Update app.py

app.py

@@ -3,387 +3,69 @@ import cv2
 import numpy as np
 import mediapipe as mp
 import tempfile
-import os
 import math
-import traceback
-from scipy.stats import variation
 
-# تهيئة MediaPipe Pose (يوصى باستخدام context manager إذا أردت تشغيل متكرر)
 mp_pose = mp.solutions.pose
-mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
-pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, min_detection_confidence=0.7, model_complexity=1)
+pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, min_detection_confidence=0.5)
+
+def analyze_gait(video):
+    cap = cv2.VideoCapture(video)
+    step_count = 0
+    right_ankle_y, left_ankle_y = [], []
+
+    while cap.isOpened():
+        ret, frame = cap.read()
+        if not ret:
+            break
+        frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+        result = pose.process(frame_rgb)
+
+        if result.pose_landmarks:
+            landmarks = result.pose_landmarks.landmark
+            right_ankle = landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ANKLE]
+            left_ankle = landmarks[mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ANKLE]
+            right_ankle_y.append(right_ankle.y)
+            left_ankle_y.append(left_ankle.y)
+
+    cap.release()
+
+    if len(right_ankle_y) < 10 or len(left_ankle_y) < 10:
+        return "لم يتم اكتشاف مشية واضحة في الفيديو.", None
+
+    # تحليل الاختلاف بين القدمين
+    diff = np.std(np.array(right_ankle_y) - np.array(left_ankle_y))
+    avg_right = np.mean(right_ankle_y)
+    avg_left = np.mean(left_ankle_y)
+
+    # مؤشرات تشخيصية بسيطة
+    if diff > 0.05 and abs(avg_right - avg_left) > 0.03:
+        diagnosis = "يبدو وجود عدم توازن واضح بين القدمين وقد يشير ذلك إلى اعتلال الأعصاب المحيطية أو قدم شاركوت.\nينصح بمراجعة الطبيب المختص."
+    elif np.mean(right_ankle_y) > 0.55 or np.mean(left_ankle_y) > 0.55:
+        diagnosis = "ارتفاع القدم أثناء المشي يدل على احتمال وجود Foot Drop (ضعف العضلة الظنبوبية الأمامية).\nينصح بمراجعة الطبيب."
+    else:
+        diagnosis = "المشية تبدو شبه طبيعية، مع ملاحظة خفيفة في الاتزان.\nيمكن المتابعة مع الطبيب إذا استمرت الأعراض."
+
+    # زر الحجز
+    button_html = """
+    <a href="https://www.mayoclinic.org/ar/patient-care-and-health-information" 
+       target="_blank" 
+       style="background-color:#4CAF50;color:white;padding:10px 20px;
+       text-decoration:none;border-radius:10px;display:inline-block;margin-top:10px;">
+       احجز موعد مع الطبيب
+    </a>
+    """
+
+    return f"<div style='font-size:18px'>{diagnosis}</div>{button_html}"
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=analyze_gait,
+    inputs=gr.Video(label="ارفع مقطع فيديو لمشيك"),
+    outputs=gr.HTML(label="نتيجة التحليل"),
+    title="تحليل المشية الذكي – الكشف عن الحالات العصبية والعضلية",
+    description="يرجى رفع فيديو قصير أثناء المشي، سيقوم النظام بتحليل نمط المشي لتقدير وجود مؤشرات مثل Foot Drop أو قدم شاركوت أو اعتلال الأعصاب."
+)
+
+demo.launch()
 
-def calculate_distance(point1, point2):
-    return math.hypot(point1[0]-point2[0], point1[1]-point2[1])
-
-def calculate_angle(a, b, c):
-    try:
-        a = np.array(a); b = np.array(b); c = np.array(c)
-        radians = np.arctan2(c[1]-b[1], c[0]-b[0]) - np.arctan2(a[1]-b[1], a[0]-b[0])
-        angle = abs(radians * 180.0 / math.pi)
-        if angle > 180.0:
-            angle = 360 - angle
-        return angle
-    except Exception:
-        return 0.0
-
-def calculate_asymmetry_index(left_values, right_values):
-    if not left_values or not right_values:
-        return 0.0
-    left_mean = float(np.mean(left_values))
-    right_mean = float(np.mean(right_values))
-    denom = (left_mean + right_mean) / 2.0
-    if denom == 0:
-        return 0.0
-    return abs(left_mean - right_mean) / denom * 100.0
-
-def analyze_neurological_gait(video_file, progress=gr.Progress()):
-    if video_file is None:
-        return "❌ يرجى رفع فيديو أولاً"
-    temp_path = None
-    try:
-        # حفظ الفيديو مؤقتًا إذا تم رفعه كـ bytes
-        if hasattr(video_file, "name"):
-            video_path = video_file.name
-        else:
-            tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp4")
-            tmp.write(video_file)
-            tmp.flush()
-            tmp.close()
-            video_path = tmp.name
-            temp_path = tmp.name
-
-        progress(0.05, desc="🔍 جاري فتح الفيديو...")
