🔬 تکنیک‌های سگمنیشن در پزشکی با کمک هوش مصنوعی

سگمنیشن یا تفکیک تصویر یکی از مهم‌ترین مراحل در پردازش تصاویر پزشکی است که برای تشخیص بیماری‌ها، برنامه‌ریزی درمان و پایش روند بهبود بیماران استفاده می‌شود. در این فرآیند، اندام‌ها، تومورها یا بافت‌های مختلف تصویر به‌طور دقیق از یکدیگر جدا می‌شوند.

🟢 روش‌های اصلی سگمنیشن در پزشکی:

۱️⃣ روش‌های کلاسیک

♻️آستانه‌گذاری (Thresholding) بر اساس شدت پیکسل‌ها
♻️لبه‌یابی (Edge Detection) برای تشخیص مرز بین بافت‌ها
♻️نواحی متصل (Region Growing) با گسترش از یک نقطه اولیه


۲️⃣ مدل‌های یادگیری ماشین سنتی

♻️استفاده از ویژگی‌های شدت و هندسی
♻️الگوریتم‌هایی مثل K-means، Random Forest یا SVM


۳️⃣ شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

♻️معماری U-Net: پرکاربردترین در تصاویر پزشکی
♻️معماری V-Net: نسخه سه‌بعدی مناسب برای MRI و CT
♻️مدل‌هایی مثل SegNet و DeepLab برای تصاویر پیچیده‌تر


۴️⃣ روش‌های پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق

♻️ روش Attention U-Net با تمرکز بر نواحی مهم مانند تومورها
♻️روش GANs برای بهبود دقت در داده‌های محدود
♻️مدل Transformers (مثل Swin-Unet, TransUNet) برای درک روابط بلندمدت


۵️⃣ چالش‌ها و آینده

♻️کمبود داده‌های برچسب‌خورده در پزشکی
♻️نیاز به دقت بسیار بالا در حضور نویز و تنوع بیماران
♻️حرکت به سمت چندوجهی (Multimodal Segmentation) با ترکیب داده‌های CT، MRI و سوابق بیمار


📌 اهمیت این تکنیک‌ها در پزشکی مدرن غیرقابل انکار است، چون می‌توانند دقت تشخیص را افزایش داده و جان بیماران بیشتری را نجات دهند.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #پزشکی #یادگیری_عمیق #Segmentation #تصویربرداری

🍕 Superpixel Anything (SOTA) —
مدل سوپراپیکسل همه‌کاره 🍕

🔹 SuperPixel Anything Model (SPAM)
یک فریم‌ورک انعطاف‌پذیر برای سگمنتیشن تصاویر است. این مدل ترکیبی از استخراج ویژگی‌های تصویری برای تولید سوپراپیکسل و یک مدل از پیش‌آموزش‌دیده در مقیاس بزرگ است که امکان سگمنتیشن بدون وابستگی به معنا (semantic-agnostic) را فراهم می‌کند. نتیجه: سوپراپیکسل‌هایی که به‌طور دقیق با ماسک‌ها منطبق می‌شوند.

📌 ویژگی‌ها:

♻️تولید سوپراپیکسل‌های سازگار با ساختار تصویر
♻️قابلیت استفاده در کاربردهای مختلف بینایی ماشین
♻️دیتاست و ریپوی متن‌باز برای پژوهشگران



👉 مقاله: arxiv.org/pdf/2509.12791
👉 کد: github.com/waldo-j/spam

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #Superpixel #Segmentation #AI #SOTA

🥇 SaSaSa2VA
قهرمان چالش LSVOS 🥇

⛔️این مدل با معرفی رویکرد Segmentation Augmentation باعث بهبود درک ویدئو در سطح جهانی شده و در عین حال کارآمد باقی می‌ماند.
همچنین در مرحله‌ی inference از Selective Averaging برای ترکیب پایدار پیش‌بینی‌های مکمل استفاده می‌کند.

📊 نتیجه؟ دستیابی به SOTA در هفتمین چالش LSVOS (بخش RVOS) 🎉
کدی کاملاً عملیاتی و متن‌باز تحت لایسنس Apache در دسترس است.

📄 مقاله:
https://arxiv.org/pdf/2509.16972
💻 ریپو:
https://github.com/magic-research/Sa2VA

@rss_ai_ir

#AI #VideoUnderstanding #LSVOS #Segmentation #DeepLearning #opensource

🏆 برنده MOSEv2 Challenge 2025 🏆

🔹 راهکاری کاربردی برای سگمنتیشن پیچیده بر اساس مفهوم جدید Segment Concept (SeC).
این فریم‌ورک مبتنی بر مفهوم، تمرکز را از feature matching سنتی به سمت ساخت تدریجی و بهره‌گیری از نمایش‌های سطح بالا و شیء-محور جابه‌جا می‌کند.

📄 منابع:

مقاله اصلی
مقاله SeC
کد منبع (Apache 2.0)
پروژه


@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #Segmentation #MOSEv2 #SeC #DeepLearning

🔥 تنسنت بخشی از Hunyuan Studio را که مسئول سگمنتیشن اشیای سه‌بعدی است به صورت اوپن‌سورس منتشر کرد!

