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Ich erstelle medizinische Bildanalyse- und Computer-Vision-Modelle mit Deep Learning
Deep Learning für medizinische Bildanalyse, RAG, LLM, Zeitreihenanalyse
Brauchst du ein Machine Learning- oder Deep Learning-Modell, das wirklich auf deine Daten passt?
Forschungsscientist am Medical College of Wisconsin und Master-Absolvent in Data Science vom IIIT Bang...
Über diesen Service
Suchst du ein Computer-Vision- oder medizinisches Bildanalyse-Modell, das wirklich auf deine Daten funktioniert?
Ich bin ein Deep Learning Engineer, spezialisiert auf Computer Vision und medizinische Bildanalyse. Ich entwickle Modelle für Bildklassifikation, Segmentierung und Objekterkennung in Forschung, Gesundheitswesen und Industrie, die auf echten, unordentlichen Daten funktionieren, nicht nur auf sauberen Spielzeug-Datensätzen.
Was ich entwickle:
- Medizinische Bildanalyse: MRI, CT, Röntgen, Ganzfolienbildklassifikation und Segmentierung
- Histopathologie: Gewebeklassifikation, Kerndetektion und Patch-Analyse
- Objekterkennung: individuelle YOLO-, Faster RCNN- und SSD-Modelle für jeden Bereich
- Bildsegmentierung: semantische und Instanz-Segmentierungs-Pipelines
- Domain-Adaptation: Modelle, die über verschiedene Scanner und Datensätze generalisieren
- Industriell & wissenschaftlich: Defekterkennung, Mikroskopie, Satelliten- und Landwirtschaftsbilder
Modelle, die ich verwende:
- Klassifikation: ResNet, EfficientNet, ViT, DenseNet, VGG, MobileNet
- Erkennung: YOLOv8, YOLOv5, Faster RCNN, SSD, DETR
- Segmentierung: UNet, UNet++, DeepLab, Mask RCNN, SAM
- Spezialisiert: StarDist, QuPath, OpenSlide für Histopathologie und WSI
Schreib mir mit deinem Datensatz und Ziel, ich sende dir einen klaren Aktionsplan.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Bildtypen kannst du arbeiten?
MRI, CT, Röntgen, Ganzfolienbilder, Histopathologie, Mikroskopie, Satelliten-, Drohnen- und Standard-RGB-Bilder. Wenn dein Typ nicht aufgelistet ist, schreib mir einfach.
Kannst du ein individuelles Objekterkennungsmodell erstellen?
Ja. Ich entwickle individuelle YOLO-, Faster RCNN- und DETR-Modelle, die auf deinem spezifischen Datensatz trainiert werden – von Datenvorbereitung bis zur abschließenden Bewertung.
Was ist, wenn mein Datensatz klein oder unausgewogen ist?
Sehr häufig bei Forschungsdatensätzen. Ich nutze Augmentation, Transfer Learning, Focal Loss und Klassengewichtung, um begrenzte und unausgeglichene Daten effektiv zu handhaben.
Arbeitest du mit privaten oder individuellen Datensätzen?
Ja. Deine Daten bleiben vollständig privat. Ich arbeite bei Bedarf unter NDA und lösche alle Daten nach der Lieferung.
Was erhalte ich, wenn der Auftrag abgeschlossen ist?
Sauber dokumentierter Python-Code, trainierte Modell-Dateien, vollständiger Evaluationsbericht mit Metriken und Visualisierungen sowie eine Live-Durchführungssession.
Nicht sicher, welches Paket passt?
Schreib mir mit deinem Bildtyp, Datensatzgröße und Ziel – ich empfehle dir das passende Paket, bevor du irgendetwas ausgibst.
