Brain Tumor Classification

قمت بتطوير مشروع لتصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام تقنيات التعلم العميق، مع مقارنة أداء نموذجين مختلفين هما Feedforward Neural Network (FFNN) وConvolutional Neural Network (CNN) بهدف تقييم كفاءة كل منهما في تصنيف الصور الطبية.

تضمن المشروع جميع مراحل تطوير النموذج، بدءًا من تجهيز البيانات وتحليلها، مرورًا ببناء النماذج وتدريبها، وانتهاءً بتقييم الأداء وتحويل النموذج إلى تطبيق ويب تفاعلي.

ما تم تنفيذه في المشروع:

معالجة البيانات وتجهيزها (Data Preprocessing & Normalization).

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA).

بناء وتدريب نماذج CNN وFFNN باستخدام TensorFlow/Keras.

تطبيق تقنيات الحد من Overfitting مثل Dropout وBatch Normalization وData Augmentation.

تجربة إعدادات مختلفة لتحسين الأداء (Hyperparameter Tuning).

تقييم النماذج باستخدام Accuracy وLoss وF1-Score وسرعة التنبؤ.

تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تسمح للمستخدم برفع صورة MRI والحصول على التنبؤ مباشرة.

نشر التطبيق على Streamlit Community Cloud ليكون متاحًا عبر الإنترنت.