الكشف عن أورام الدماغ باستخدام الذكاء الاصطناعي و Explainable AI (Grad-CAM)

يهدف هذا المشروع إلى الكشف عن وجود أورام في الدماغ باستخدام تقنيات التعلم العميق وتحليل صور الرنين المغناطيسي (MRI). تم تطوير نموذج يعتمد على الشبكات العصبية العميقة لتحليل صور الدماغ وتحديد ما إذا كان هناك ورم أم لا.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python على منصة Kaggle، حيث تم معالجة بيانات صور MRI وتدريب نموذج تعلم عميق لتصنيف الصور بدقة.

كما تم استخدام تقنية Explainable AI وتحديدًا Grad-CAM لشرح قرارات النموذج، حيث تقوم هذه التقنية بإظهار المناطق في الصورة التي اعتمد عليها النموذج لاتخاذ القرار، مما يساعد على فهم طريقة عمل النموذج وزيادة الثقة في نتائجه.

تقنية Grad-CAM تقوم بإظهار خريطة حرارية (Heatmap) توضح المناطق الأكثر تأثيرًا في التنبؤ بوجود الورم في صورة الدماغ. �

MDPI +١

مراحل المشروع تشمل:

معالجة صور الرنين المغناطيسي (MRI Preprocessing)

تحليل البيانات الخاصة بالصور

تدريب نموذج تعلم عميق للتصنيف

تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس المختلفة

استخدام Grad-CAM لعرض تفسير بصري لقرارات النموذج