تهدف هذه الورقة إلى معالجة المشكلات المتعلقة بالتعامل متعدد المراحل وتشويش الحواف في تقسيم صور غدد ميبوميان. تم تصميم خوارزمية تقسيم متعددة الحبيبات من طرف إلى طرف. في مرحلة الترميز، تم استخدام بنية مشفر TransUNet التي تتيح استخراج السمات المشتركة لمنطقة الجفن والغدة بكفاءة؛ في مرحلة فك الترميز، تم استخدام مسارين لفك الترميز مع فروع مختلفة لكل من ميزات منطقة الجفن والغدة. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم وحدة دمج السمات متعددة المقاييس لمنطقة الغدة، مع إضافة آلية انتباه القناة في الوصلات المتخطيّة. أدت هذه التحسينات إلى رفع دقة الحواف، ووضوح النسيج، وشكل الحدود، مما حل بفعالية مشكلة تشويش الحواف والتلاصق الغدي. بالنسبة لمنطقة الجفن، تم استخدام هيكل فك ترميز قياسي للتنبؤ بالتقسيم. من خلال المقارنة التجريبية مع طرق التقسيم المتقدمة الحالية، أظهرت الخوارزمية المقترحة أداءً ممتازًا في متوسط دقة غدد الجفن العلوية والسفلية، وخصوصًا في المؤشرات الرئيسية لمتوسط تقاطع الاتحاد ودرجة تشابه Dice، حيث حققت 79.9% و76.5%، مرتفعةً عن TransUNet بنسبة 3.2% و5.3% على التوالي. يمكن لخوارزمية هذه الورقة تقسيم منطقة الهدف في صور غدد ميبوميان بدقة، مما يوفر أساسًا للتشخيص المساعد لاضطرابات وظيفة غدد ميبوميان.

تقسيم صور غدد ميبوميان;تقسيم متعدد الحبيبات;CNN;Transformer;معالجة الصور الطبية