Sprechermodellierung auf geringen Trainingsstichproben
Die Identifikation von Personen aufgrund biometrischer Merkmale wird
gegenwärtig auf breiter gesellschaftlicher Basis diskutiert. Sprache als
wichtigstem Mittel menschlicher Kommunikation kommt dabei eine tragende
Bedeutung zu. Sprecherspezifische Sprachcharkteristiken müssen dazu mit
Modellen nachgebildet werden.
Für die Modellbildung stehen häufig nur Sprachstichproben geringen
Umfangs zur Verfügung. Neben der Konzeption und Umsetzung eines
vollständigen Sprecherverifikationssystems wurden deshalb Techniken zur
Schätzung von Sprechermodellen auf geringen Trainingsstichproben
diskutiert, umgesetzt und evaluiert.
Optimale Bestimmung der QT- Abstände im EKG
Für die Zulassung neu entwickelter pharmazeutischer Substanzen sind Studien zur Aufdeckung von eventuellen Nebenwirkungen erforderlich. Die Verlängerung des Herzfrequenz-korrigierten QT-Intervalls (QTc) gilt als Biomarker für das arrhythmogene Potenzial einer Substanz. Um auswertbare von nicht auswertbaren EKG Signalen zu unterscheiden, wurden vier Klassifikationsmethoden kombiniert mit jeweils drei Datenreduktionsmethoden unter Anwendung eines Resampling-Ansatzes optimiert und miteinander verglichen.
Ein stochastisches Modell für die T-Zell-Dynamik
T-Zellen sich wichtige Komponenten des Immunsystems,
die in den Körper gelangte Fremdstoffe erkennen und
bekämpfen. Dabei soll keine Reaktion auf körpereigene
Bestandteile erfolgen.
Eine zentrale Frage in der Immunbiologie ist daher,
wie die T-Zellen zwischen körpereigenen und fremden
Bestandteilen unterscheiden können.
Ein wichtiger Beitrag zur Beantwortung dieser Frage
gelingt mit Hilfe eines Modells, das durch die
Untersuchung stochastischer Effekte eine Selbst-Fremd-
Unterscheidungsfähigkeit erklären kann.
Dieses Modell soll in dem Vortrag vorgestellt werden.