Medical Data Science
| Dozent: | Prof. Dr. Harald Binder |
| Beginn: | Mittwoch, 25.10.2023 |
| Ende: | Mittwoch, 20.12.2023 |
| Uhrzeit: | 10:15 - 11:30 Uhr s.t. |
| Ort: | Hörsaal IMBI Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (1. OG, Stefan-Meier-Straße 26) |
| VLVZ: | 07LE23S-Sem-8-Bi |
| Vorbesprechung: | Mittwoch, 19.07.2023 Vorherige Anmeldung per E-Mail (bemb.imbi.sek@list.uniklinik-freiburg.de) ist erwünscht. |
Inhalt:
Zur Beantwortung komplexer biomedizinischer Fragestellungen aus großen Datenmengen ist oft ein breites Spektrum an Analysewerkzeugen notwendig, z.B. Deep Learning- oder allgemeiner Machine Learning-Techniken, was häufig unter dem Begriff "Medical Data Science" zusammengefasst wird. Statistische Ansätze spielen eine wesentliche Rolle als Basis dafür. Eine Auswahl von Ansätzen soll in den Seminarvorträgen vorgestellt werden, die sich an kürzlich erschienenen Originalarbeiten orientieren. Die genaue thematische Ausrichtung wird noch festgelegt. Zu Beginn des Seminars werden ein oder zwei Übersichtsvorträge stehen, die als vertiefende Einführung in die Thematik dienen.
| Termin | Vortragende(r) | Thema / Artikel |
| 25.10.2023 | Martin Segeroth | Jude et al. (2022). Robust alignment of cross-session recordings of neural population activity by behaviour via unsupervised domain adaptation. https://arxiv.org/abs/2202.06159v2 |
| 08.11.2023 | Nicolas Weber | He et al. (2023). Domain adaptation for time series under feature and label shifts. https://arxiv.org/abs/2302.03133 |
| 15.11.2023 | Moritz Meyer | Cai et al. (2020). Time series domain adaptation via sparse associative structure alignment. https://arxiv.org/abs/2012.11797 |
| 22.11.2023 | Julika Schmitz | Jin et al. (2021). Domain Adaptation for Time Series Forecasting via Attention Sharing. https://arxiv.org/abs/2102.06828 |
| 06.12.2023 | Sebastian Eifler | Lai et al. (2023). Context-aware domain adaptation for time series anomaly detection. https://arxiv.org/abs/2304.07453 |
| 13.12.2023 | Yannick Bantel | Xu and Xie (2022). Sequential predictive conformal inference for time series. https://arxiv.org/abs/2212.03463 |
| 20.12.2023 | Parisa Westergerling | Raghu et al. (2023). Sequential multi-dimensional self-supervised learning for clinical time series. https://openreview.net/forum?id=WhRLdsDTBD |
| 10.01.2024 | Maria Lyasota | Ozyurt et al. (2023). Contrastive learning for unsupervised domain adaptation of time series. https://arxiv.org/abs/2206.06243 |
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