-        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-        if not cap.isOpened():
-            return "❌ لا يمكن فتح الفيديو"
-
-        total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) or 0
-        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) or 0
-        if fps <= 0 or fps > 1000:
-            fps = 30.0  # fallback
-        frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) or 640
-        frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) or 480
-
-        # محاولة تحسين تقدير pixel->meter:
-        # إذا أمكن الحصول على landmark رأس-كعب أو ارتفاع تقريبي من الميدان استخدمها،
-        # وإلا استخدم افتراض 1.70 m كنقطة بداية (تقريبي).
-        estimated_person_height_pixels = frame_height * 0.8 if frame_height > 0 else 384
-        pixel_to_meter_ratio = 1.7 / estimated_person_height_pixels if estimated_person_height_pixels > 0 else 1.7/384
-
-        analysis_data = {
-            'gait_speed': [], 'cadence': [],
-            'step_length_left': [], 'step_length_right': [],
-            'stride_length_left': [], 'stride_length_right': [],
-            'base_width': [], 'gait_cycle_time': [],
-            'step_time_left': [], 'step_time_right': [],
-            'stride_time_left': [], 'stride_time_right': [],
-            'double_support_time': [], 'single_support_time_left': [], 'single_support_time_right': [],
-            'ankle_angle_heel_strike_left': [], 'ankle_angle_heel_strike_right': [],
-            'ankle_angle_toe_off_left': [], 'ankle_angle_toe_off_right': [],
-            'foot_clearance_left': [], 'foot_clearance_right': [],
-            'foot_progression_angle_left': [], 'foot_progression_angle_right': [],
-            'left_foot_contact': [], 'right_foot_contact': []
-        }
-
-        prev_left_ankle = None
-        prev_right_ankle = None
-        prev_left_heel = None
-        prev_right_heel = None
-
-        left_step_start = None
-        right_step_start = None
-        last_double_support_start = None
-        in_double_support = False
-
-        left_foot_ground_contact = False
-        right_foot_ground_contact = False
-
-        frames_processed = 0
-        person_detected = False
-
-        progress(0.1, desc="🔬 جاري تحليل إطارات الفيديو...")
-        max_frames = min(500, total_frames) if total_frames > 0 else 500
-
-        while cap.isOpened() and frames_processed < max_frames:
-            ret, frame = cap.read()
-            if not ret:
-                break
-            current_time = frames_processed / fps
-            frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-            results = pose.process(frame_rgb)
-
-            if results.pose_landmarks:
-                person_detected = True
-                landmarks = results.pose_landmarks.landmark
-
-                # استخراج نقاط مهمة وتحويلها لبكسل
-                def lm(idx):
-                    return [landmarks[idx].x * frame_width, landmarks[idx].y * frame_height]
-
-                left_ankle = lm(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_ANKLE.value)
-                right_ankle = lm(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ANKLE.value)
-                left_knee = lm(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_KNEE.value)
-                right_knee = lm(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_KNEE.value)
-                left_heel = lm(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_HEEL.value)
-                right_heel = lm(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_HEEL.value)
-                left_foot_index = lm(mp_pose.PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX.value)
-                right_foot_index = lm(mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX.value)
-
-                # تلامس الأرض (عتبة تقريبية)
-                ground_threshold = frame_height * 0.92
-                current_left_contact = left_ankle[1] >= ground_threshold
-                current_right_contact = right_ankle[1] >= ground_threshold
-
-                # عرض القاعدة
-                base_width = abs(left_ankle[0] - right_ankle[0]) * pixel_to_meter_ratio
-                analysis_data['base_width'].append(base_width)
-
-                # زوايا الكاحل
-                left_ankle_angle_hs = calculate_angle(left_knee, left_ankle, left_foot_index)
-                right_ankle_angle_hs = calculate_angle(right_knee, right_ankle, right_foot_index)
-                left_ankle_angle_to = calculate_angle(left_heel, left_ankle, left_knee)
-                right_ankle_angle_to = calculate_angle(right_heel, right_ankle, right_knee)
-
