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)



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem14284
202322
20224121
202022
2019211
2018413
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem14113
202322
2022413
202022
201922
201844
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem1459
202322
2022422
2020211
201922
201844
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem14410
202322
2022413
202022
2019211
201844
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem14131
202322
202244
202022
201922
2018431
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem1414
202322
202244
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
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
  • 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: computer vision, deep learning, pathology, epidermis, autoencoders, skin, semisupervised learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s20061546

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