تطوير نموذج لتقسيم الصور الطبية وتحليل الأنسجة الحيوية

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي لتقسيم الصور الطبية (Medical Image Segmentation) باستخدام نموذج U-Net وتقنيات التعلم العميق، بهدف تحديد الأجسام الحيوية بدقة داخل الصور الطبية، مثل الخلايا أو المناطق المصابة. تم تنفيذ المشروع باستخدام مجموعة بيانات طبية متخصصة، مع تطبيق مراحل متكاملة شملت معالجة البيانات، وتحسين جودة الصور، وتنفيذ تقنيات Data Augmentation للتغلب على محدودية حجم البيانات وتحسين قدرة النموذج على التعميم. تم تطوير وتدريب نموذج U-Net ومقارنته مع أساليب تقليدية تعتمد على Thresholding لتقييم مدى التحسن في الأداء. كما تم قياس كفاءة النموذج باستخدام مؤشرات تقييم متخصصة مثل Dice Coefficient و Intersection over Union (IoU)، مع عرض النتائج بصريًا لإظهار دقة عملية التقسيم. التقنيات والأدوات المستخدمة: Python • PyTorch • OpenCV • NumPy • Matplotlib • U-Net Architecture • Convolutional Neural Networks (CNNs) • Medical Image Segmentation • Data Augmentation • Image Preprocessing • Dice Score • Intersection over Union (IoU). مخرجات المشروع: • نموذج مدرب لتقسيم الصور الطبية. • أوزان النموذج (Trained Weights). • نتائج تقييم دقيقة باستخدام Dice و IoU. • تقارير ورسوم توضيحية لنتائج التقسيم. • مقارنة بين النموذج المقترح والأساليب التقليدية. ساهم المشروع في تحقيق نتائج دقيقة في تحديد المناطق المستهدفة داخل الصور الطبية، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات البحثية والطبية المعتمدة على الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي.