Medical Image Segmentation using Swin Transformer (AI Model)

قمت بتطوير نموذج متقدم لتقسيم الصور الطبية (Medical Image Segmentation) باستخدام تقنيات التعلم العميق وTransformer (Swin Transformer).

يشمل العمل:

- بناء نموذج segmentation مخصص لمعالجة صور طبية متعددة الأنماط (MRI, CT)

- تحسين الأداء باستخدام Dice Loss + BCE

- معالجة مشكلة عدم توازن البيانات باستخدام Metrics متقدمة (IoU, Dice, Kappa)

- تطبيق Data Augmentation لتحسين التعميم

- تحسين الاستقرار العددي باستخدام Mixed Precision و Gradient Clipping

النتائج:

- تحسين واضح في دقة التقسيم (Dice & IoU)

- نموذج قابل للتعميم على بيانات مختلفة

- Pipeline كاملة من التدريب إلى التقييم

المشروع مناسب للأبحاث الطبية والتطبيقات الصحية.