Early Detection of Retinal Disorders

النظام ده عبارة عن منصة ذكية تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، هدفها الكشف المبكر والدقيق عن أمراض الشبكية من خلال تحليل صور OCT (Optical Coherence Tomography). بيساعد الأطباء على التشخيص السريع وتقليل الاعتماد على التقييم اليدوي اللي بيحتاج وقت وخبرة طويلة النظام بيستخدم شبكات عصبية تلافيفية (CNN) مدربة على بيانات طبية حقيقية، وبيوفر دقة عالية في التنبؤ بأنواع متعددة من أمراض الشبكية أهم المميزات: إدخال ومعالجة بيانات الصور: - إدخال صور OCT مقسمة حسب نوع المرض تحسين جودة الصور باستخدام تقنيات متقدمة: - CLAHE لتحسين التباين - Anisotropic Filtering لتقليل التشويش مع الحفاظ على الحواف تحليل البيانات غير المتوازنة: - تطبيق تقنيات Augmentation مخصصة لتحقيق توازن بين الفئات النادرة والشائعة - استخدام طرق متعددة مثل التدوير، الانعكاس، التمويه، وتعزيز التباين النماذج المستخدمة: - VGG16: تم تدريبه على بيانات أصلية ومُعززة - SqueezeNet: خفيف وسريع، مناسب للتطبيقات المحمولة - InceptionV3: دقة عالية وأداء قوي جدًا تم مقارنة النماذج من حيث: - الدقة (Accuracy) - الحساسية (Recall) - الدقة الإيجابية (Precision) - القيم السلبية التنبؤية (NPV) - F1 Score - معدلات الخطأ (FPR – FNR) الأداء والنتائج: - أفضل أداء تم تحقيقه باستخدام InceptionV3 بنسبة دقة %97.73 - نموذج SqueezeNet أظهر كفاءة ممتازة مع استهلاك منخفض للموارد، مناسب للنشر الميداني - تم تحسين اكتشاف الفئات النادرة زي RAO وVID باستخدام التعزيز الذكي نظام هجين ودمج المميزات: - تم بناء نماذج هجينة باستخدام استخراج السمات من CNN وربطها بخوارزميات تقليدية (SVM – Random Forest – MLP…) - تم دمج المميزات من أكثر من نموذج باستخدام PCA وتحليلها بأكثر من خوارزمية - تم تحقيق نتائج متقدمة جدًا بدقة تصل إلى %96.53 في بعض النماذج الهجينة التطبيق العملي: - مناسب للكشف المبكر في المناطق الريفية أو الأماكن محدودة الموارد - يمكن نشره في صورة تطبيق موبايل أو منصة سحابية - بيدعم الأطباء المبتدئين في اتخاذ قرارات دقيقة وسريعة التقنيات المستخدمة: - الذكاء الاصطناعي: CNNs (VGG16، InceptionV3، SqueezeNet)، دمج السمات، XGBoost، SVM - التحسين البصري: CLAHE، Anisotropic Filtering - لغة البرمجة: Python باستخدام PyTorch - التطوير المستقبلي: دعم أمراض إضافية، التكامل مع أنظمة المستشفيات، تجربة حية للتقييم إنجازات المشروع: المشروع ده نجح في تقديم نظام دقيق وسهل الاستخدام للكشف عن أمراض الشبكية باستخدام الذكاء الاصطناعي. النموذج بيحقق توازن ممتاز بين الأداء والدقة والسرعة، وده بيخليه مثالي للاستخدام في المجال الطبي سواء على المستوى الأكاديمي أو العملي ليه النظام ده مميز؟ - يعتمد على بيانات حقيقية وصور عالية الجودة - يدعم أمراض متعددة ويعالج مشكلة عدم التوازن في البيانات - مناسب للنشر على أجهزة منخفضة الموارد (موبايل – عيادات متنقلة) - يوفر تقارير مفصلة وقابلة للتفسير باستخدام أدوات XAI لو بتدور على نظام ذكي يساعد في الكشف المبكر والدقيق عن الأمراض باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحسين الصور الطبية، أنا جاهز أقدمه لك بكفاءة وجودة عالية!