-                analysis_data['ankle_angle_heel_strike_left'].append(left_ankle_angle_hs)
-                analysis_data['ankle_angle_heel_strike_right'].append(right_ankle_angle_hs)
-                analysis_data['ankle_angle_toe_off_left'].append(left_ankle_angle_to)
-                analysis_data['ankle_angle_toe_off_right'].append(right_ankle_angle_to)
-
-                # ارتفاع القدم (سم)
-                left_foot_clearance = max(0.0, (ground_threshold - min(left_ankle[1], left_foot_index[1])) * pixel_to_meter_ratio * 100.0)
-                right_foot_clearance = max(0.0, (ground_threshold - min(right_ankle[1], right_foot_index[1])) * pixel_to_meter_ratio * 100.0)
-                analysis_data['foot_clearance_left'].append(left_foot_clearance)
-                analysis_data['foot_clearance_right'].append(right_foot_clearance)
-
-                # زاوية تقدم القدم
-                left_foot_vector = [left_foot_index[0] - left_heel[0], left_foot_index[1] - left_heel[1]]
-                right_foot_vector = [right_foot_index[0] - right_heel[0], right_foot_index[1] - right_heel[1]]
-                left_foot_angle = math.degrees(math.atan2(left_foot_vector[1], left_foot_vector[0]))
-                right_foot_angle = math.degrees(math.atan2(right_foot_vector[1], right_foot_vector[0]))
-                analysis_data['foot_progression_angle_left'].append(left_foot_angle)
-                analysis_data['foot_progression_angle_right'].append(right_foot_angle)
-
-                # توقيت بداية الخطوة
-                if current_left_contact and not left_foot_ground_contact:
-                    if left_step_start is not None:
-                        step_time = current_time - left_step_start
-                        analysis_data['step_time_left'].append(step_time)
-                    left_step_start = current_time
-
-                if current_right_contact and not right_foot_ground_contact:
-                    if right_step_start is not None:
-                        step_time = current_time - right_step_start
-                        analysis_data['step_time_right'].append(step_time)
-                    right_step_start = current_time
-
-                # طولي الخطوة (باستخدام الكاحل السابق للقدم المقابلة)
-                if prev_left_ankle is not None and prev_right_ankle is not None:
-                    if current_left_contact and not left_foot_ground_contact:
-                        step_length = calculate_distance(left_ankle, prev_right_ankle) * pixel_to_meter_ratio
-                        analysis_data['step_length_left'].append(step_length)
-                    if current_right_contact and not right_foot_ground_contact:
-                        step_length = calculate_distance(right_ankle, prev_left_ankle) * pixel_to_meter_ratio
-                        analysis_data['step_length_right'].append(step_length)
-
-                # حساب الدعم المزدوج بشكل صحيح (تسجيل مدة كل حدث)
-                if current_left_contact and current_right_contact:
-                    if not in_double_support:
-                        # بداية مرحلة دعم مزدوج
-                        in_double_support = True
-                        last_double_support_start = current_time
-                else:
-                    if in_double_support and last_double_support_start is not None:
-                        # انتهاء مرحلة دعم مزدوج: سجل المدة
-                        duration = current_time - last_double_support_start
-                        analysis_data['double_support_time'].append(duration)
-                    in_double_support = False
-                    last_double_support_start = None
-
-                # تحديث الحالات والقيم السابقة
-                left_foot_ground_contact = current_left_contact
-                right_foot_ground_contact = current_right_contact
-                analysis_data['left_foot_contact'].append(1 if current_left_contact else 0)
-                analysis_data['right_foot_contact'].append(1 if current_right_contact else 0)
-
-                prev_left_ankle = left_ankle
-                prev_right_ankle = right_ankle
-                prev_left_heel = left_heel
-                prev_right_heel = right_heel
-
-                frames_processed += 1
-
-            # تحديث التقدّم
-            if frames_processed % 50 == 0:
-                progress(0.1 + (frames_processed / max_frames) * 0.7,
-                         desc=f"🔬 جاري تحليل الإطارات... ({frames_processed}/{max_frames})")
-
-        cap.release()
-
-        if not person_detected:
-            return "❌ لم يتم اكتشاف شخص في الفيديو"
-
-        progress(0.85, desc="📊 حساب المؤشرات الإحصائية...")
