استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بأورام وسرطان المخ

قمت بتطوير نظام يعتمد على تقنيات التعلم العميق لتحليل صور الأشعة الخاصة بالمخ (مثل صور الرنين المغناطيسي MRI) بهدف التنبؤ بوجود الأورام وتصنيفها. يهدف هذا المشروع إلى تقديم أداة مساعدة يمكن أن تساهم في تسريع عملية التشخيص وتقليل احتمالية الخطأ البشري.

يعتمد النظام على نماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، حيث تم تدريب نموذج شبكات عصبية التفافية (CNN) على مجموعة من الصور الطبية المصنفة مسبقًا. يتعلم النموذج من خلال هذه البيانات التعرف على الأنماط البصرية الدقيقة التي تميز بين الأنسجة السليمة والمصابة، بالإضافة إلى تصنيف نوع الورم في حال وجوده.

تمر عملية بناء النموذج بعدة مراحل أساسية، تبدأ بمعالجة الصور وتحسين جودتها، مثل إعادة التحجيم والتطبيع (Normalization)، ثم إدخالها إلى النموذج لاستخلاص الخصائص المهمة. بعد ذلك، يتم تدريب النموذج وتقييم أدائه باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix)، مع العمل على تحسين الأداء من خلال تقنيات مثل تقليل فرط التعلّم (Overfitting).