تصميم عرض تقديمي احترافي رسمي power point لمشروع تخرج

العمل عبارة عن عرض تقديمي لمشروع تخرج ، بعنوان:

نظام ذكي للكشف عن كوفيد-19 والتهاب الرئة من خلال صور الأشعة السينية باستخدام الشبكات العصبونية الالتفافية (CNN)

*هذا العرض التقديمي هو جزء من مشروع تخرج جامعي أُعدّ لنيل شهادة البكالوريوس في هندسة تكنولوجيا المعلومات بجامعة طرطوس، سوريا، يمثل عرض تقديمي علمي وتقني متكامل يُظهر قدرة الطالب على فهم وتنفيذ مشروع تطبيقي في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، يدمج بين الجوانب النظرية والعملية، ويعالج مشكلة واقعية بأسلوب احترافي.

يتناول المشروع تطوير نظام ذكي قادر على تشخيص حالات الإصابة بفيروس كوفيد-19 والتهاب الرئة من خلال تحليل صور الأشعة السينية للصدر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا الشبكات العصبونية الالتفافية (CNN).

* المحتوى العلمي والتقني للعرض:

1-تعريف بالمفاهيم الأساسية:

الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، التعلم العميق، CNN.

2-مشكلة البحث:

صعوبة التمييز بين صور كوفيد والتهاب الرئة بالأشعة السينية نظرًا للتشابه الكبير، مما يسبب تحديات في التشخيص الدقيق.

3-فكرة المشروع:

بناء نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأشعة وتقديم تشخيص مبدئي دقيق.

4-الأدوات والتقنيات المستخدمة:

5-بناء النموذج:

معالجة صور الأشعة، تدريب نموذج CNN، تقسيم البيانات، وتنفيذ تجارب متعددة.

6-التجارب العملية:

تجربتان منفصلتان لتحسين النموذج.

نتائج دقيقة وصلت إلى 95% في التصنيف.

تحليل مصفوفة الالتباس ومقاييس الأداء مثل الدقة والاسترجاع (Recall) والدقة الإيجابية (Precision).

واجهات موقع الويب:

واجهة للطبيب: لتحميل الصور وتشخيص الحالة بالنموذج المدرب.

واجهة للمستخدم: لإدخال الأعراض وتشخيص مبدئي تفاعلي.

واجهات تعريفية بالأعراض وطرق الوقاية.

التحديات:

صعوبة الحصول على بيانات موثوقة.

اختلاف جودة الصور ومصادرها.

الحاجة لمراجعة طبية دقيقة للنتائج.

التعامل مع الحالات النادرة.

التوصيات المستقبلية:

توسيع قاعدة البيانات.

دعم النموذج لتشخيص أمراض إضافية.

تحسين الأمان والخصوصية.

اختبار النموذج على بيانات جديدة ومتنوعة.

المراجع:

تم استخدام عدد من المراجع العلمية الحديثة من مجلات أكاديمية ومواقع إلكترونية متخصصة في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.