Inicjatywa Doskonałości – Uczelnia Badawcza
Automatyczna analiza obrazów hiperspektralnych, które mogą zostać zarejestrowane na pokładzie satelity, jest zagadnieniem trudnym ze względu na ich wysoką wymiarowość danych, rozmiar czy możliwe zaszumienie. Dr inż. Jakub Nalepa i in., w swoich ostatnich pracach z tego zakresu zaprojektowali techniki automatycznego dogenerowywania (augmentacji) danych oraz oceny istotności poszczególnych pasm w takim obrazowaniu z wykorzystaniem głębokich sieci konwolucyjnych. Algorytmy te mogą nie tylko ułatwić zastosowanie technik uczenia głębokiego do efektywnej analizy tego rodzaju danych, ale też mogą pozwolić istotnie zredukować rozmiar danych przesyłanych z satelity, a tym samym wyraźnie zredukować koszt przesyłu (a często go umożliwić).
Prace dr. Jakuba Nalepy objęły także opracowanie systemu opartego o uczenie głębokie do automatycznej analizy obrazowania zmian nowotworowych głowy z wykorzystaniem obrazowania rezonansem magnetycznym po wzmocnieniu kontrastowym. Automatyczne przetwarzanie takich danych pozwala na zapewnienie pełnej powtarzalności analizy i wyraźne skrócenie czasu ekstrakcji biomarkerów z danych MRI.
Poniżej dostęp do pełnych tekstów publikacji:
1. Jakub Nalepa, Michał Myller, Michał Kawulok: Training- and test-time data augmentation for hyperspectral image segmentation, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 2020 vol. 17 iss. 2, s. 292-296, 2020. Impact factor: 3,534; punktacja MNiSzW: 140. Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/8746168
2. Pablo Ribalta Lorenzo, Łukasz Tulczyjew, Michał Marcinkiewicz, Jakub Nalepa: Hyperspectral band selection using attention-based convolutional neural networks, IEEE Access, vol. 8 s. 42384-42403, 2020. Impact factor: 4,098; punktacja MNiSzW: 100. Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/9019632
3. Jakub Nalepa, Pablo Ribalta Lorenzo, Michał Marcinkiewicz, Barbara Bobek-Billewicz, Paweł Wawrzyniak, Maksym Walczak, Michał Kawulok, Wojciech Dudzik, Krzysztof Kotowski, Izabela Burda, Bartosz Machura, Grzegorz Mrukwa, Paweł Ulrych, Michael P. Hayball: Fully-automated deep learning-powered system for DCE-MRI analysis of brain tumors, Artificial Intelligence in Medicine 2020 vol. 102, art. no. 101769 s. 1-21, 2020. Impact factor: 3,574; punktacja MNiSzW: 100. Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0933365718306638?via%3Dihub
News
Show all
Show more
Events
Show allOnline Information Meeting for Candidates for Master Studies in Control, Electronic, and Information Engineering!
Online Information Meeting about Master’s Studies in Control, Electronics, and Information Engineering (CEIE) at 5:00 PM
Information meeting for candidates for Control, Electronic, and Information Engineering studiesat 18:00(EN)
Opening of Katowice location of the Faculty of Automatic Control, Electronics and Computer Science and Intel modern laboratory
Information meeting on the Control, Electronic and Information Engineering master studies at 16:00.
Dean's hours from 10.00 am to. 2 p.m, for all students of the Faculty of Automatic Control, Electronics and Computer Science
Alstom D&IS Europe management visited to the Faculty of Automatic Control, Electronics and Computer Science
Ceremonial inauguration of the academic year 2022/2023, at the Faculty of Automatic Control, Electronics and Computer Science
POB1 seminar - Wednesday 20 April 4pm, zoom meeting, our guest: dr. Jacob T. Sturdy from NTNU Trondheim
April 5 to 8: visit the Belimo Roadshow Truck standing in the internal parking lot of the AEI Faculty
Seminarium POB1 -19 stycznia 2022- gościem będzie dr hab. inż. Przemysław Biecek, prof. PW & UW.
Invitation to an Information meeting on the Master's studies in the field of and Aeronautics Aerospace Engineering on 18 January 2022 at 3:00 pm on the zoom platform
Invitation to an Information meeting on the Master's studies in the field of Control, Electronic, and Information Engineering (Macrocourse) on December 3rd (Friday) at 17:00.
June 25-28: Series of remote expert lectures on "GPU Computing", by Prof. Che-Lun Hung of the Institute Industrial of National Yang Ming University in Taipei, Taiwan.
