<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    *** Apologies for cross-posting ***<br>
    <br>
    Dear colleagues,<br>
    We cordially invite you to submit an article to the special session
    on "<b>Towards interpretable Machine Learning applications in
      biomedicine and health</b>" of the IEEE BHI’2014.<br>
    <br>
    CALL FOR PAPERS<br>
    <br>
    Special session: Towards interpretable Machine Learning applications
    in biomedicine and health<br>
    <br>
    <b>IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health
      Informatics 2014 (IEEE BHI’2014)</b><b><br>
    </b> <br>
    Valencia, Spain 1-4 June 2014<br>
    Web site: <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://bhi.embs.org/2014">http://bhi.embs.org/2014</a><br>
    ================================ <br>
    <br>
    Important Dates<br>
    Deadline for paper submission: 9th December 2013 <br>
    (Unofficially, the deadline will be extended at least one week)<br>
    Notification of acceptance: 23rd January 2014.<br>
    Deadline for camera-ready papers: 13th February 2014.<br>
    <br>
    Session goal<br>
    ===========<br>
    The practical use of machine learning and computational intelligence
    algorithms in biomedicine and health is sometimes hampered by the
    limited interpretability of the analytical models, without which it
    is difficult to validate against domain expertise and to explain the
    extracted knowledge to the user. Model interpretability, which is a
    problem that extends to all machine learning fields (classification,
    prediction, clustering, etc.), is paramount in those application
    domains.<br>
    This special session expects to make contributions on interpretable
    Machine Learning models: both basic methodology for the
    interpretation of efficient non-linear models and practical
    applications in biomedicine and health are welcome.<br>
    <br>
    Topics of Interest<br>
    Topics of interest include, but are not restricted to:<br>
    •    Interpretation of non-linear models, including SVMs and other
    kernel methods.<br>
    •    Deep learning.<br>
    •    Inductive learning, including rule generation from data and
    interpretation of random forests and tree bagging.<br>
    •    Graphical models and structure finding.<br>
    •    Manifolds for nonlinear dimensionality reduction.<br>
    •    Data visualization.<br>
    •    Practical applications in biomedicine and health to extract
    knowledge from Machine Learning models.<br>
    <br>
    Session format and submission<br>
    The session will take place during the IEEE BHI 2014 Conference.
    Only papers in English will be accepted. All the papers will go
    through the normal conference reviewing process. Final papers are
    limited to 4 pages and must follow the conference instructions as
    described in the conference website
    (<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://bhi.embs.org/2014/authors/">http://bhi.embs.org/2014/authors/</a>). The session will consist of a
    limited number of paper presentations. A separate submission
    procedure has been established for this special session. To submit a
    paper to this session, a special code is required for paper upload.<br>
     <br>
    <b>To submit a paper</b> for this special session<br>
    - Click Submit a contribution to BHI 2014 at
    <a class="moz-txt-link-freetext" href="https://embs.papercept.net/conferences/scripts/start.pl">https://embs.papercept.net/conferences/scripts/start.pl</a><br>
    - Click Submit of the "Special Session Paper" row<br>
    - Enter Code <b>7g259</b> and complete the rest of the form with
    the information of your contribution<br>
     <br>
    Looking forward to seeing you in Valencia!<br>
    <br>
    José D. Martín, Universitat de València (Spain)<br>
    Alfredo Vellido, Universitat Politècnica de Catalunya (Spain)<br>
    Paulo J. G. Lisboa, Liverpool John Moores University (UK)<br>
    <br>
  </body>
</html>