Breast Cancer Classification

? تطبيق ويب لتشخيص سرطان الثدي

تطبيق ويب تم تطويره باستخدام إطار العمل Flask، يهدف إلى التنبؤ بتشخيص سرطان الثدي (حميد أو خبيث) اعتمادًا على شبكة عصبية مدربة مسبقًا باستخدام PyTorch. يقوم المستخدم بإدخال 30 خاصية طبية، ويقوم النموذج بإعطاء التنبؤ في الوقت الفعلي، مما يساعد في الكشف المبكر واتخاذ القرار.

المميزات الرئيسية

واجهة استخدام سهلة: تسمح للمستخدم بإدخال البيانات الطبية والحصول على النتيجة فورًا.

خلفية باستخدام Flask: تتعامل مع إدخالات المستخدم وتنفيذ التنبؤات بكل سلاسة.

دمج نموذج PyTorch: يستخدم نموذجًا مدربًا مسبقًا للحصول على دقة عالية في التنبؤ.

تطبيع البيانات: يتم استخدام StandardScaler من مكتبة scikit-learn لتوحيد القيم المدخلة.

تنبؤ لحظي: يعرض النتيجة مباشرة بعد إدخال البيانات.

️ التقنيات المستخدمة

لغة البرمجة: Python 3.12

الأطر والمكتبات:

Flask (واجهة الويب)

PyTorch (التعلم العميق)

NumPy (العمليات العددية)

scikit-learn (معالجة البيانات)

الواجهة الأمامية: HTML & CSS

هيكل المشروع

app.py: الملف الرئيسي لتشغيل التطبيق والتحكم في المسارات والتنبؤات.

model.pkl: النموذج المدرب بصيغة PyTorch والمستخدم للتنبؤ.

templates/: ملفات HTML الخاصة بصفحات الويب.

static/: ملفات CSS والصور الثابتة.

readme.md: ملف التوثيق الرئيسي للمشروع.