Microscopic Blood Cell Classification using Deep Learning

قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل الصور المجهرية لخلايا الدم وتصنيفها إلى خلايا سليمة (Healthy) أو خلايا مصابة بسرطان الدم (Leukemia) باستخدام تقنيات التعلم العميق.

المشروع يعتمد على بناء نموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) باستخدام TensorFlow لمعالجة الصور الطبية واستخراج الخصائص المهمة منها.

خطوات المشروع تضمنت:

* تجهيز ومعالجة الصور المجهرية (Image Preprocessing)

* تقسيم البيانات إلى Training وValidation وTest

* بناء نموذج CNN باستخدام TensorFlow

* تدريب النموذج وتحسين الأداء

* تقييم النموذج باستخدام Accuracy

* تنفيذ نظام للتنبؤ (Prediction) على صور جديدة مع إظهار نسبة الثقة (Confidence Score)

التقنيات المستخدمة:

Python – TensorFlow – CNN – Image Processing – Medical Image Analysis

هذا المشروع يوضح القدرة على بناء نماذج Computer Vision لتحليل الصور الطبية، ويمكن توسيعه ليشمل تطبيقات أخرى مثل اكتشاف الطفيليات أو تشخيص الأمراض من الصور المجهرية.