Ik ga een dl-model maken en trainen voor medische beeldclassificatie

Gezondheidszorg en wetenschappelijke beeldvorming vereisen meer precisie dan een typische Fiverr "beeldclassificator" gig. Een model dat alleen hoge nauwkeurigheid rapporteert zonder goede validatie is niet veilig om te gebruiken, en de meeste verkopers hier begrijpen dat niet. Ik bouw medische/wetenschappelijke beeldclassificatiemodellen met transfer learning (EfficientNet, ResNet) in PyTorch, met een echte evaluatiemethodologie: nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score en verwarringsmatrices, niet slechts een enkele nauwkeurigheidswaarde.

Ik heb op deze manier een vier-klasse bloedcelkankerclassificator gebouwd en geëvalueerd, met sterke classificatiestatistieken en deze via een Flask/FastAPI interface voor realtime voorspellingen ingezet.

Wat ik kan helpen: cel/tissue classificatie, ziekte detectie uit scans (X-ray, MRI, histopathologie), huidlaesie classificatie, plant/gewas ziekte detectie, of elke wetenschappelijke beeldclassificatietaak waarbij je een verdedigbaar, goed geëvalueerd model nodig hebt, geen zwarte doos.

Belangrijk: Dit is een onderzoeks-/ontwikkelingshulpmiddel, geen gecertificeerd medisch apparaat. Resultaten vervangen geen professionele klinische diagnose, en ik voeg een disclaimer voor verantwoord gebruik toe bij elke levering.