-
-        def safe_mean(data):
-            return float(np.mean(data)) if data else 0.0
-        def safe_std(data):
-            return float(np.std(data)) if data else 0.0
-        def safe_cv(data):
-            if not data or len(data) < 2 or np.mean(data) == 0:
-                return 0.0
-            return (np.std(data) / np.mean(data)) * 100.0
-
-        total_time = frames_processed / fps if fps > 0 else frames_processed / 30.0
-        total_steps = (len(analysis_data['step_time_left']) + len(analysis_data['step_time_right'])) / 2.0
-        cadence = (total_steps / total_time) * 60.0 if total_time > 0 else 0.0
-
-        avg_step_length = safe_mean(analysis_data['step_length_left'] + analysis_data['step_length_right'])
-        gait_speed = (cadence * avg_step_length) / 60.0  # m/s
-
-        avg_step_time = safe_mean(analysis_data['step_time_left'] + analysis_data['step_time_right'])
-        gait_cycle_time = avg_step_time * 2.0 if avg_step_time > 0 else 0.0
-
-        total_double_support = safe_mean(analysis_data['double_support_time']) if analysis_data['double_support_time'] else 0.0
-        double_support_percentage = (total_double_support / gait_cycle_time) * 100.0 if gait_cycle_time > 0 else 0.0
-
-        step_length_cv = safe_cv(analysis_data['step_length_left'] + analysis_data['step_length_right'])
-
-        asymmetry_indicators = {
-            'طول الخطوة': calculate_asymmetry_index(analysis_data['step_length_left'], analysis_data['step_length_right']),
-            'زمن الخطوة': calculate_asymmetry_index(analysis_data['step_time_left'], analysis_data['step_time_right']),
-            'زاوية الهبوط': calculate_asymmetry_index(analysis_data['ankle_angle_heel_strike_left'], analysis_data['ankle_angle_heel_strike_right']),
-            'زاوية الدفع': calculate_asymmetry_index(analysis_data['ankle_angle_toe_off_left'], analysis_data['ankle_angle_toe_off_right']),
-            'ارتفاع القدم': calculate_asymmetry_index(analysis_data['foot_clearance_left'], analysis_data['foot_clearance_right'])
-        }
-
-        avg_ankle_hs_left = safe_mean(analysis_data['ankle_angle_heel_strike_left'])
-        avg_ankle_hs_right = safe_mean(analysis_data['ankle_angle_heel_strike_right'])
-        avg_ankle_to_left = safe_mean(analysis_data['ankle_angle_toe_off_left'])
-        avg_ankle_to_right = safe_mean(analysis_data['ankle_angle_toe_off_right'])
-        avg_foot_clearance_left = safe_mean(analysis_data['foot_clearance_left'])
-        avg_foot_clearance_right = safe_mean(analysis_data['foot_clearance_right'])
-        avg_base_width = safe_mean(analysis_data['base_width'])
-        avg_foot_angle_left = safe_mean(analysis_data['foot_progression_angle_left'])
-        avg_foot_angle_right = safe_mean(analysis_data['foot_progression_angle_right'])
-
-        affected_side = "اليمين" if (avg_ankle_hs_right < avg_ankle_hs_left or avg_foot_clearance_right < avg_foot_clearance_left) else "اليسار"
-
-        # قواعد تشخيص تجريبية (يمكن تعديلها طبياً)
-        risk_factors = 0
-        if gait_speed < 0.8: risk_factors += 1
-        if cadence < 90: risk_factors += 1
-        if asymmetry_indicators['طول الخطوة'] > 15: risk_factors += 1
-        if asymmetry_indicators['زاوية الهبوط'] > 20: risk_factors += 1
-        if double_support_percentage > 25: risk_factors += 1
-        if step_length_cv > 15: risk_factors += 1
-        if (affected_side == "اليمين" and avg_ankle_hs_right < 80) or (affected_side == "اليسار" and avg_ankle_hs_left < 80):
-            risk_factors += 2
-
-        risk_percentage = min(95, risk_factors * 15)
-
-        if risk_factors >= 5:
-            diagnosis = "🩺 احتمال قوي لإصابة عصبية"
-            risk_level = "عالية جداً"
-        elif risk_factors >= 3:
-            diagnosis = "🩺 احتمال إصابة عصبية"
-            risk_level = "عالية"
-        elif risk_factors >= 2:
-            diagnosis = "⚠️ مؤشرات تستدعي الانتباه"
-            risk_level = "متوسطة"
-        else:
-            diagnosis = "✅ المشية ضمن الطبيعي"
-            risk_level = "منخفضة"
-
-        progress(1.0, desc="✅ اكتمل التحليل!")
