**Brain Tumor MRI Detection using ResNet50**

نظام ذكاء اصطناعي لتصنيف صور الرنين المغناطيسي للدماغ باستخدام **Deep Learning وComputer Vision**. يعتمد المشروع على نموذج **ResNet50** المدرب مسبقًا على ImageNet باستخدام **Transfer Learning** وFine-Tuning لتصنيف صور MRI إلى أربع فئات: **Glioma، Meningioma، Pituitary Tumor، وNo Tumor**.

**أهم المميزات:**
• تصنيف صور MRI باستخدام CNN وResNet50.
• تطبيق Transfer Learning وFine-Tuning.
• معالجة الصور وتغيير حجمها إلى 224×224.
• تقييم أداء النموذج باستخدام Test Accuracy.
• حفظ النموذج لاستخدامه في عمليات التنبؤ المستقبلية.
• واجهة تفاعلية باستخدام **Streamlit** لرفع الصور والحصول على التنبؤات.

**التقنيات المستخدمة:**
Python، TensorFlow، Keras، ResNet50، CNN، Transfer Learning، OpenCV، NumPy، Pillow، Streamlit، Matplotlib.

حقق النموذج دقة اختبار تقارب **79%**، ويعكس المشروع خبرة عملية في **Deep Learning، Computer Vision، Image Classification، Transfer Learning، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي**.