نموذج CNN مع واجهة رسومية مبني على MATLAB لاكتشاف اضطرابات تخثر الدم.
يركز على الكشف المبكر باستخدام صور حرارية وواجهة طبية تفاعلية.
هذا المشروع طور نظام تشخيص بمساعدة الحاسوب (CAD) لاكتشاف اضطرابات التخثر. تم تنفيذه باستخدام MATLAB، حيث يجمع بين التعلم العميق وواجهة رسومية تتيح للأطباء رفع الصور الحرارية وتشغيلها عبر شبكة CNN والحصول على تنبؤ فوري.
حقق النموذج دقة عالية على بيانات الاختبار، وتمكن من التمييز بين الصور السليمة والمصابة. تكامل الواجهة الرسومية جعل استخدام النموذج سهلاً للأطباء دون الحاجة إلى خبرة تقنية.
كان التحدي الأكبر هو التعامل مع البيانات الحرارية الصغيرة وغير المتوازنة. تم حل ذلك عبر زيادة البيانات والتطبيع. أما قيود MATLAB في دعم الـGPU فتم تجاوزها من خلال تصغير حجم الشبكة وتقليل الطبقات لتسريع الاستدلال.