مشروع الكشف عن سرطان الثدي وتوليد التقارير

مشروع متكامل يهدف إلى دعم التشخيص الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يعتمد على نماذج التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل صور الأشعة السينية (Mammograms) واكتشاف الإصابة في مراحلها المبكرة بدقة عالية. المساهمات والمهام التقنية: بناء النماذج: قمت بتطوير وتدريب عدة نماذج تصنيف باستخدام بنيات متطورة مثل (Xception, DenseNet121, InceptionV3, ResNet50). تحسين الأداء: طبقت تقنيات "نقل التعلم" (Transfer Learning) مع عمليات معالجة مسبقة للصور (Normalization & Augmentation) للتعامل مع محدودية البيانات وزيادة دقة النموذج. النتائج: حقق النموذج الأفضل (Xception) دقة مذهلة بلغت 96%. النشر والتطبيق: قمت بتحويل النموذج إلى صيغة (TensorFlow Lite) لضمان العمل بكفاءة على الهواتف المحمولة، ودمجه في تطبيق متكامل تم تطويره بإطار عمل Flutter. المميزات الإضافية: صممت نظاماً لتوليد تقارير طبية بصيغة PDF، ودمجت روبوت دردشة (AI Chatbot) للمساعدة، ونظاماً للتذكير بالمواعيد الطبية. التقنيات المستخدمة: TensorFlow, Keras, Python, OpenCV, Flutter, TFLite, Flask.