قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي مدعوم بشبكات عصبية عميقة (CNN) لتصنيف صور الآفات الجلدية إلى نوعين: حميد وخبيث. النموذج تم تدريبه على بيانات طبية واقعية ويتميز بدقة عالية في التنبؤ بناءً على تحليل بصري دقيق للبشرة.

تم تحسين النموذج باستخدام تقنيات زيادة البيانات (Data Augmentation) وقيّمت الأداء بدقة باستخدام confusion matrix and medical metrics such as (accuracy, recall, and F1-score).

التقنيات المستخدمة:

- Python

- TensorFlow / Keras

- CNN

- Image Preprocessing & Augmentation

- Classification Metrics

ما يميز المشروع:

- مناسب للتطبيقات الطبية التوعوية أو التشخيص المساعد

- واجهة مبسطة لرفع الصور والحصول على النتيجة فورًا

- إمكانية التوسعة لدعم أنواع أكثر من السرطانات الجلدية