Desarrollador Experto en Deep Learning Médico para Implementación de Modelo 3d-Cnn

Se busca un desarrollador con experiencia en Deep Learning médico para implementar un modelo 3D-CNN siguiendo las especificaciones de una tesis doctoral. El proyecto requiere la creación de un pipeline completo para el análisis de imágenes médicas de tomografías computarizadas (TCs) de cáncer de pulmón.

ENTREGABLES:
- Código funcional en Python, utilizando frameworks como TensorFlow o PyTorch.
- Un modelo 3D-CNN entrenado y validado según los requisitos del proyecto.
- Scripts robustos para el preprocesamiento de imágenes de TCs.
- Un pipeline completo que abarque las fases de entrenamiento, validación y prueba del modelo.
- Documentación técnica detallada del código y del proceso implementado.
- Reporte de métricas de desempeño clave, incluyendo accuracy, sensibilidad, especificidad y Auc.

especificaciones del proyecto:
- el dataset consiste en aproximadamente 180 tcs de cáncer de pulmón.
- La partición del dataset debe ser 70% para entrenamiento, 15% para validación y 15% para prueba.
- La arquitectura del modelo 3D-CNN puede ser definida por el freelancer o se proporcionarán especificaciones adicionales.
- Se puede utilizar TensorFlow o PyTorch, según la preferencia del desarrollador.
- Es crucial implementar medidas para la prevención de data leakage a nivel de estudio.

requisitos indispensables:
- experiencia demostrable en el desarrollo e implementación de modelos 3d-cnn.
- Sólido conocimiento de formatos de imágenes médicas como DICOM y NIfTI.
- Dominio de Python y de frameworks de deep learning.
- Experiencia previa trabajando con datasets médicos.
- Adherencia a buenas prácticas de codificación y documentación.

aspectos deseables:
- experiencia previa con datasets pulmonares como lidc-idri o luna16.
- Conocimiento y aplicación de técnicas de data augmentation en 3D.
- Publicaciones o proyectos previos en el campo de medical imaging.