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insight - Medizinische Signalverarbeitung
Effiziente und interpretierbare Verarbeitung medizinischer Zeitreihen mit erlernten Kerneln
Ein neuartiger, interpretabler Architekturansatz für die medizinische Zeitreihenverarbeitung, der die Leistungsfähigkeit tiefer neuronaler Netze bei deutlich geringerem Parameteraufwand erreicht.
Robuste und generalisierbare Phonokardiogramm-Repräsentationslernung durch selbstüberwachtes kontrastives Lernen
Selbstüberwachtes kontrastives Lernen kann robuste und generalisierbare Repräsentationen von Phonokardiogramm-Signalen lernen, ohne auf zeitaufwendige Annotationen durch medizinische Experten angewiesen zu sein.
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