Bone Age Prediction (DL)

تطوير نموذج تعلّم عميق للتنبؤ بالعمر العظمي انطلاقاً من صور الأشعة السينية لليد ، وصولاً إلى نشره كنموذج تفاعلي عبر صفحة ويب باستخدام إطار عمل Flask .

اعتمد المشروع على تطبيق تقنيات تعزيز الصور باستخدام TensorFlow لتحسين قدرة النموذج على التعميم، إلى جانب تصميم CNN مستوحاة من VGGNet .

وقد تمت متابعة التجارب وأداء النموذج باستخدام منصة Weights & Biases، وتقييم دقة النموذج باستخدام مقاييس متوسط مربع الخطأ (MSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE).

ونتيجة لذلك، حقق النموذج متوسط خطأ مطلق قدره 3.9 شهراً في مرحلة التحقق باستخدام نموذج يضم 14 مليون معامل.