-
-        report = f"""
-# 📊 التقرير الشامل لتحليل المشية
-## 🩺 التشخيص:
-**{diagnosis}**
-## 📊 نسبة الخطورة:
-**{risk_percentage}%** - مستوى خطورة **{risk_level}**
-## 📍 الجانب المتأثر:
-**{affected_side}**
-## 📈 المؤشرات الكمية:
-### 1. السرعة والتواتر:
-- **سرعة المشي**: {gait_speed:.2f} م/ث
-- **تواتر الخطوات**: {cadence:.1f} خطوة/دقيقة
-### 2. أطوال الخطوات:
-- **طول الخطوة اليمنى**: {safe_mean(analysis_data['step_length_right']):.3f} م
-- **طول الخطوة اليسرى**: {safe_mean(analysis_data['step_length_left']):.3f} م
-- **تذبذب طول الخطوة**: {step_length_cv:.1f}%
-### 3. الأبعاد والزوايا:
-- **عرض القاعدة**: {avg_base_width:.3f} م
-- **زمن الدورة الكاملة**: {gait_cycle_time:.2f} ثانية
-- **نسبة الدعم المزدوج**: {double_support_percentage:.1f}%
-### 4. زوايا الكاحل:
-- **زاوية الهبوط - اليمنى**: {avg_ankle_hs_right:.1f}°
-- **زاوية الهبوط - اليسرى**: {avg_ankle_hs_left:.1f}°
-- **زاوية الدفع - اليمنى**: {avg_ankle_to_right:.1f}°
-- **زاوية الدفع - اليسرى**: {avg_ankle_to_left:.1f}°
-### 5. ارتفاع القدم:
-- **الارتفاع - اليمنى**: {avg_foot_clearance_right:.1f} سم
-- **الارتفاع - اليسرى**: {avg_foot_clearance_left:.1f} سم
-### 6. عدم التناسق بين الجانبين:
-{chr(10).join([f"- {key}: {value:.1f}%" for key, value in asymmetry_indicators.items()])}
-## 💡 ط��يقة التصوير المثالية:
-- 📹 فيديو **جانبي** واضح للمشي
-- 👣 إظهار **القدمين والساقين** بالكامل
-- 🚶 المشي **الطبيعي** لمسافة كافية
-- ⏱️ مدة **15-30 ثانية**
-- 💡 إضاءة **جيدة** وخلفية بسيطة
-## 🎯 الإجراء المقترح:
-{("🔄 مراجعة طبيب أعصاب متخصص" if risk_percentage >= 60 else 
-  "👁️ مراجعة طبية للتقييم الدقيق" if risk_percentage >= 40 else 
-  "👁️ المتابعة الدورية")}
----
-*تم تحليل {frames_processed} إطار بسرعة {fps:.1f} إطار/ثانية*
-"""
-        return report
-
-    except Exception as e:
-        tb = traceback.format_exc()
-        return f"❌ خطأ في التحليل: {str(e)}\n\nتفاصيل:\n{tb}"
-    finally:
-        try:
-            if temp_path and os.path.exists(temp_path):
-                os.unlink(temp_path)
-        except Exception:
-            pass
-        try:
-            pose.close()
-        except Exception:
-            pass
-
-# واجهة التطبيق (لم أتغيّر كثيراً عن ما لديك)
-with gr.Blocks(title="التحليل الشامل للمشية العصبية", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🩺 النظام الشامل لتحليل المشية العصبية")
-    gr.Markdown("## تحليل كمي دقيق لجميع مؤشرات المشية العصبية")
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            gr.Markdown("### 📹 رفع فيديو المشي")
-            gr.Markdown("""
-            **لتحليل دقيق يرجى:**
-            - فيديو جانبي واضح
-            - ظهور القدمين كاملين
-            - المشي الطبيعي
-            - إضاءة جيدة
-            - مدة 15-30 ثانية
-            """)
-            video_input = gr.File(
-                label="اختر ملف الفيديو",
-                file_types=[".mp4", ".avi", ".mov"],
-                type="binary"
-            )
-            analyze_btn = gr.Button("بدء التحليل الشامل", variant="primary")
-        with gr.Column(scale=2):
-            gr.Markdown("### 📋 التقرير الشامل")
-            output_report = gr.Markdown(value="**سيظهر هنا التقرير الكامل مع جميع المؤشرات**")
-
-    analyze_btn.click(fn=analyze_neurological_gait, inputs=[video_input], outputs=[output_report])
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)