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Realizaré segmentación de imágenes médicas y desarrollaré modelos de IA
M Zeeshan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Ofrezco soluciones avanzadas de IA para imágenes médicas, especializándome en segmentación 3D y aplicaciones de neuro-oncología. Con experiencia en aprendizaje profundo y Análisis Topológico de Datos (TDA), desarrollo modelos de alto rendimiento como U-Net, Swin UNETR y arquitecturas basadas en atención para una segmentación precisa de tumores, órganos y tejidos.
Trabajo con datos de MRI/CT (NIfTI, DICOM) y ofrezco pipelines completos de preprocesamiento que incluyen extracción de cráneo, normalización y corrección de sesgo. También extraigo características avanzadas como números de Betti y homología persistente para capturar estructuras tumorales complejas más allá de las CNN tradicionales.
Mis servicios incluyen segmentación de tumores cerebrales (BraTS WT, TC, ET), extracción de características radiómicas, generación de nubes de puntos 3D y soporte completo en investigación con documentación técnica detallada.
Ya seas investigador, estudiante o startup, entrego soluciones de IA confiables y listas para investigación adaptadas a tu conjunto de datos.
Contáctame antes de ordenar para discutir tu proyecto.
Conoce a M Zeeshan
M Zeeshan
Medical AI Researcher
- DePakistán
- Miembro desdeabr 2026
Idiomas
Inglés, Urdu
I am a Medical AI Researcher specializing in Deep Learning and Neuro-oncology. Currently focusing on Brain Tumor Segmentation (BraTS), 3D Point Clouds, and Topological Data Analysis (TDA), I bridge the gap between high-end research and functional implementation.
With a background in AI and Journalism, I offer a unique edge: I build complex architectures like U-Net while providing elite technical documentation. Whether you need MRI preprocessing (NIfTI/DICOM) or TDA-based feature extraction, I deliver research-grade results tailored for global MedTech startups.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Con qué formatos de datos trabaja?
Principalmente trabajo con formatos NIfTI (.nii, .nii.gz) y DICOM. También puedo procesar nubes de puntos 3D y formatos de imagen estándar para análisis médico.
¿Proporcionas el código fuente?
Sí, todos los paquetes incluyen el código fuente completo (Python/PyTorch o Julia) y la documentación de la pipeline desarrollada.
¿Qué es el Análisis Topológico de Datos (TDA) en este contexto?
El TDA es un enfoque matemático que utilizo para extraer características estructurales como números de Betti y homología persistente. Esto ayuda a identificar formas tumorales complejas que las CNN tradicionales podrían pasar por alto.
