هل تحتاج إلى نظام ذكاء اصطناعي لتحليل صور الرنين المغناطيسي (MRI) وتصنيف أورام الدماغ؟

قمت بتطوير نموذج Deep Learning باستخدام Python وTensorFlow وKeras وOpenCV، وحقق دقة 98.47% على مجموعة الاختبار المستخدمة أثناء التطوير.

تشمل الخدمة الأساسية:
- تصنيف ما يصل إلى 10 صور MRI.
- تحديد الفئة المتوقعة من أربع فئات: Glioma وMeningioma وPituitary وNo Tumor.
- عرض نتيجة التصنيف ونسبة الثقة لكل صورة.
- واجهة بسيطة لتجربة النموذج وعرض النتائج.
- تقرير مختصر بنتائج التحليل.

تطويرات اختيارية:
- تحليل صور إضافية.
- واجهة ويب متكاملة.
- إضافة Image Segmentation.
- تقارير PDF بالعربية والإنجليزية.
- تسليم الكود المصدري والتوثيق.

أمتلك شهادة Huawei HCIA-AI، وخبرة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ملاحظة: الدقة المذكورة نتيجة تجريبية وليست ضمانًا لكل الصور. النظام أداة مساعدة بحثية ولا يُعد بديلًا عن التشخيص الطبي.