كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات تناقش نموذج U-Net لتجزئة الصور الطبية

ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة (نموذج U-Net لتجزئة الصور الطبية: إطارٌ معتمد على التعلم العميق) للطالبة أژين عمر جبار وباشراف الاستاذ الدكتور عاصم مجيد مرشد

هدفت الرسالة إلى بناء إطار عملي ودقيق لتجزئة الصور الطبية اعتمادًا على معمارية U-Net بهدف تحديد المناطق المستهدفة داخل الصور بشكل آلي.
اعتمدت المنهجية على إعداد البيانات وتقسيمها إلى تدريب/ تحقق/اختبار، مع تطبيق مراحل معالجة مسبقة لتحسين جودة
المدخلات وتوحيدها.
كما تم تدريب النموذج باستخدام إعدادات تدريب مناسبة ودوال خسارة داعمة لمهام التجزئة لضمان تحسين دقة القناع وحدود المنطقة.
وتضمنت الدراسة مرحلة تقييم شاملة باستخدام مؤشرات أداء مثل Dice و IoU
وقياسات الدقة Acc المرتبطة به
وأظهرت النتائج كفاءة الإطار المقترح في إنتاج أقنعة تجزئة أكثر اتساقًا وتحسين قدرة النموذج على التقاط التفاصيل الدقيقة.
وأوصت الباحثة بإمكانية توظيف النموذج ضمن التطبيقات الطبية المستقبلية وتطويره ليشمل بيانات أكثر تنوعًا وتطبيقات عملية أوسع.