وصف المشروع: تم تطوير نموذج (CNN) باستخدام مكتبات TensorFlow وKeras لتصنيف أمراض الشبكية بناءً على صور التصوير البصري المقطعي (OCT). يركز النموذج على تمييز 8 حالات مرضية تشمل أمراضًا مثل التنكس البقعي المرتبط بالعمر (AMD)، الوذمة البقعية السكرية (DME)، وغيرها، إلى جانب الحالات الطبيعية.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:
اللغة: Python
المكتبات الرئيسية:
TensorFlow/Keras: لبناء وتدريب الشبكة العصبية.
Pandas/NumPy: لمعالجة البيانات وتنظيمها.
Matplotlib/Seaborn: لتصور أداء النموذج والنتائج.
Streamlit: لبناء واجهة تفاعلية للتنبؤات المباشرة.