نموذج ذكاء اصطناعي للكشف عن الالتهاب الرئوي بصور الأشعة X-Ra
نموذج ذكاء اصطناعي للكشف عن الالتهاب الرئوي بصور الأشعة X-Ra
وصف الخدمة
قدم لك خدمة برمجية متخصصة في بناء وتدريب نموذج تعلم عميق (Deep Learning) لتصنيف صور الأشعة السينية والكشف عن حالات الالتهاب الرئوي بدقة تقنية عالية.
ستحصل على الآتي:
بناء نموذج تصنيف يعتمد على بنية MobileNetV2 أو CNN.
تدريب النموذج على مجموعة بيانات (Dataset) مكونة من 500 صورة أشعة على الأقل لضمان الدقة.
تسليم الموديل المدرب بصيغة h5. أو SavedModel جاهز للاستخدام.
فحص واختبار 10 صور من طرفك للتأكد من دقة النتائج ونسبة التأكد (Confidence Score).
ملف نصي (ReadMe) يشرح متطلبات التشغيل والمكتبات اللازمة (Python, TensorFlow, OpenCV).
لماذا تختار هذه الخدمة؟
الكود مكتوب بأسلوب منظم (Clean Code) وقابل للتطوير.
الاعتماد على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) المتقدمة.
ضمان خلو الموديل من الـ Overfitting ليعمل بكفاءة على صور جديدة
مميزات الخدمة
دقة التصنيف العالية
الاعتماد على نماذج MobileNetV2 أو ResNet لضمان أعلى دقة ممكنة في التفريق بين الرئة السليمة والمصابة.
سرعة الاستجابة (Inference Time)
النموذج مصمم ليكون خفيفاً وسريعاً، حيث يعطي النتيجة في أجزاء من الثانية فور رفع الصورة.
المعالجة الذكية للصور (Preprocessing)
استخدام مكتبة OpenCV لعمل (Normalization & Resizing) للصور لضمان ثبات الأداء تحت ظروف إضاءة مختلفة
كود برمجي نظيف (Clean Code)
تسليم كود Python منظم بأسلوب الـ (Modular Programming) ليسهل عليك تطويره أو دمجه في مشاريع أخرى
دعم فني وتوجيه
شرح كامل لكيفية تشغيل النموذج على جهازك الشخصي وتثبيت المكتبات اللازمة (TensorFlow, Keras).
تقارير الأداء
سأقوم بتزويدك بمقاييس الأداء الأساسية للموديل (Accuracy, Precision, Recall) لضمان موثوقية النتائج.
ما الذي ستستلمه
ملف النموذج المدرب (Trained Model)
ستحصل على الموديل بصيغة .h5 أو SavedModel (حسب رغبتك)، وهو جاهز لعملية التنبؤ (Inference) فوراً.
الكود المصدري (Source Code)
ملف Python Script (.py) أو Jupyter Notebook (.ipynb) منظم ومنسق يحتوي على مراحل معالجة الصور واستدعاء الموديل
ملف المتطلبات (Requirements.txt)
ملف يحتوي على كافة المكتبات اللازمة لتشغيل المشروع (مثل TensorFlow, OpenCV, NumPy) لضمان العمل على جهازك بدون أخطاء.
دليل التشغيل (README)
ملف نصي يشرح خطوات تثبيت المكتبات وتشغيل الكود وكيفية رفع صورة الأشعة للحصول على النتيجة.
تقرير الأداء المبدئي
لقطة شاشة (Screenshot) توضح دقة الموديل (Accuracy) ومقاييس الأداء التي حققها أثناء التدريب.
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
شراء الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
