Crearé y entrenaré modelos de IA para la clasificación de señales biomédicas de eeg, ecg y pcg

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Zafar Ahmad

Level 1

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build and train ai models for eeg, ecg and pcg biomedical signal classification
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Acerca de este Servicio

Traducción automática

¿Buscas soluciones de IA de vanguardia para analizar y clasificar señales biomédicas como EEG, ECG o PCG?


¡Estás en el lugar correcto!

Con experiencia en Deep Learning, Machine Learning y procesamiento de señales, diseñaré y entrenaré modelos de clasificación personalizados adaptados a tu conjunto de datos y objetivos de investigación. Ya sea que necesites modelos para investigación en salud, proyectos académicos, diagnósticos o aplicaciones de monitoreo en tiempo real, puedo ofrecer resultados precisos y confiables.

Lo que ofrezco

  • Preprocesamiento y extracción de características de señales EEG, ECG y PCG
  • Entrenamiento de modelos de deep learning (CNN, RNN, Atención, arquitecturas híbridas)
  • Técnicas de vanguardia para la clasificación de señales biomédicas
  • Análisis comparativo con modelos tradicionales de ML
  • Métricas de rendimiento: Precisión, Sensibilidad, Especificidad, Precisión, F1-Score
  • Código bien documentado e informes detallados

¿Por qué elegirme?

  • Sólido respaldo académico y de investigación en procesamiento de señales biomédicas
  • Experiencia práctica con TensorFlow, PyTorch, MATLAB y Python
  • Soluciones personalizables para investigadores, estudiantes de PhD/Master, startups de salud y laboratorios
  • Entrega profesional con explicaciones claras

  • Motor de IA

    • GPT
    • TensorFlow
    • PyTorch

  • Lenguaje de programación

    • Python
    • keras
    • Otros

Conoce a Zafar Ahmad

Zafar Ahmad

Spectral, Biomedical and Audio Signal Processing Engineer

5.0(6)

Level 1

  • DePakistán
  • Miembro desdefeb 2022
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Última entrega6 días

  • Idiomas

    Inglés, Árabe
Signal processing engineer with an MS in Electrical Engineering from NUST. My research has been published at EUSIPESCO and ICAI, with two abstracts accepted at ESC Congress 2026. I help researchers, engineers and product teams get reliable answers from messy real-world signals: spectral and time-frequency analysis, denoising, feature extraction and machine learning for audio, biomedical (ECG, PCG, PPG, EEG) and vibration data, in MATLAB or Python. Every result comes with documented parameters and code. Send me a sample before ordering.

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