يعتمد هذا المشروع على تقنيات معالجة الصور المسبقة ونماذج التعلم العميق المتقدمة مثل YOLOv8 وYOLOv11 وResNet50 وInception-ResNet-v2 لتشخيص سرطان الدم الليمفاوي الحاد (ALL). حققت الدراسة دقة وصلت إلى 99.7%، مما يعكس كفاءة هذه الخوارزميات عبر عدة مجموعات بيانات وفي ظروف واقعية مختلفة.

تم تطوير نظام تصوير طبي قائم على الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن سرطان الدم الليمفاوي الحاد من صور لطاخات الدم المجهرية. شمل العمل تنفيذ ومقارنة نماذج تعلم عميق متعددة لتصنيف واكتشاف الخلايا السرطانية بدقة عالية. تضمنت منهجية العمل معالجة البيانات، زيادة البيانات (Augmentation)، ضبط النماذج (Fine-Tuning)، وتقييم الأداء باستخدام مقاييس الدقة والاسترجاع (Precision–Recall)، مما أظهر فعالية تقنيات الكشف اللحظي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية.