نظام دقيق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام الشبكات العصبية العميقة والمنطق الضبابي (RF-DNN)
تفاصيل العمل
تطبيق عملي متقدم لتصنيف أورام المخ من صور الرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام معمارية هجينة تجمع بين: المنطق الضبابي والنظرية التخمينية (Rough-Fuzzy Sets) لتعزيز دقة التعرف على الحواف الفاصلة والأنسجة غير الواضحة. فلاتر جابور (Gabor Filter Bank) لاستخلاص الخصائص النسيجية بدقة عالية ودون الحاجة لشبكات التلافيف المعقدة (CNN-free Architecture). تقليل الأبعاد باستخدام PCA لرفع كفاءة المعالجة والحفاظ على الخواص الأساسية للصور. شبكة عصبية عميقة (DNN) لتصنيف الصور إلى 4 فئات رئيسية (glioma, meningioma, pituitary, notumor). أحدث التقنيات المستخدمة: Python / TensorFlow / Keras Scikit-Fuzzy & OpenCV Scikit-Learn & Matplotlib
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
