Chest X-Ray Classification

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتصنيف صور الأشعة السينية للصدر (Chest X-Ray) والكشف عن الحالات المرضية المختلفة في الرئتين. يعتمد النظام على استخدام الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNN) لتحليل الصور الطبية واستخراج الخصائص المهمة التي تساعد في التمييز بين الحالات الطبيعية والحالات المرضية.

تبدأ مراحل المشروع بجمع ومعالجة البيانات، حيث يتم تنظيف الصور، وتوحيد أبعادها، وتحسين جودتها لتكون مناسبة لعملية التدريب. بعد ذلك يتم تدريب النموذج على مجموعة كبيرة من الصور المصنفة مسبقًا حتى يتمكن من التعرف على الأنماط المرتبطة بالأمراض المختلفة في صور الأشعة.

يساهم هذا النوع من الأنظمة في دعم الأطباء وأخصائيي الأشعة من خلال توفير أداة مساعدة لتحليل الصور بسرعة وكفاءة، مما قد يساعد في تسريع عملية التشخيص وتحسين دقته.

الهدف من المشروع هو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في المجال الطبي للمساعدة في تحليل الصور الطبية واستخراج معلومات مفيدة تدعم عملية اتخاذ القرار الطبي.