قمت بتطوير مشروع ذكاء اصطناعي لتحليل صور الأشعة السينية للصدر وتصنيفها باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning)، بهدف التمييز بين ثلاث فئات: كوفيد-19، والالتهاب الرئوي، والحالات الطبيعية.

**أهم ما يتضمنه المشروع:**
- تنظيف البيانات والتحقق من سلامة الصور.
- تجهيز الصور وتوحيد أبعادها وتطبيع قيم البكسلات.
- تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار.
- استخدام تقنيات زيادة البيانات لتحسين قدرة النموذج على التعميم.
- بناء شبكة عصبية التفافية (CNN) لتصنيف الصور.
- تقييم النموذج باستخدام مقاييس التصنيف ومصفوفة الالتباس.
- إضافة آلية للتعامل مع التنبؤات غير المؤكدة.
- عرض الفئة المتوقعة ودرجة الثقة ومستوى المخاطر.
- تطوير واجهة باستخدام Streamlit لرفع الصور وعرض النتائج.
- حفظ النموذج المدرب لاستخدامه داخل التطبيق.

**التقنيات المستخدمة:**
Python، TensorFlow، Keras، OpenCV، Scikit-learn، NumPy، Matplotlib، وStreamlit.

**الهدف من المشروع:**
تقديم نموذج تجريبي يوضح كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل صور الأشعة ودعم فهم نتائج التصنيف