Creerò e addestrerò il modello dl per la classificazione delle immagini mediche

Le immagini sanitarie e scientifiche richiedono più rigore rispetto a un tipico gig di Fiverr di "classificatore di immagini" un modello che riporta solo alta precisione senza una validazione adeguata non è sicuro da usare, e la maggior parte dei venditori qui non capisce questo. Costruisco modelli di classificazione di immagini mediche/scientifiche usando transfer learning (EfficientNet, ResNet) in PyTorch, con una metodologia di valutazione reale: accuratezza, precisione, recall, F1-score e matrici di confusione, non solo un singolo numero di accuratezza.

Ho costruito e valutato un classificatore di quattro classi di cellule del sangue per il cancro in questo modo, ottenendo metriche di classificazione solide e distribuendolo tramite un'interfaccia Flask/FastAPI per predizioni in tempo reale.

Su cosa posso aiutarti: classificazione di cellule/tessuti, rilevamento di malattie da scansioni (X-ray, MRI, istopatologia), classificazione di lesioni cutanee, rilevamento di malattie di piante/cultivi, o qualsiasi compito di classificazione di immagini scientifiche in cui hai bisogno di un modello difendibile, ben valutato e non solo una scatola nera.

Importante: Questo è uno strumento di ricerca/sviluppo, non un dispositivo medico certificato. I risultati non sostituiscono una diagnosi clinica professionale, e includerò una clausola di avviso di uso responsabile in ogni consegna.