Costruirò modelli di deep learning per l'analisi delle immagini mediche
Studente senior di Ingegneria Informatica
Informazioni su questo servizio
Se sei un ricercatore medico, una startup nel settore sanitario o un data scientist che vuole estrarre insight vitali da immagini mediche complesse?
Sono un ingegnere di AI & Data Science specializzato nello sviluppo di modelli di Deep Learning altamente accurati e pronti per la produzione, progettati specificamente per il settore sanitario e l'imaging medico.
Cosa offro in questo servizio:
- Elaborazione DICOM: pipeline di preprocessing robuste per gestire formati medici grezzi (DICOM, NIfTI, ecc.) inclusi windowing, normalizzazione e rimozione di artefatti.
- Architetture avanzate: creazione di modelli personalizzati usando CNN avanzate e algoritmi Multiple Instance Learning (MIL), perfetti per identificare patologie localizzate in scansioni ad alta risoluzione.
- Training su larga scala: capacità di gestire e scalare grandi dataset (ad esempio, oltre 18.000 immagini) utilizzando ambienti di training accelerati con A100 GPU ad alte prestazioni.
- Ottimizzazione della precisione: l'AI medica non riguarda solo l'accuratezza. Offro valutazioni statistiche rigorose e l'ottimizzazione precisa della soglia decisionale (ad esempio, individuando il punto di cut-off esatto come 0.409) per massimizzare sensibilità e specificità.
- AI spiegabile (XAI): integrazione di Grad-CAM e overlay di heatmap per permettere ai professionisti medici di vis
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Java
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Gestisci file DICOM grezzi?
Sì, posso creare pipeline di preprocessing per estrarre, windowizzare e normalizzare correttamente gli array di pixel dagli header DICOM grezzi prima di alimentarli ai modelli di deep learning.
Puoi gestire dataset estremamente grandi?
Assolutamente. Utilizzo generatori di dati ottimizzati e ambienti con GPU A100 per addestrare modelli su grandi coorti (ad esempio, oltre 18.000 scansioni) senza problemi di memoria.

