اسم المشروع: Pneumonia Classification System with Grad-CAM Visualization

قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم الآلي العميق لتصنيف صور الأشعة السينية للرئتين، حيث يحدد ما إذا كان الشخص مصابًا بالتهاب الرئة أم لا، وإذا كان مصابًا، يصنفه إلى نوع بكتيري (Bacterial) أو فيروسي (Viral)، بالإضافة إلى حالة طبيعية (Normal). استخدمت تقنية Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) لتحديد المناطق المصابة في الصورة بدقة، مما يساعد الأطباء على فهم أساس قرار النموذج وتحسين التشخيص الطبي.

الأهداف الرئيسية:

تحسين دقة تشخيص التهاب الرئة من خلال التصنيف الآلي.

توفير تفسير بصري للنتائج عبر خرائط حرارية تبرز المناطق المصابة.

تقليل وقت التشخيص الطبي ومساعدة في الحالات الطارئة، خاصة في المناطق النائية أو ذات الموارد المحدودة.