تجزئة صور السلائل باستخدام U-Net

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج U-Net لتجزئة صور السلائل (Polyps) في صور الجهاز الهضمي، باستخدام مجموعة بيانات Kvasir-SEG. يهدف المشروع إلى تحسين دقة الكشف المبكر عن السلائل، مما يساهم في الوقاية من سرطان القولون والمستقيم.

مميزات المشروع

استخدام نموذج U-Net: لتجزئة دقيقة للسلائل في الصور الطبية.

معالجة مجموعة بيانات Kvasir-SEG: التي تحتوي على 1000 صورة لسلائل مع التوصيفات المقابلة.

تحسين دقة التجزئة: من خلال تطبيق تقنيات التعلم العميق المتقدمة.

GitHub

مستقبل المشروع

تقييم الأداء: باستخدام مقاييس مثل دقة التجزئة ومعامل التداخل (IoU).

تحسين النموذج: من خلال تجربة معماريات مختلفة وتقنيات تعزيز البيانات.

تطبيق النموذج عمليًا: للمساعدة في التشخيص الطبي وتحسين نتائج المرضى