العربية
English
بناء موديل ذكاء اصطناعي للكشف عن الالتهاب الرئوي بدقة عالية (MobileNetV2)
الوصف
هل تبحث عن حل تقني متقدم لفحص وتشخيص صور الأشعة السينية (X-ray) برمجياً؟
أقدم لك نظاماً متكاملاً للتعلم العميق (Deep Learning) يعمل كخبير راديولوجيا رقمي لتصنيف صور الأشعة السينية للكشف عن الالتهاب الرئوي بدقة فائقة باستخدام أحدث تقنيات الرؤية الحاسوبية.
ماذا سأقدم لك بالتفصيل؟
تصميم شبكة عصبية تلافيفية (CNN): استخدام بنية MobileNetV2، وهي بنية فعالة وخفيفة تم ضبطها خصيصاً للتصنيف الطبي الدقيق (Pneumonia vs. Normal).
واجهة مستخدم ويب احترافية: تطبيق ويب (Web Application) سهل الاستخدام يتيح لك رفع صورة الأشعة والحصول على نتيجة التشخيص فوراً بلمحة عين.
معالجة الصور الطبية (Image Pre-processing): تقنيات متطورة لضمان تحسين جودة الصورة وتجهيزها للموديل لضمان أعلى دقة ممكنة.
نتائج فورية ودقيقة: الحصول على تصنيف الحالة مع نسبة التأكد (Confidence Score) لكل عملية فحص.
المخرجات التقنية التي ستستلمها:
النموذج المدرب (Trained Model): ملف بصيغة .h5 جاهز للدمج في أي نظام طبي.
تطبيق الويب بالكامل: الكود المصدري للواجهة والبرمجة الخلفية (Backend) منظماً واحترافياً.
كود المصدر (Source Code): ملفات البرمجة بالكامل مشروحة ومنظمة بصيغة احترافية.
دليل تشغيل شامل: يوضح كيفية تثبيت المكتبات وتشغيل النظام بالكامل على جهازك أو سيرفرك الخاص.
الأدوات والتقنيات:
لغة البرمجة: Python.
المكتبات: TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy.
الواجهة: Python Web Framework (مثل Flask أو Django حسب طلبك).
البائع
بائع مستوي: جديد
عالم بيانات
| اخر ظهور: منذ يوم
أهلاً بك، أنا مهندس اتصالات وحاسبات متخصص في تحليل البيانات وتعلم الآلة. أساعد أصحاب المتاجر والشركات في تحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية تساهم في ا ....
تواصل معيمعلومات
خدمات أخري للبائع
الخدمات المقترحه
