نظام تشخيص أورام الدماغ بالرنين المغناطيسي (OncoVision)

نظرة عامة:

قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي طبي (OncoVision) يعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) لتحليل وتصنيف صور الرنين المغناطيسي (MRI) للدماغ إلى أربع فئات (ورم دبقي، سحائي، نخامي، أو سليم) بدقة فائقة.

القيمة الفعلية للمشروع (Business Value):

في القطاع الطبي والصحي، الدقة والسرعة في التشخيص أمر بالغ الأهمية. يوفر هذا النظام أداة مساعدة قوية للأطباء والمستشفيات لتسريع عملية الفحص الأولي للصور الطبية المعقدة، مما يقلل من الأخطاء البشرية ويدعم اتخاذ قرارات طبية دقيقة ومبكرة.

أبرز النتائج التقنية:

دقة استثنائية: تحقيق دقة اختبار بلغت 99.3% على بيانات صور لم يسبق للنموذج رؤيتها، مما يثبت موثوقيته العالية.

معمارية مخصصة: تصميم وبناء شبكة عصبية التفافية (Custom CNN) مهندسة خصيصاً للتعامل مع الفروق الدقيقة في الصور الطبية.

تحسين موثوقية النموذج: تطبيق تقنيات معالجة متقدمة (Data Augmentation) مثل تدوير الصور وتعديل التباين لضمان قدرة النموذج على التعميم وعدم حفظ البيانات (Overfitting).

نظام تدريب ذكي: استخدام تقنية (Dual Metric Checkpointing) لحفظ أفضل نسخة من النموذج تلقائياً بناءً على أعلى دقة وأقل نسبة خطأ خلال مرحلة التدريب.

التقنيات المستخدمة: Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Matplotlib.