Brain Tumor Segmentation

قمت بتطوير نموذج Semantic Segmentation مخصص لاكتشاف وتحديد مناطق أورام المخ في الصور الطبية باستخدام معمارية U-Net، وهي من أكثر النماذج استخدامًا في مجال Medical Image Analysis.

تعريف للمشكلة : تجزئة أورام المخ بدقة عالية من صور طبية رمادية ( MRI/CT ) بهدف دعم التشخيص المبكر وتقليل الاعتماد الكامل على الفحص اليدوي. وكانت البيانات من موقع كاجل عبارة عن صور للاشعات وكانت نحو اكثر من 6000 شريحة طبية صور واقنعة (images, masks)

Preprocessing Pipeline: تحويل الصور إلى Grayscale - تغيير الحجم الي 256×256 - Normalization إلى نطاق [0–1] - Reshaping إلى (256,256,1).

معمارية النموذج: Encoder-Decoder U-Net - Convolution Blocks (Conv2D + BatchNorm + ReLU) - Dropout - Skip Connections - Conv2DTranspose

ولقد قمت بتصميم مقياس مختلف قليلا عن المعتاد كالدقة ألا وهو dice loss لانه اكثر حساسية والتقييم كان عن طريق ال Dice Coefficient