مشروع الكشف عن الأورام في صور الـ MRI باستخدام TensorFlow

ما هو البرنامج؟

هو نظام ذكاء اصطناعي طوّرته للكشف عن الأورام من صور الرنين المغناطيسي (MRI)، بهدف دعم الأطباء في تحليل الصور الطبية بشكل أسرع وأكثر دقة، وتقليل الجهد اليدوي أثناء فحص عدد كبير من الصور الطبية الحساسة.

كيف يعمل؟

يعتمد النظام على معالجة صور الـ MRI بدايةً من مرحلة تجهيز البيانات، حيث قمت بتوحيد أبعاد الصور والقيم اللونية، تحسين التباين بين الأنسجة، وتقليل الضوضاء مع الحفاظ على التفاصيل الطبية الدقيقة، إضافة إلى استخدام تقنيات Augmentation لزيادة تنوع البيانات وتحسين قدرة النموذج على التعميم. بعد ذلك، قمت ببناء نموذج Deep Learning باستخدام TensorFlow بالاعتماد على شبكات CNN المتخصصة في تحليل الصور الطبية، بحيث يتعلم النموذج التمييز بين الصور السليمة والمصابة من خلال تحليل خصائص دقيقة مثل شكل الورم، كثافة النسيج، وحدود المناطق غير الطبيعية. خلال التدريب، ركزت على تقليل حالات عدم اكتشاف الورم، واستخدمت أدوات تحليل الأداء عبر Scikit-learn لحساب مؤشرات مثل Accuracy وPrecision وSensitivity مع إعطاء أولوية عالية للحساسية لضمان اكتشاف الحالات المصابة بدقة.

أهم المزايا:

- دقة عالية في اكتشاف الأورام بمختلف الأحجام

- قدرة على تحليل الصور الطبية أسرع من الفحص اليدوي

- تجهيز ومعالجة متقدمة لصور MRI قبل التدريب

- تقليل الضوضاء مع الحفاظ على التفاصيل الطبية الحساسة

- تركيز على الحساسية (Sensitivity) لاكتشاف الحالات المصابة فعلياً

- قابلية التوسع لتطبيقه على أنواع أورام أو بيانات طبية أخرى

- إمكانية دمجه لاحقًا داخل أنظمة دعم القرار الطبي في المستشفيات

- يعمل كأداة مساعدة للطبيب لرفع كفاءة التشخيص وليس استبداله