Bone Fracture Detection using Computer Vision

طورت نموذج Computer Vision للتعرف على الكسور العظمية من صور الأشعة السينية (X-ray images).

المهام المنجزة:

استخراج الخصائص من الصور باستخدام SIFT (Scale-Invariant Feature Transform).

تجميع البيانات باستخدام K-Means Clustering لاستخراج السمات المميزة.

تدريب مصنف باستخدام SVM (Support Vector Machine) للتمييز بين الصور السليمة والمصابة بالكسور.

تقييم النموذج بدقة عالية باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall.

الأدوات والتقنيات: Python, OpenCV, scikit-learn, SIFT, KMeans, SVM.

النتيجة: نموذج قادر على المساعدة في التشخيص الطبي المبدئي عبر كشف الكسور العظمية بشكل آلي من صور الأشعة.