🔹 دو متد کلیدی:

P3-SAM —
❌ مدل سگمنتیشن قطعات در فرمت سه‌بعدی.

X-Part —
❌مدل تولید قطعات با نتایج عالی در کنترل‌پذیری و کیفیت شکل.


📂 کد: GitHub
📦 وزن‌ها: Hugging Face

🌐 جزئیات بیشتر:

P3-SAM
X-Part


👉 یک گام دیگر برای دسترس‌پذیرتر شدن پایپ‌لاین‌های پیچیده کار با 3D برای جامعه پژوهشگران و توسعه‌دهندگان.

#AI #3D #Segmentation #OpenSource #Hunyuan #Tencent #DeepLearning

@rss_ai_ir

🧩 Segment Anything 3 –
نسل سوم سام از Meta به‌صورت بی‌سر و صدا در ICLR منتشر شد!

📍 اگر SAM 1 فقط اجازه می‌داد با یک کلیک روی تصویر، شیء مورد نظر را بخش‌بندی کنید،
و SAM 2 قابلیت ویدیو و حافظه موقت (Memory) را اضافه کرده بود،

حالا SAM 3 پا را فراتر گذاشته:
کافی است فقط توصیف کنید چه چیزی می‌خواهید — مثلاً:

> «اتوبوس زرد مدرسه»، «گربه راه‌راه»، «سیب قرمز» 🍎



مدل خودش همه نمونه‌های آن شیء را در تصویر یا ویدیو پیدا کرده و ماسک دقیق رسم می‌کند.
به زبان ساده: بخش‌بندی تصویری بالاخره یاد گرفت حرف زدن! 🎯
---

💡 در SAM 3 دیگر از دستورهای طولانی خبری نیست — کافی است از اسم‌های کوتاه، نمونه‌های تصویری یا ترکیبی از هر دو استفاده کنید.
❌شما فقط مفهوم را بیان می‌کنید، مدل خودش تشخیص می‌دهد و مرزها را ترسیم می‌کند.
---

🧠 زیرساخت داده‌ای عظیم پشت این مدل:

♻️۴ میلیون مفهوم منحصربه‌فرد (unique concepts)
♻️۵۲ میلیون ماسک تأییدشده توسط انسان‌ها و LLMها (که کار یکدیگر را ارزیابی کرده‌اند)
---

⚙️ نتیجه:

✳️دقت حدوداً ۲ برابر بهتر از SAM 2
✳️عملکرد تقریباً هم‌سطح با انسان در آزمون‌های Open-Vocabulary
✳️سرعت در حد Real-Time (بلادرنگ)

---

📘 مقاله در ICLR:
🔗 openreview.net/forum?id=r35clVtGzw

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #SAM3 #SegmentAnything #Vision #ComputerVision #MetaAI #ICLR #Segmentation #AI

🔥 SAM 2++:
رهگیری هرچیز در هر سطحی! 🔥

🧠 مدل SAM 2++ نسخه‌ای پیشرفته از سیستم Segment Anything است که به‌صورت یکپارچه می‌تواند اشیاء را در هر سطحی (ماسک، باکس یا نقطه) رهگیری کند.
نتایج اولیه بسیار چشمگیر هستند — اما متأسفانه هنوز کد آن منتشر نشده 😢

📘 جزئیات بیشتر:
🔹 مقاله: arxiv.org/pdf/2510.18822
🔹 پروژه: tracking-any-granularity.github.io
🔹 ریپازیتوری: 😞 هنوز منتشر نشده

@rss_ai_ir

#AI #SAM #Segmentation #Tracking #ComputerVision #DeepLearning #هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین

@rss_ai_ir

🔥مدل SAM 3 / SAM 3D رسماً منتشر شد! 🔥
متا خانواده‌ی SAM 3 را معرفی کرد — یک مدل یکپارچه برای Detection، Segmentation و Tracking اشیاء در تصاویر و ویدیو با استفاده از:
🟦 متن
🟦 نمونه (Exemplar)
🟦 پرامپت‌های بصری

این نسخه ادامه‌ی مسیر Segment Anything است، اما این‌بار سه‌بعدی، دقیق‌تر، سریع‌تر و چندمنظوره‌تر.
📌 مدل‌ها و ریپو تحت مجوز اختصاصی SAM منتشر شده‌اند.


---

✨ چرا SAM 3 مهم است؟

✳️یک مدل واحد برای تمام وظایف سگمنتیشن
✳️پشتیبانی از ویدیو + دنبال‌کردن اشیا

✳️ورودی‌های چندنوعی (text / exemplar / visual prompt)
✳️نسخه‌ی 3D برای کاربردهای حرفه‌ای‌تر—رباتیک، AR/VR، مهندسی، پزشکی



---

🔗 لینک‌های مهم

📄 Paper: https://t.ly/5tq9N
🌐 Project: https://ai.meta.com/sam3/
🎛 Demo: https://segment-anything.com
💻 Repo: https://github.com/facebookresearch/sam3


---

مدل SAM دوباره استانداردهای سگمنتیشن و درک صحنه را جابه‌جا کرد.
منتظر کاربردهای انفجاری در رباتیک، ویدیو، مدیا و دیجیتال توین باشید!

#SAM3 #Segmentation #ComputerVision #MetaAI
@rss_ai_ir