Vou realizar segmentação de imagens médicas e desenvolver modelos de IA


Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu ofereço soluções avançadas de IA para imagens médicas, com especialização em segmentação 3D e aplicações em neuro-oncologia. Com expertise em deep learning e Análise Topológica de Dados (TDA), desenvolvo modelos de alto desempenho como U-Net, Swin UNETR e arquiteturas baseadas em atenção para segmentação precisa de tumores, órgãos e tecidos.
Trabalho com dados de MRI/CT (NIfTI, DICOM) e ofereço pipelines completos de pré-processamento, incluindo remoção de crânio, normalização e correção de viés. Também extraio recursos avançados como números de Betti e homologia persistente para capturar estruturas complexas de tumores além das CNNs tradicionais.
Meus serviços incluem segmentação de tumores cerebrais (BraTS WT, TC, ET), extração de recursos radiômicos, geração de nuvens de pontos 3D e suporte completo de pesquisa com documentação técnica detalhada.
Se você é pesquisador, estudante ou startup, entrego soluções de IA confiáveis e prontas para pesquisa adaptadas ao seu conjunto de dados.
Entre em contato antes de fazer seu pedido para discutir seu projeto.
Conheça mais sobre M Zeeshan
Medical AI Researcher
- A partir dePaquistão
- Membro desdeabr. de 2026
Idiomas
Inglês, Urdu
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Perguntas frequentes
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Com quais formatos de dados você trabalha?
Eu trabalho principalmente com os formatos NIfTI (.nii, .nii.gz) e DICOM. Também posso processar nuvens de pontos 3D e formatos de imagem padrão para análise médica.
Você fornece o código-fonte?
Sim, todos os pacotes incluem o código fonte completo (Python/PyTorch ou Julia) e documentação da pipeline desenvolvida.
O que é Análise Topológica de Dados (TDA) neste contexto?
TDA é uma abordagem matemática que uso para extrair recursos estruturais como números de Betti e homologia persistente. Isso ajuda a identificar formas complexas de tumores que as CNNs tradicionais podem não perceber.

