Projektseminar Machine Learning bei Zeitseriendaten zur Parkinsondiagnostik

Die Parkinson Erkrankung und Essentieller Tremor gehören weltweit zu den häufigsten Bewegungsstörungen. Am Institut für Medizinische Informatik Münster wurde ein neuartiges Mobiles System –genannt Smart Device System (SDS)- zur Bewegungsanalyse von Patienten mit Bewegungsstörungen entwickelt. Das System besteht aus sogenannten Smartwatches, welche im Rahmen einer kurzen neurologischen Untersuchung an beiden Handgelenken des Patienten integriert werden und so hochauflösend Bewegungsdaten messen. Zusätzlich werden Daten am Smartphone zur Erfassung von Stimmdaten und Symptomen sowie am Tablet zur Erfassung von Fingerbewegung („Fingertapping“) und Spiralzeichnung. Anhand von > 400 Patienten-Messungen aus einer laufenden Beobachtungsstudie werden unterschiedliche KI-Modelle zur Diagnoseklassifikation trainiert und validiert. Im Projektseminar werden spezielle Verfahren der Signalverarbeitung und des Feature-Engineering zum Maschinellen Lernen (z.B. Logistic Regression, XGboost, Neuronale Netze u.a. mit CNN/LSTMs) mit Python praktisch in 2er Teams angewendet und in der gesamten Gruppe besprochen. Hierbei werden auch v.a. neue Verfahren aus dem Stand der aktuellen Forschung im Bereich Zeitserienklassifikationen erprobt.

Die Arbeit erfolgt üblicherweise in 2-er Teams. Jedes Team hält eine Zwischenpräsentation und Abschlusspräsentation, um über erarbeitete Verfahren, Programmierung und Ergebnisse zu referieren. Am Ende wird eine Abschlussdokumentation mit Abgabe des ausführlich kommentierten Programmcodes gefordert. Das Seminar richtet sich an Bachelor/Master Studierende der Informatik. Das Seminar erfordert gute bis sehr gute Kenntnisse in der Programmierung (idealerweise in Python, R oder ähnliche). Vorkenntnisse im Bereich Mustererkennung und Machine-Learning sind erwünscht.

Dozenten:
Prof. Dr. Martin Dugas, Prof. Dr. Xiaoyi Jiang, Dr. Julian Varghese

Start:
Das Projektseminar wird im Wintersemester 2020/21 angeboten

Anmeldung:
Bei Fragen bitte Email an Dr. Julian Varghese