SCAF — Structural Conservation Adaptive Flow

قانون فيزيائي واحد. سبعة منتجات. 322 اختبار موثق. صفر GPU.

المبدأ الأساسي

C  = sum(x) / mean(mask)     # ثابت الحفاظ
Ec = |sum(x*) - C| → 0      # خطأ الحفاظ

أي إشارة فيزيائية حقيقية تحفظ مجموع طاقتها. SCAF يحوّل هذا القانون إلى خوارزمية بسيطة تعمل على 7 مجالات طبية.

التثبيت

pip install scaf-medical

مع كل الاعتماديات:

pip install scaf-medical[full]

الاستخدام السريع

SCAF-Inverse — تحسين MRI

import numpy as np
from scaf import SCAFInverse

# kspace: 2D complex array من جهاز MRI
# mask:   2D binary array (1=مقاس، 0=مفقود)
recon  = SCAFInverse()
result = recon.reconstruct(kspace, mask)

# قياس الجودة
snr = recon.snr(reference, result)
print(f"SNR: {snr:.2f} dB")

SCAF-Video — إصلاح فيديو القلب

from scaf import SCAFVideo

# frames:    [T, H, W] — الإطارات (المفقودة = أصفار)
# drop_mask: [T] bool  — True = مفقود
fixer   = SCAFVideo()
repaired = fixer.repair(frames, drop_mask)

SCAF-Guard — كشف هلوسة AI

from scaf import SCAFGuard

guard  = SCAFGuard(threshold=0.05)
result = guard.verify(ai_output, reference_input)

print(result['verdict'])            # PASS / WARNING / FAIL / CRITICAL
print(result['is_hallucination'])   # bool
print(result['confidence'])         # 0.0 - 1.0

SCAF-Cert — شهادة جودة رياضية

from scaf import SCAFCert

cert = SCAFCert()
certificate = cert.certify(reconstructed_image, mask)

print(certificate['verdict'])       # CERTIFIED / WARNING / FAIL
print(certificate['bound_l2'])      # الحد الأعلى لخطأ L2
print(certificate['bound_snr_db'])  # الحد الأعلى لخطأ SNR

SCAF-SORL — تحسين الصور العامة

from scaf import SCAFSORL

enhancer = SCAFSORL()
enhanced = enhancer.enhance(image)

النتائج الموثقة

مقارنة SCAF-Inverse مع المنافسين (4x Random — M4Raw)

المعاملات المقفلة

beta  = 2.42   # قوة الانتشار  — ثابت عبر كل المجالات
dt    = 0.05   # الخطوة الزمنية — ثابت عبر كل المجالات
kappa = 0.22   # عتبة الحواف  — يتغير قليلاً بين المجالات

الاختبارات

pip install scaf-medical[dev]
pytest scaf/tests/ -v

الاقتباس

@software{scaf2025,
  title  = {SCAF: Structural Conservation Adaptive Flow},
  author = {SCAF Research Laboratory},
  year   = {2025},
  url    = {https://github.com/scaf-lab/scaf},
  note   = {322 validated tests, 98.2\% success rate}
}

الترخيص

MIT License — مجاني للاستخدام البحثي والتجاري.