتمد النظام على تحليل صور التصوير المقطعي المحوسب (CT) للكشف المبكر عن النزيف داخل الجمجمة وتحديد أنواعه الفرعية، مما يُساهم في تسريع عملية التشخيص وتحسين دقة العلاج. كما يتميز النظام بواجهة مستخدم سهلة الاستخدام (GUI)، مما يجعله مناسبًا لكل من المتخصصين في الرعاية الصحية والباحثين الطبيين.
أهداف المشروع:
- تطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على الكشف الدقيق عن النزيف الدماغي وتحديد أنواعه الفرعية من صور CT.
- توفير أداة دعم للأطباء وأخصائيي الأشعة للمساعدة في التشخيص واتخاذ القرارات الطبية بسرعة ودقة.
- تصميم واجهة مستخدم تفاعلية (GUI) تسهل رفع الصور الطبية وتحليلها وعرض النتائج بشكل واضح.
- تقليل وقت التشخيص وتقديم حلول تقنية حديثة لدعم الأنظمة الصحية.
المنهجية المتبعة:
- جمع البيانات: استخدام مجموعات بيانات متاحة عالميًا مثل RSNA Intracranial Hemorrhage Dataset التي تحتوي على ملايين الصور المشروحة طبيًا.
- معالجة البيانات: تحسين جودة الصور والتأكد من توافقها مع النموذج المدرب لتحسين دقة التشخيص.
- تطوير النموذج: استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لبناء نظام دقيق في تصنيف النزيف الدماغي.
- تصميم واجهة المستخدم: بناء تطبيق GUI سهل الاستخدام باستخدام Tkinter يتيح للمستخدمين تحميل صور الأشعة وتشغيل النموذج وعرض النتائج.
- تقييم الأداء: اختبار النظام على بيانات جديدة للتأكد من دقة التنبؤات وفاعلية النموذج في البيئات الطبية الحقيقية.
أهم الميزات:
* واجهة مستخدم سهلة الاستخدام (GUI) تسمح برفع صور الأشعة وتشغيل النموذج مباشرة.
* تشخيص سريع ودقيق للنزيف الدماغي وتحديد أنواعه الفرعية.
* تحليل بصري متقدم يعرض النتائج باستخدام الرسوم البيانية والتوضيحات الطبية.
* تكامل مع الأدوات الطبية لمساعدة الأطباء في اتخاذ قرارات علاجية دقيقة.
التقنيات المستخدمة:
- لغة البرمجة: Python
- مكتبات الذكاء الاصطناعي: TensorFlow
- معالجة الصور الطبية: OpenCV
- تصميم واجهة المستخدم: Tkinter
** هذا المشروع يعكس التطور الكبير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية، ويوفر أداة متقدمة لتحسين دقة وكفاءة التشخيص الطبي.