medical images analysis

باستخدام لغة البرمدة بايثون

معالجة الصورة: قبل البدء في التحليل، غالبًا ما يكون من الضروري معالجة الصور الطبية لتحسين جودتها وإزالة أي أخطاء أو ضوضاء. قد تشمل هذه الخطوة عمليات مثل تغيير الحجم، وتغيير المقياس، وإزالة الضوضاء، أو تطبيع التباين، وذلك اعتمادًا على المتطلبات المحددة للتحليل.

تقسيم الصورة: ينطوي تقسيم الصورة على تقسيمها إلى مناطق أو هياكل ذات معنى. بالنسبة لتحليل الدماغ، تشمل المهام الشائعة تقسيم أنسجة الدماغ المختلفة (مثل المادة الرمادية والمادة البيضاء) أو تحديد هياكل تشريحية محددة (مثل البطينات أو الأورام). مكتبات Python مثل SimpleITK أو scikit-image توفر أدوات لتقسيم الصور.

استخراج المعالم: بعد تقسيم الصورة الطبية، يتم استخراج المعالم ذات الصلة لقياس الخصائص المحددة. يمكن أن تشمل هذه المعالم الخصائص الشكلية، وإحصاءات الكثافة، ومعالم النسيج أو القياسات الأخرى المتعلقة بالمجال المحدد. مكتبات Python مثل scikit-image أو OpenCV توفر طرقًا مختلفة لاستخراج المعالم.