Panorama Teeth segmentation

فكرة المشروع

المشروع يهدف إلى معالجة الصور الطبية (Dental Panoramic X-ray) لاستخراج الأسنان بشكل منفصل عن باقي مكونات الصورة (العظام – الخلفية – الأنسجة).

الـ Segmentation بيساعد أطباء الأسنان والباحثين على:

عدّ الأسنان بشكل آلي.

اكتشاف الأسنان الناقصة أو الزائدة.

تحديد مناطق التسوس أو المشاكل.

تسهيل تشخيص الحالات بشكل أسرع ودقيق.

الأدوات والتقنيات

Python

Deep Learning (CNN / U-Net / SegNet models)

TensorFlow / PyTorch

OpenCV لمعالجة الصور.

Augmentation (لتكبير حجم البيانات وتحسين دقة النموذج).

خطوات العمل

تجهيز البيانات:

استخدام صور بانوراما للأسنان مع الـ ground truth masks (تقسيم الأسنان).

عمل Preprocessing (تحويل رمادي، Normalization، Resize).

تصميم النموذج:

اختيار شبكة عميقة متخصصة في الـ Segmentation (مثل U-Net).

تدريب النموذج على مجموعة بيانات (Training set).

التقييم:

قياس الأداء باستخدام معايير زي:

IoU (Intersection over Union)

Dice coefficient

Accuracy & Loss curves

النتائج:

صورة بانوراما → مخرجات Segmentation (الأسنان ملونة/محددة بوضوح).

تحسين التشخيص الآلي لأطباء الأسنان.

المخرجات المتوقعة

أداة أو نموذج قادر على تقسيم الأسنان من صور بانوراما.

إمكانية دمج النموذج لاحقًا مع نظام دعم قرار طبي (Dental CAD).