قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف صور الأنسجة المرضية (Histopathology Images) الخاصة بالرئة والقولون، بهدف التمييز بين الحالات الطبيعية وأنواع السرطان المختلفة.

استخدمت تقنيات Deep Learning وComputer Vision، مع الاعتماد على نموذج EfficientNetB0 باستخدام Transfer Learning وFine-Tuning لتحسين أداء التصنيف.

شمل المشروع تجهيز ومعالجة الصور والبيانات، تقسيم البيانات إلى Training وValidation وTesting، واستخدام Data Augmentation لتحسين قدرة النموذج على التعامل مع صور مختلفة.

كما قمت بتقييم النموذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score، بالإضافة إلى Confusion Matrix وROC Curve لتحليل أداء النموذج.

وفي النهاية، قمت بعمل Deployment للنموذج باستخدام Streamlit، بحيث يستطيع المستخدم رفع صورة Histopathology والحصول على الفئة المتوقعة ونسبة الثقة لكل فئة.