سیستم “توسعه یک سیستم بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی برای نخ کردن خودکار سوزن جراحی” یک پروژه پیشرفته و چندوجهی است که ترکیبی از فناوری‌های هوش مصنوعی (AI)، بینایی کامپیوتری (Computer Vision)، و مهندسی مکانیک یا رباتیک را در بر می‌گیرد. هدف این سیستم خودکارسازی فرآیند نخ کردن سوزن جراحی است که در عمل‌های پزشکی، به‌ویژه در جراحی‌های ظریف، زمان‌بر و نیازمند دقت بالاست. در ادامه، این سیستم را به صورت جامع توضیح می‌دهم:

چیستی و هدف سیستم

نخ کردن سوزن جراحی فرآیندی است که جراحان باید به صورت دستی انجام دهند. این کار به دلیل اندازه کوچک سوزن و نخ، نیاز به تمرکز و مهارت دارد و در شرایط حساس مانند اتاق عمل می‌تواند زمان‌بر یا حتی مستعد خطا باشد. این سیستم با استفاده از بینایی کامپیوتری و هوش مصنوعی، این فرآیند را به صورت خودکار انجام می‌دهد و به جراحان کمک می‌کند تا زمان بیشتری روی خود عمل جراحی متمرکز کنند.

اجزای اصلی سیستم

برای توسعه این سیستم، به اجزای زیر نیاز است:

1.    دوربین با وضوح بالا (High-Resolution Camera)
•    وظیفه: ثبت تصاویر دقیق از سوزن و نخ جراحی.
•    ویژگی‌ها: باید توانایی زوم و فوکوس روی اشیاء بسیار کوچک (در مقیاس میکرون) را داشته باشد.
2.    الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری (Computer Vision Algorithms)
•    تشخیص اشیاء (Object Detection): شناسایی سوزن و نخ در تصویر، تعیین موقعیت دقیق سوراخ سوزن و انتهای نخ.
•    پردازش تصویر (Image Processing): حذف نویز، بهبود کنتراست و تطبیق تصویر با شرایط واقعی.
•    ابزارهای پیشنهادی: OpenCV، YOLO، یا مدل‌های سفارشی یادگیری عمیق.
3.    هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (AI and Deep Learning)
•    وظیفه: آموزش مدلی که بتواند سوزن و نخ را در زوایا و شرایط مختلف تشخیص دهد و تصمیم بگیرد که چگونه نخ را وارد سوراخ کند.
•    روش‌ها: استفاده از شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای تشخیص الگوهای بصری و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی حرکت‌ها.
•    دیتاست: نیاز به مجموعه‌ای از تصاویر سوزن‌ها و نخ‌های جراحی در حالت‌های مختلف.
4.    بازوی رباتیک یا مکانیزم مکانیکی (Robotic Arm/Mechanical System)
•    وظیفه: اجرای دستورات دریافت‌شده از هوش مصنوعی برای حرکت دادن نخ و قرار دادن آن در سوراخ سوزن.
•    ویژگی‌ها: دقت بالا در مقیاس میکرو (حداقل در حد میلی‌متر)، سرعت مناسب.
5.    سیستم کنترل و هماهنگی (Control System)
•    وظیفه: اتصال بین نرم‌افزار (AI و بینایی کامپیوتری) و سخت‌افزار (دوربین و بازوی رباتیک).
•    مثال: استفاده از میکروکنترلرها (مثل Arduino یا Raspberry Pi) یا نرم‌افزارهایی مثل ROS (Robot Operating System).

مراحل توسعه سیستم

1.    جمع‌آوری داده (Data Collection)
•    تهیه تصاویر و ویدئوهای باکیفیت از سوزن‌ها و نخ‌های جراحی در زوایا و نورپردازی‌های مختلف.
•    برچسب‌گذاری داده‌ها برای مشخص کردن موقعیت سوراخ سوزن و نخ.
2.    طراحی و آموزش مدل هوش مصنوعی
•    استفاده از فریم‌ورک‌هایی مثل TensorFlow یا PyTorch برای ساخت مدل تشخیص.
•    آموزش مدل برای شناسایی دقیق سوزن و نخ و پیش‌بینی بهترین مسیر برای نخ کردن.
3.    پیاده‌سازی پردازش تصویر
•    استفاده از OpenCV برای فیلتر کردن تصاویر، تشخیص لبه‌ها (Edge Detection) و تعیین مختصات سوراخ سوزن.
4.    توسعه سخت‌افزار
•    طراحی یک بازوی رباتیک کوچک با دقت بالا یا استفاده از یک مکانیزم آماده که با دستورات نرم‌افزار هماهنگ شود.
5.    یکپارچه‌سازی و تست
•    اتصال همه اجزا و آزمایش سیستم در شرایط شبیه‌سازی‌شده (مثلاً با سوزن‌های استاندارد جراحی).
•    بهینه‌سازی برای کاهش خطا و افزایش سرعت.

چالش‌ها

•    دقت بالا: سوزن‌های جراحی بسیار کوچک هستند و سوراخ آن‌ها ۶۰-۱۰۰۰ میکرون قطر دارد.
•    تنوع سوزن‌ها: سوزن‌های جراحی در شکل‌ها و اندازه‌های مختلف وجود دارند که نیاز به انعطاف‌پذیری مدل دارد.
•    سرعت: سیستم باید به اندازه کافی سریع باشد تا در عمل اتصال اختلال ایجاد نکند.

کاربردها

•    اتاق عمل: کاهش زمان آماده‌سازی و افزایش دقت در جراحی‌های حساس مثل جراحی چشم یا مغز.
•    آموزش پزشکی: شبیه‌سازی برای آموزش دانشجویان پزشکی.
•    تولید تجهیزات پزشکی: خودکارسازی فرآیندهای مرتبط با آماده‌سازی ابزار جراحی.

نیازمندی‌ها برای فریلنسر

افراد با مهارت

•    تسلط به Python و کتابخانه‌های بینایی کامپیوتری (مثل OpenCV).
•    تجربه در یادگیری عمیق (Deep Learning) و فریم‌ورک‌هایی مثل TensorFlow یا PyTorch.
•    آشنایی با سخت‌افزار رباتیک یا توانایی همکاری با یک مهندس مکانیک.
•    نمونه‌کار مرتبط (مثلاً پروژه‌های تشخیص اشیاء یا پردازش تصویر).