Ich werde medizinische Bildsegmentierung durchführen und KI-Modelle entwickeln


Über diesen Service
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Ich biete fortschrittliche KI-Lösungen für medizinische Bildgebung an, spezialisiert auf 3D-Segmentierung und Neuro-Onkologie. Mit Fachwissen in Deep Learning und Topological Data Analysis (TDA) entwickle ich leistungsstarke Modelle wie U-Net, Swin UNETR und aufmerksamkeitsbasierte Architekturen für präzise Tumor-, Organ- und Gewebesegmentierung.
Ich arbeite mit MRI/CT-Daten (NIfTI, DICOM) und biete vollständige Preprocessing-Pipelines inklusive Schädelentfernung, Normalisierung und Bias-Korrektur. Außerdem extrahiere ich fortschrittliche Merkmale wie Betti-Zahlen und persistente Homologie, um komplexe Tumorstrukturen jenseits herkömmlicher CNNs zu erfassen.
Mein Service umfasst Gehirntumor-Segmentierung (BraTS WT, TC, ET), Radiomics-Merkmalextraktion, 3D-Punktwolken-Generierung und vollständige Forschungsunterstützung mit detaillierter technischer Dokumentation.
Egal, ob du Forscher, Student oder Startup bist – ich liefere zuverlässige, forschungsbereite KI-Lösungen, die auf deine Daten zugeschnitten sind.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um dein Projekt zu besprechen.
Lerne M Zeeshan kennen
Medical AI Researcher
- AusPakistan
- Mitglied seitApr. 2026
Sprachen
Englisch, Urdu
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FAQ
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Mit welchen Datenformaten arbeiten Sie?
Ich arbeite hauptsächlich mit NIfTI (.nii, .nii.gz) und DICOM-Formaten. Ich kann auch 3D-Punktwolken und Standardbildformate für medizinische Analysen verarbeiten.
Stellen Sie den Quellcode zur Verfügung?
Ja, alle Pakete beinhalten den vollständigen Quellcode (Python/PyTorch oder Julia) und die Dokumentation für die entwickelte Pipeline.
Was ist Topological Data Analysis (TDA) in diesem Zusammenhang?
TDA ist ein mathematischer Ansatz, den ich verwende, um strukturelle Merkmale wie Betti-Zahlen und persistente Homologie zu extrahieren. Das hilft, komplexe Tumorformen zu erkennen, die herkömmliche CNNs möglicherweise übersehen.

