نظام تصنيف أورام الدماغ بالذكاء الاصطناعي

قمنا بتطوير نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) لتصنيف صور الرنين المغناطيسي (MRI) الخاصة بالدماغ إلى 4 فئات:

Glioma

Meningioma

Pituitary Tumor

No Tumor

البيانات المستخدمة

البيانات الرئيسية: أكثر من 5000 صورة استخدمت للتدريب والاختبار والتحقق.

بيانات خارجية: لم تُستخدم أثناء التدريب، وإنما للاختبار النهائي لضمان قوة النموذج وقدرته على التعميم.

️ النماذج المستكشفة

MobileNetV2 (خفيف وسريع).

EfficientNet (أداء قوي لكنه يستهلك ذاكرة أكبر).

نماذج Transfer Learning محسّنة.

بعد المقارنة، حققنا أفضل توازن بين الدقة والسرعة باستخدام MobileNetV2 المحسّن.

النتائج

أعلى دقة منشورة سابقًا: ~93%

دقتنا المحققة: 95% (تفوقنا على المرجع الرسمي).

النشر والتطبيق

بناء واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit.

نشر التطبيق على Streamlit Cloud ليكون متاحًا عالميًا.

الأدوات

Google Colab • Kaggle • Jupyter • Anaconda • GitHub • Streamlit