تشخيص الالتهاب الرئوي بالأشعة (X-Ray)

نظام ذكاء اصطناعي لتحليل صور الصدر الشعاعية واكتشاف الالتهاب الرئوي

نظرة عامة على المشروع

نظام ذكاء اصطناعي مبني على تقنيات التعلّم العميق (Deep Learning) يحلّل صور الأشعة السينية للصدر، ويكتشف وجود الالتهاب الرئوي ويحدّد مناطقه بدقة عالية خلال ثوانٍ معدودة.

صُمّم النظام ليكون أداة مساندة لأطباء وأخصائيي الأشعة، تُسرّع عملية الفرز المبدئي للحالات وتقلّل من احتمالية إغفال العلامات المبكرة، خصوصاً في المراكز ذات الضغط العالي.

معاينة المشروع

التحدّي والهدف

الالتهاب الرئوي من أكثر الأمراض انتشاراً وخطورة، وقراءة صور الأشعة يدوياً تتطلّب خبرة عالية ووقتاً، مع نقص في أعداد أخصائيي الأشعة في كثير من المراكز الصحية.

كان الهدف توفير حلٍّ ذكي يقدّم فرزاً سريعاً ودقيقاً يدعم القرار الطبي ويختصر زمن التشخيص دون التضحية بالدقة.

كيف يعمل النظام؟

  1. رفع صورة الأشعة

    يقوم الطبيب أو الفني برفع صورة الأشعة السينية للصدر إلى النظام عبر واجهة بسيطة.

  2. معالجة الصورة

    يُعالج النظام الصورة آلياً: تصفية الضوضاء، وتوحيد الأبعاد والتباين لتهيئتها للتحليل.

  3. التحليل بالشبكة العصبية

    تمرّ الصورة عبر شبكة عصبية التفافية (CNN) مدرّبة على آلاف صور الأشعة المصنّفة.

  4. التصنيف وتحديد الموقع

    يصنّف النظام الحالة (سليم / مصاب) مع نسبة ثقة، ويُبرز المناطق المشتبه بها عبر خريطة حرارية (Heatmap).

  5. عرض النتيجة

    تُعرض النتيجة بشكل واضح ومفهوم لمساعدة الطبيب على اتخاذ القرار المناسب بسرعة.

أبرز المميّزات

تحليل فوري

نتيجة خلال ثوانٍ معدودة من رفع الصورة.

خريطة حرارية

إبراز المناطق المصابة بصرياً على الصورة.

دقة عالية

تمييز موثوق بين الحالات السليمة والمصابة.

يدعم الطبيب

أداة مساندة للقرار الطبي ولا تحلّ محل الطبيب.

صور قياسية

يعمل على صور الأشعة السينية الاعتيادية.

واجهة بسيطة

سهلة الاستخدام لا تتطلّب خبرة تقنية.

التقنيات المستخدمة

Python TensorFlow / Keras CNN (Transfer Learning) OpenCV NumPy

هذا النظام أداة مساندة للتشخيص تهدف إلى دعم الكوادر الطبية وتسريع الفرز، ولا يُعدّ بديلاً عن قرار الطبيب المختص أو الفحوصات السريرية.

هل تريد نظام ذكاء اصطناعي مشابهاً؟

نطوّر أنظمة ذكاء اصطناعي مخصّصة للقطاع الطبي وغيره. أخبرنا بفكرتك ولنبدأ معاً.