تطوير نموذج U-Net لتقسيم الصور الطبية
تفاصيل العمل
تقسيم الصور الطبية باستخدام U-Net قمت بتطوير مشروع تعلم عميق لتقسيم الصور الطبية باستخدام معمارية U-Net، حيث ركز المشروع على معالجة الصور الطبية وتجهيز البيانات وبناء وتدريب نموذج مخصص لتنفيذ مهام التقسيم بدقة عالية، مع تحسين جودة التنبؤ باستخدام تقنيات الـ Image Normalization ومعالجة البيانات. التقنيات والأدوات المستخدمة: • Python • TensorFlow / Keras • OpenCV • NumPy • U-Net Architecture مميزات المشروع: • معالجة وتجهيز الصور الطبية • بناء نموذج U-Net بطريقة Encoder-Decoder • تنفيذ Image Segmentation باستخدام Deep Learning • إنشاء وتوقع الـ Masks • تدريب النموذج وتقييم الأداء ساهم المشروع في تطوير خبرتي في Computer Vision وDeep Learning وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية.
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
