Je vais concevoir et entraîner des modèles d'IA pour la classification de signaux biomédicaux EEG, ECG et PCG

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Zafar Ahmad

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build and train ai models for eeg, ecg and pcg biomedical signal classification
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À propos de ce service

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Vous recherchez des solutions d’IA innovantes pour analyser et classer des signaux biomédicaux tels que EEG, ECG ou PCG ?


Vous êtes au bon endroit !

Fort d’une expertise en Deep Learning, Machine Learning et traitement du signal, je concevrai et entraînerai des modèles de classification personnalisés adaptés à votre jeu de données et à vos objectifs de recherche. Que vous ayez besoin de modèles pour la recherche en santé, des projets académiques, des diagnostics ou des applications de surveillance en temps réel, je peux fournir des résultats précis et fiables.

Ce que je propose

  • Prétraitement et extraction de caractéristiques des signaux EEG, ECG et PCG
  • Entraînement de modèles de deep learning (CNN, RNN, Attention, architectures hybrides)
  • Techniques de pointe pour la classification de signaux biomédicaux
  • Analyse comparative avec des modèles ML traditionnels
  • Mesures de performance : précision, sensibilité, spécificité, rappel, F1-Score
  • Code bien documenté et rapports détaillés

Pourquoi me choisir ?

  • Solide expérience académique et en recherche dans le traitement du signal biomédical
  • Expérience pratique avec TensorFlow, PyTorch, MATLAB et Python
  • Solutions personnalisables pour chercheurs, étudiants en PhD/MS, startups en santé et laboratoires
  • Livraison professionnelle avec des explications claires

  • Moteur d'IA

    • GPT
    • tensorflow
    • PyTorch

  • Langage de programmation

    • Python
    • keras
    • Autres

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Zafar Ahmad

Spectral, Biomedical and Audio Signal Processing Engineer

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  • DePakistan
  • Membre depuisfévr. 2022
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Dernière commande6 jours

  • Langues

    Anglais, Arabe
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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