Wykaz publikacji wybranego autora

Dariusz Kucharski, mgr inż.

asystent

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne


  • 2021

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-0107-2407 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 57195682808

PBN: 5e70929a878c28a047398df2

System Informacyjny AGH (SkOs)





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 14, z ogólnej liczby 14 publikacji Autora


1
  • A deep learning approach for valve defect recognition in heart acoustic signal / Dariusz KUCHARSKI, Dominik GROCHALA, Marcin KAJOR, Eliasz KAŃTOCH // W: Information Systems Architecture and Technology : proceedings of 38th international conference on Information Systems Architecture and Technology – ISAT 2017 : [September 17-19, 2017, Szklarska Poręba, Poland], Pt. 1 / eds. Leszek Borzemski, Jerzy Świątek, Zofia Wilimowska. — Cham : Springer, cop. 2018. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 655). — ISBN: 978-3-319-67219-9 ; e-ISBN: 978-3-319-67220-5. — S. 3–14. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2017-09-02. — Toż na CD

    orcid iD
  • keywords: machine learning, signal processing, deep learning, heart sound classification, convolutional neural network

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-67220-5_1

2
3
  • A prototype of the mobile stethoscope for telemedical application / Marcin KAJOR, Dominik GROCHALA, Marek IWANIEC, Eliasz KAŃTOCH, Dariusz KUCHARSKI // W: MEMSTECH 2018 [Dokument elektroniczny] : perspective technologies and methods in MEMS design : XIV\textsuperscript{th} international conference : Polyana, Ukraine, April 18–22, 2018 : proceedings = Perspektivnì tehnologìï ì metodi proektuvannâ MEMC (MEMSTECH) : materìali XIV-oï mižnarodnoï naukovo-tehnìčnoï konferencìï : 18–22 kvìtnâ, Polâna, Ukraïna / Ministry of Education and Science of Ukraine, Lviv Polytechnic National University, Ukraine, IEEE Ukraine Section (West) MTT/ED/AP/EP/SSC Societies Joint Chapter. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — New York : IEEE, cop. 2018. — (International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design ; ISSN 2573-5373). — e-ISBN: 978-1-5386-5880-2. — S. 5–8. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 8, Abstr.. — Dod. ISBN: 978-1-5386-5881-9. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047le03fe.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8365690

    orcid iD
  • keywords: telemedicine, wearables, acoustic sensors, long-term monitoring, electronic stethoscope

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MEMSTECH.2018.8365690

4
  • Break the curse of small datasets in computer vision tasks with transfer learning methods / Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Andrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Marek GORGOŃ // W: PP-RAI'2019 [Dokument elektroniczny] : Polskie Porozumienie na rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji : 16–18.10.2019, Wrocław : conference proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Wrocław : Faculty of Electronics. Wroclaw University of Science and Technology], cop. 2019. — e-ISBN: 978-83-943803-2-8. — S. [146–149]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [149], Abstr.. — M. Piekarski – dod. afiliacja: Jagiellonian University. — tekst: http://pp-rai.pwr.edu.pl/PPRAI19_proceedings.pdf

    orcid iD
  • keywords: anomaly detection, signal processing, deep neural networks, transfer learning, image analysis

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

5
6
7
  • Deep neural network interpretability methods for supervised and unsupervised problems / Andrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Aleksander KOSTUCH, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA // W: PP-RAI'2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 3rd Polish conference on Artificial intelligence : April 25–27, 2022, Gdynia, Poland. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Gdynia : Gdynia Maritime University, 2022. — e-ISBN: 978-83-7421-401-8. — S. 25–28. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://wydawnictwo.umg.edu.pl/pp-rai2022/pdfs/ProceedingsPP-RAI2022.pdf [2022-04-27]. — Bibliogr. s. 28, Abstr.. — M. Piekarski – dod. afiliacja: SOLARIS National Synchrotron Radiation Centre, UJ, Krakow

    orcid iD
  • keywords: deep neural networks, unsupervised, explainability, interpretability, supervised

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

8
  • DFU-Ens: end-to-end diabetic foot ulcer segmentation framework with vision transformer based detection / Dariusz KUCHARSKI, Aleksander KOSTUCH, Filip NOWOROLNIK, Andrzej BRODZICKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA // W: Diabetic foot ulcers grand challenge : third challenge, DFUC 2022 held in conjunction with MICCAI 2022 : Singapore, September 22, 2022 : proceedings / eds. Moi Hoon Yap, Connah Kendrick, Bill Cassidy. — Cham : Springer, cop. 2023. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 13797). — ISBN: 978-3-031-26353-8 ; e-ISBN: 978-3-031-26354-5. — S. 101–112. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-12

    orcid iD
  • keywords: detection, segmentation, U-Net, YOLO, DFU, diabetic foot, DETR

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-26354-5_9

9
  • New methods for the acoustic-signal segmentation of the temporomandibular joint / Marcin KAJOR, Dariusz KUCHARSKI, Justyna Grochala, Jolanta E. Loster // Journal of Clinical Medicine [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2077-0383. — 2022 vol. 11 iss. 10 art. no. 2706, s. 1–13. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 12–13, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-05-11. — tekst: https://www.mdpi.com/2077-0383/11/10/2706/pdf?version=1652256298

    orcid iD
  • keywords: signal processing, segmentation, deep learning, auscultation, temporomandibular joints

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/jcm11102706

10
11
  • Skin_Hair Dataset: setting the benchmark for effective hair inpainting methods for improving the image quality of dermoscopic images / Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Anna WÓJCICKA, Dariusz KUCHARSKI, Andrzej BRODZICKI, Connah Kendrick, Bill Cassidy, Moi Hoon Yap // W: Computer Vision – ECCV 2022 workshops : 17th European conference : Tel Aviv, Israel, October 23–27, 2022 : proceedings, Pt. 4 / eds.  Leonid Karlinsky, Tomer Michaeli, Ko Nishino. — Cham, Switzerland : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2022. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 13804). — ISBN: 978-3-031-25068-2 ; e-ISBN: 978-3-031-25069-9. — S. 167–184. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-14. — J. Jaworek-Korjakowska - dod. afiliacja: Stanford School of Medicine, USA

    orcid iD
  • keywords: GaN, dermoscopy, hair removal, melanoma, artifacts, image quality, hair inpainting

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-25069-9_12

12
13
  • The prototype of wearable sensors system for supervision of patient rehabilitation using artificial intelligence methods / Eliasz KAŃTOCH, Dominik GROCHALA, Marcin KAJOR, Dariusz KUCHARSKI // W: Innovations in biomedical engineering / eds. Marek Gzik, Ewaryst Tkacz, Zbigniew Paszenda, Ewa Piętka. — Cham, Switzerland : Springer International Publishing, cop. 2018. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 623). — ISBN: 978-3-319-70062-5 ; e-ISBN: 978-3-319-70063-2. — S. 205–214. — Bibliogr. s. 214, Abstr.. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-70063-2.pdf

    orcid iD
  • keywords: telemedicine, wearable system, body sensor network, biomedical sensors, patient rehabilitation, activity classification

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-70063-2_22

14