Wykaz publikacji wybranego autora

Dariusz Kucharski, mgr inż.

asystent

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


  • 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)



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem11254
20223111
202022
2019211
2018413
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem11110
2022312
202022
201922
201844
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem1156
2022321
2020211
201922
201844
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem1147
2022312
202022
2019211
201844
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem11101
202233
202022
201922
2018431
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem1111
202233
202022
201922
201844



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
  • A novel approach in auscultation technology – new sensors and algorithms / Dominik GROCHALA, Marcin KAJOR, Dariusz KUCHARSKI, Marek IWANIEC, Eliasz KAŃTOCH // W: 2018 11th International conference on Human System Interaction (HSI) [Dokument elektroniczny] : July 4–6 2018, Gdańsk : conference proceedings / eds. Adam Bujnowski, Mariusz Kaczmarek, Jacek Rumiński. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, 2018. — Dod. USB ISBN 978-1-5386-5023-3. — ISBN: 978-1-5386-5025-7 ; e-ISBN: 978-1-5386-5024-0. — S. 240–244. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 244, Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047so012a.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8431339

  • keywords: machine learning, signal processing, bioacoustic sensors, auscultation

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

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
  • 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:

7
  • 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

8
  • Semi-supervised nests of melanocytes segmentation method using convolutional autoencoders / Dariusz KUCHARSKI, Paweł KŁECZEK, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Grzegorz Dyduch, Marek GORGOŃ // Sensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1424-8220. — 2020 vol. 20 iss. 6 art. no. 1546, s. 1–19. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 17–19, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-03-11. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/6/1546/pdf

    orcid iD
  • keywords: semi-supervised learning, computer vision, deep learning, pathology, epidermis, autoencoders, skin

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s20061546

9
10
  • 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

11