Kierownik grupy - dr inż. Paweł Popielski
Opis grupy:
Grupa prowadzi interdyscyplinarne badania na styku inżynierii biomedycznej, informatyki oraz nauk klinicznych, koncentrując się na opracowywaniu i stosowaniu zaawansowanych metod sztucznej inteligencji, w szczególności głębokiego uczenia, do analizy złożonych danych medycznych.
Cel grupy:
Główne kierunki badawcze obejmują inteligentne przetwarzanie i interpretację danych obrazowych (np. w dermatologii, kardiologii, onkologii), automatyczną analizę tekstów medycznych i naukowych oraz modelowanie danych tabelarycznych na potrzeby predykcji klinicznej i wspomagania decyzji.
Obszar działań:
Prace grupy obejmują cały cykl rozwojowy – od pozyskiwania i przygotowania danych, poprzez projektowanie i walidację modeli AI, aż po wdrażanie prototypowych rozwiązań w środowiskach badawczych i klinicznych.
Wybrane publikacje:
-
Utilizing Deep Learning Techniques to Identify Skin Lesions Based on Images Taken Under Different Polarization Conditions, Popielski Paweł, Wilczyński Sławomir, Kwieciński Kamil, Inżynier i Fizyk Medyczny, 2025, vol. 14, nr 3, s.235-236
-
The Influence of Sebum on Directional Reflectance of the Skin, Banyś Anna, Hartman-Petrycka Magdalena, Kras Katarzyna, Popielski Paweł [i in.], Applied Sciences-Basel, 2023, vol. 13, s.1-10, Numer artykułu:2838, DOI:10.3390/app13052838
-
FEM simulation of a novel medical device for TMJ therapy, Kwieciński K., Żmudzki J., Chladek G., Popielski Paweł [i in.], Archives of Materials Science and Engineering, 2023, vol. 122, nr 1, s.34-41, DOI:10.5604/01.3001.0053.8846
