قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي لتحليل صور الرنين المغناطيسي للدماغ (MRI) وتصنيف الحالات إلى أربع فئات تمثل المراحل المختلفة لمرض الزهايمر، باستخدام تقنيات التعلم العميق والرؤية الحاسوبية.

بدأت بتنفيذ مراحل تجهيز ومعالجة صور الـMRI وتحسين البيانات لتكون مناسبة لتدريب نموذج التعلم العميق، ثم قمت بتصميم وتدريب نموذج قائم على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) للتعرف على الأنماط البصرية الموجودة في الصور وتصنيفها.

يشمل المشروع دورة العمل الكاملة بدايةً من معالجة البيانات وتجهيزها، مرورًا بتدريب النموذج وتقييم أدائه، وصولًا إلى دمجه داخل واجهة تفاعلية باستخدام **Streamlit**.

تتيح الواجهة للمستخدم إدخال صورة MRI وتشغيل النموذج وعرض الفئة المتوقعة بطريقة بسيطة ومنظمة.

**الفئات التي يتعامل معها النموذج:**

* Normal
* Early Mild Demented
* Moderate Demented
* Very Mild Demented