MRI diagnostic

تشخيص أورام المخ من صور الرنين المغناطيسي باستخدام نموذج هجين CNN-Transformer

قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي متقدم لتصنيف أورام المخ من صور MRI باستخدام نموذج هجين يجمع بين EfficientNet-B0 و Swin Transformer لاستخراج ودمج الخصائص.

تم تدريب النموذج على أكثر من 7000 صورة، مع استخدام تقنيات تحسين مثل:

Weighted Loss لمعالجة عدم توازن الفئات

AdamW Optimizer

Learning Rate Scheduler

Early Stopping لمنع الـ Overfitting

حقق النموذج دقة وصلت إلى 97% على بيانات الاختبار.

كما قمت بإضافة:

Confusion Matrix لتحليل الأداء

Active Learning لتحسين النموذج

Grad-CAM لشرح قرارات النموذج

واجهة تفاعلية باستخدام Gradio لرفع الصور والحصول على التوقعات مع خريطة حرارية توضّح مكان الورم

المشروع يدمج بين الدقة العالية وقابلية التفسير، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية.