Ich werde ECG-Signalverarbeitung, Arrhythmieerkennung und biomedizinische Datenanalyse durchführen

Verwandle deine ECG/biomedizinischen Signaldaten in funktionierende, bewertete Deep-Learning-Modelle.

Ich bin Student der Biomedizinischen Technik mit praktischer Forschungserfahrung im Krankenhaus (Armed Forces Institute of Cardiology) und einem starken Fokus auf ECG-Signalverarbeitung und Deep Learning.

Was ich für dich tun kann:

Reinigen, filtern und vorverarbeiten von ECG/biomedizinischen Signaldaten

R-peak-Erkennung, RR-Intervall-Analyse, Merkmalsextraktion

Aufbau von CNN-basierten Deep-Learning-Modellen für Klassifikation, Erkennung oder biometrische Verifizierung

ArcFace-basierte Verifizierung

GAN-basierte synthetische Signalgenerierung

Modelltraining, -bewertung und Leistungsbericht (Genauigkeit, EER, Verwirrungsmatrizen)

Klare Dokumentation, geeignet für wissenschaftliche Arbeiten, Abschlussarbeiten oder Forschungszwecke

Tools: Python, TensorFlow, MATLAB, NeuroKit2

Warum mit mir arbeiten:

Kürzlich habe ich ein biometrisches Verifizierungsmodell von fehlerhaftem Training zu einem forschungsreifen Ergebnis (0,56% EER) geführt, indem ich Probleme wie Optimierer-Status-Bugs und fehlerhafte Validierungssplits diagnostiziert habe. Ich bringe die gleiche Sorgfalt und Liebe zum Detail in jedes Projekt ein.

Ideal für: Unterstützung bei Abschlussarbeiten, Reproduzierbarkeit von Forschung, Dataset-Vorverarbeitung, Debugging von Modellen und Ergebnisse für wissenschaftliche Arbeiten.