العربية
English
تصنيف صور الرنين المغناطيسي للمخ إلى 4 فئات باستخدام PyTorch
الوصف
طوّرت نموذجًا تجريبيًا للتعلم العميق باستخدام Python وPyTorch لتصنيف صور الرنين المغناطيسي للمخ إلى أربع فئات: Glioma وMeningioma وPituitary وNo Tumor.
صمّمت شبكة عصبية التفافية CNN مخصصة، تتضمن طبقات Convolution وBatch Normalization وDropout، مع تجهيز الصور وتطبيق تقنيات Data Augmentation لتحسين عملية التدريب.
أجريت تجربتين باستخدام Adam وSGD وقارنت أداءهما من خلال Accuracy وLoss وتقارير التصنيف. حقق نموذج Adam دقة اختبار بلغت **84.48%** وفق نتائج الـNotebook، على مجموعة اختبار مكونة من 1,430 صورة.
كما نفّذت واجهة تفاعلية باستخدام Gradio تتيح رفع صور MRI، والاختيار بين النموذجين، وعرض درجات التصنيف لكل فئة.
المشروع نموذج بحثي وتعليمي يبرز مهاراتي في Deep Learning وComputer Vision وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وليس نظامًا للتشخيص الطبي المعتمد.
البائع
معلومات
خدمات أخري للبائع
الخدمات المقترحه
