تشخيص اضطرابات العضلات العصبية باستخدام تعلم الآلة(python)Diagnosis of neuromuscular disorders using machine learning

ويب سايت تشخيص اضطرابات العضلات العصبية باستخدام تعلم الآلة: ## هذا المشروع يستهدف تطوير نموذج تصنيف باستخدام تعلم الآلة لتشخيص أنواع وأنماط اضطرابات العضلات العصبية. يتضمن النموذج عدة خطوات أساسية، حيث يتم استخدام جينتيك ألغوريثم (GA) لاختيار السمات المهمة، ويتم استخدام Recursive Feature Elimination with Logistic Regression (RFE-LR) لتقليل السمات الأقل أهمية. يتم تدريب نموذج التصنيف باستخدام Logistic Regression (LR)، ويتم تقديم تقييم فعالية النموذج باستخدام Stratified K-Fold Cross-Validation (SKF). ## تم نشر هذا النموذج في تطبيق ويب يحتوي على خدمات إضافية تعمل لصالح الباحثين ومرضى اضطرابات العضلات العصبية. ## الميزات الرئيسية للمشروع: 1-تشخيص اضطرابات العضلات العصبية: يقوم النموذج بتحليل البيانات الخاصة بالمرضى ويقدم تشخيصًا دقيقًا لأنواع وأنماط اضطرابات العضلات العصبية باستخدام تقنيات تعلم الآلة. 2-تحسين السمات باستخدام GA و RFE-LR: يستخدم الخوارزمية الجينية (GA) لاختيار السمات المهمة، ثم يتم استخدام RFE-LR لتقليل السمات الأقل أهمية وتحسين أداء النموذج. 3-تدريب النموذج باستخدام LR: يتم تدريب نموذج التصنيف باستخدام Logistic Regression (LR)، وهي تقنية فعالة في معالجة مشكلات تصنيف البيانات. 4-Cross-Validation باستخدام SKF: يتم تقييم النموذج باستخدام Stratified K-Fold Cross-Validation (SKF) لضمان تمثيل جيد لجميع فئات البيانات. 5-تطبيق ويب: يتم نشر النموذج في تطبيق ويب يقدم خدمات إضافية للباحثين ومرضى اضطرابات العضلات العصبية. خدمات إضافية: يتضمن التطبيق الويب خدمات إضافية تعمل لصالح الباحثين والمرضى، مما يعزز التفاعل ويحسن تجربة المستخدم. ## تقنيات المشروع: 1-لغة البرمجة: Python 2-تقنيات تعلم الآلة: GA، RFE-LR، LR، SKF 3-تطوير تطبيق الويب: Django (إطار عمل بايثون لتطوير تطبيقات الويب) 4-تقنيات تخزين البيانات: MongoDB يمثل هذا المشروع تطورًا هامًا في تشخيص اضطرابات العضلات العصبية باستخدام تكنولوجيا تعلم الآلة، ويقدم خدمات متكاملة للباحثين والمرضى عبر تطبيق ويب متقدم وفعال.