<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><div class="gmail_default"><span style="font-weight:bold">When:</span><b>        </b>Thursday, February 3rd at <b>11:00 am CT</b><br></div><div class="gmail_default"><b><br></b></div><div class="gmail_default"><b>Where:       </b><font color="#500050" style="font-family:arial,sans-serif">Talk will be given </font><font color="#0000ff" face="arial, sans-serif" style="font-weight:bold"><u>live, in-person</u></font><font color="#0000ff" face="verdana, sans-serif" style="font-weight:bold"> </font><font face="arial, sans-serif" color="#000000">at</font></div><p class="MsoNormal" style="margin:0in;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif">                    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue</font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif">                    5th Floor, Room 530<b><span style="color:black"> </span></b></font></p><div class="gmail_default"><font style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b><br></b></font></font></div><div class="gmail_default"><font style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>Virtually:</b>    </font></font><font color="#000000" style="font-family:arial,sans-serif">Zoom Virtual Talk (</font><font color="#0000ff" style="font-family:arial,sans-serif"><b><a href="https://uchicagogroup.zoom.us/webinar/register/WN_g74nkZ2tR72wU-oSeXqqHw" target="_blank">register in advance here</a></b></font><font color="#000000" style="font-family:arial,sans-serif">)</font><br></div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><font color="#000000"><b>Who: </b> </font><font color="#500050">        </font></font></font></font>Elena Sizikova, New York University<font face="arial, sans-serif"><font color="#500050">  </font><font color="#000000">  </font></font></p></div></div></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><font face="arial, sans-serif"><b>Title:</b> </font></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><font face="arial, sans-serif">Learning with Incomplete Supervision in Imaging Applications</font></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal;min-height:14px"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><b><font face="arial, sans-serif">Abstract:</font></b></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><font face="arial, sans-serif">There exists an abundance of neural network techniques in computer vision that achieve impressive performance on various visual processing tasks. Most of these methods require large and fully-supervised training datasets, impeding their applicability in the medical imaging domain. In this talk, I discuss the limitations of large-scale supervised training for medical image analysis, and propose several approaches to address these challenges. Specifically, I show how synthetic data can improve computational model performance when real datasets are small or not available. I also discuss how weakly-supervised and unsupervised learning can circumvent the reliance on large-scale supervision. The proposed new methodology is evaluated on various computer vision and medical imaging benchmarks.</font><b><font face="arial, sans-serif"><br></font></b></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><b><font face="arial, sans-serif">Bio:</font></b></p><p style="margin:0px;font-stretch:normal;line-height:normal"><font face="arial, sans-serif">Dr. Elena Sizikova is a Moore Sloan Faculty Fellow in the Center for Data Science, New York University (NYU). She received her BA in Mathematics and Computer Science from the University of Oxford, UK in 2013. She completed her PhD in Computer Science at Princeton University in July 2019, where she was NSF Graduate Research Fellow in the 3D Vision Lab advised by Professor Thomas Funkhouser. During her PhD studies, she spent time as a research intern at Siemens Healthineers and Adobe Research. She has received best paper awards at the ECCV 2016 Workshop on Virtual and Augmented Reality (VARVAI) and the EUROGRAPHICS 2016 Workshop on Graphics and Cultural Heritage (GHC). In recognition for her work, she was selected as a 2020 Rising Star in Engineering in Health in the School of Engineering and College of Physicians and Surgeons at Columbia University. Elena's research focuses on developing new computational methods and algorithms in computer vision which aim to address pressing challenges in medical imaging, biomedical research, and more generally visual understanding tasks (see <a href="https://esizikova.github.io/" target="_blank"><font color="#0000ff">https://esizikova.github.io</font></a> to learn more about her work). </font></p></div><div><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><span class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><b>Host: </b><a href="mailto:greg@ttic.edu" target="_blank"><b>Greg Shakhnarovich</b></a></font></span></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small"><span class="gmail_default" style="font-size:small"><br></span></span></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small"><span class="gmail_default" style="font-size:small"><br></span></span></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small"><span class="gmail_default" style="font-size:small"><br></span></span></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small"><span class="gmail_default" style="font-size:small"></span>Mary C. Marre</span><br></div><div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">Faculty Administrative Support</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><font size="1"><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i><br></font></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div>