Je vais créer et former un modèle dl pour la classification des images médicales

Les images médicales et scientifiques exigent plus de rigueur qu'un simple gig de Fiverr « classificateur d'images » ; un modèle qui se contente d'afficher une haute précision sans validation appropriée n'est pas sûr à utiliser, et la plupart des vendeurs ici ne comprennent pas cela. Je construis des modèles de classification d'images médicales/scientifiques en utilisant le transfer learning (EfficientNet, ResNet) avec PyTorch, en appliquant une véritable méthodologie d’évaluation : précision, rappel, F1-score, matrices de confusion, et pas seulement un seul chiffre de précision.

J'ai créé et évalué un classificateur de cancer des cellules sanguines à quatre classes de cette manière, obtenant de bons résultats en termes de métriques de classification et le déployant via une interface Flask/FastAPI pour des prédictions en temps réel.

Ce que je peux aider à réaliser : classification de cellules/tissus, détection de maladies à partir d'images (rayons X, IRM, histopathologie), classification de lésions cutanées, détection de maladies chez les plantes/cultures, ou toute tâche de classification d'images scientifiques nécessitant un modèle défendable et bien évalué, pas une boîte noire.

Important : Il s'agit d'un outil de recherche/développement, pas d'un dispositif médical certifié. Les résultats ne remplacent pas un diagnostic clinique professionnel, et j'inclurai une clause de responsabilité pour l'utilisation responsable dans chaque livraison.