نظام ذكي للكشف عن اضطرابات الشبكية باستخدام صور طبية وتحليلها بالاعتماد على تقنيات التعلم العميق، يقدّم أداة دقيقة وسريعة تساعد الأطباء في التشخيص واتخاذ قرارات أفضل

أهم المميزات:
تحليل صور الشبكية: تحليل دقيق لصور OCT لتحديد المناطق الطبيعية والمصابة
تنبؤ بالحالات: نموذج تعلم عميق يصنف الحالات إلى طبيعية أو مصابة باضطرابات مثل CNV، DME، وDRUSEN

عرض النتائج:
نتائج دقيقة مع مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)
تحليل بصري للصور لتوضيح المناطق الطبيعية وغير الطبيعية

التقنيات المستخدمة:
التعلم العميق: PyTorch لتطوير النموذج وتحليل الصور
معالجة الصور: مكتبات OpenCV وMatplotlib لتحليل الصور وعرض النتائج
التقييم: مصفوفة الارتباك لتوضيح أداء النموذج ودقة التصنيفات

إنجازات المشروع:
النظام قدم أداة تشخيصية دقيقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مع تحليل بصري للمناطق المتأثرة ومصفوفة الارتباك لعرض الأداء، مما يساهم في تحسين التشخيص الطبي واتخاذ قرارات أسرع