طوير نموذج ذكاء اصطناعي لتجزئة صور الدماغ بالرنين المغناطيسي (Brain MRI Segmentation Project)

تم تنفيذ هذا المشروع لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تجزئة صور الدماغ بالرنين المغناطيسي (MRI Segmentation) من أجل تحديد مناطق الأورام والأنسجة بدقة عالية. اعتمد المشروع على تصميم نموذج U-Net (أو نسخة محسّنة منه) نظرًا لكفاءته العالية في مهام التجزئة الطبية. تم استخدام بيانات مفتوحة المصدر تحتوي على صور دماغية متعددة القنوات (T1، T2، FLAIR)، مع تطبيق سلسلة من خطوات المعالجة المسبقة مثل تطبيع الصور (Normalization)، إزالة الضوضاء (Denoising)، وتوحيد الأبعاد (Resizing). خضع النموذج للتدريب باستخدام خوارزميات تعلم عميق (TensorFlow / PyTorch) مع ضبط المعاملات الفائقة (Hyperparameters Tuning) وتحليل الأداء عبر مؤشرات مثل Dice Coefficient وIoU (Intersection over Union). يتضمن هذا التقرير شرحًا فنيًا كاملًا لخطوات بناء النموذج، تجهيز البيانات، نتائج التجزئة البصرية، وتوصيات لتحسين الأداء ودعم التعميم السريري للنموذج. المنهجية المتبعة (Methodology) جمع البيانات: استخدام مجموعات بيانات مفتوحة مثل BraTS أو ISLES. معالجة مسبقة: إزالة الخلفيات، تطبيع شدة الإضاءة، ومحاذاة الصور (Registration). بناء النموذج: استخدام شبكة U-Net أو U-Net++ بتنسيق encoder-decoder مع layers من نوع Conv2D وBatchNorm وReLU. التدريب: تطبيق خوارزمية Adam، معدل تعلم متكيف، وعدد معين من الـ Epochs مع Early Stopping. التقييم: استخدام Dice Score، IoU، وLoss Function مخصصة (Dice Loss / BCE-Dice Loss). النشر: حفظ النموذج بصيغة H5 أو PT، ودمجه في واجهة برمجة تطبيقات (API) لاستدعائه من تطبيق ويب أو موبايل. التوثيق: توضيح معايير الأداء وشرح بصري للنتائج (segment masks + overlay على الصورة الأصلية).