Eseguirò la segmentazione di immagini mediche e svilupperò modelli di AI


Informazioni su questo servizio
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Offro soluzioni avanzate di AI per l'imaging medico, specializzandomi in segmentazione 3D e neuro-oncologia. Con competenze in deep learning e Topological Data Analysis (TDA), sviluppo modelli ad alte prestazioni come U-Net, Swin UNETR e architetture basate sull'attenzione per una segmentazione accurata di tumori, organi e tessuti.
Lavoro con dati MRI/CT (NIfTI, DICOM) e offro pipeline complete di preprocessing, tra cui rimozione del cranio, normalizzazione e correzione del bias. Estraggo anche caratteristiche avanzate come Betti numbers e persistent homology per catturare strutture tumorali complesse oltre i metodi CNN tradizionali.
I miei servizi includono segmentazione di tumori cerebrali (BraTS WT, TC, ET), estrazione di caratteristiche radiomiche, generazione di nuvole di punti 3D e supporto completo alla ricerca con documentazione tecnica dettagliata.
Se sei un ricercatore, uno studente o una startup, fornisco soluzioni di AI affidabili e pronte alla ricerca su misura per il tuo dataset.
Contattami prima di ordinare per discutere del tuo progetto.
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Medical AI Researcher
- DaPakistan
- Membro daapr 2026
Lingue
Inglese, Urdu
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Il mio portfolio
FAQ
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Con quali formati di dati lavori?
Lavoro principalmente con formati NIfTI (.nii, .nii.gz) e DICOM. Posso anche processare nuvole di punti 3D e formati di immagini standard per analisi mediche.
Fornisci il codice sorgente?
Sì, tutti i pacchetti includono il codice sorgente completo (Python/PyTorch o Julia) e la documentazione per la pipeline sviluppata.
Cos'è la Topological Data Analysis (TDA) in questo contesto?
La TDA è un approccio matematico che utilizzo per estrarre caratteristiche strutturali come Betti numbers e persistent homology. Questo aiuta a identificare forme tumorali complesse che i CNN tradizionali potrebbero trascurare.

