Ich entwickle tiefe Lernmodelle für die Analyse medizinischer Bilder von Röntgen, MRT und CT Scans

Baust du ein medizinisches Bildgebungs-AI-System, ein Tool für die Gesundheitsforschung oder eine produktionsreife Computer-Vision-Anwendung? Ich liefere präzise, skalierbare Deep-Learning-Modelle, die auf deinen Datensatz zugeschnitten sind.

Mit Fachkenntnissen in PyTorch, TensorFlow, YOLO, U-Net und OpenCV entwickle ich Lösungen mit sauberem Code, dokumentierten Pipelines, Leistungsberichten und API-fertiger Bereitstellung.

Meine Angebote

• Medizinische Bildklassifikation (Röntgen, MRT, CT, Ultraschall, Mammographie)
• Krankheitserkennung mit CNN und Transfer Learning
• Objekterkennung mit YOLOv8 und YOLOv11
• Bildsegmentierung mit U-Net und Mask R-CNN
• Datenvorverarbeitung und Augmentierung
• Modeltraining, Feinabstimmung und Bewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score)
• API-Bereitstellung mit FastAPI und Flask

Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, YOLO, U-Net, MONAI

Was du bekommst

Sauberer, gut dokumentierter Code, trainiertes AI-Modell, Leistungsbericht, einsatzbereite API und Support nach der Lieferung.

Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um deine Anforderungen zu besprechen und die beste Lösung zu wählen.

Hinweis: Dieser Service ist nur für Forschung, Bildung und Softwareentwicklung gedacht, nicht für medizinische Diagnosen.