Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Lokalizacja loży powstałej po chirurgicznej resekcji guza piersi metodami dopasowania obrazów

2019/32/T/ST6/00065

Słowa kluczowe:

Deskryptory:

  • ST6_8: Grafika komputerowa, przetwarzanie obrazów, wizualizacja komputerowa, multimedia, gry komputerowe
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
  • ST6_12: Obliczenia naukowe, narzędzia modelowania i symulacji

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej

woj. małopolskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

Marek Wodziński 

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs: ETIUDA 7 - ogłoszony 2018-12-14

Przyznana kwota: 144 264 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2019-10-01

Zakończenie projektu: 2020-09-30

Planowany czas trwania projektu: 12 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (2)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (4)
  1. DeepHistReg: unsupervised deep learning registration framework for differently stained histology samples IF: 5,428
    Autorzy:
    Marek Wodzinski, Henning Muller
    Czasopismo:
    Computer Methods and Programs in Biomedicine (rok: 2021, tom: 198, strony: 44572), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.cmpb.2020.105799 - link do publikacji
  2. Semi-supervised deep learning-based image registration method with volume penalty for real-time breast tumor bed localization IF: 3,576
    Autorzy:
    Marek Wodzinski, Izabela Ciepiela, Tomasz Kuszewski, Piotr Kedzierawski, Andrzej Skalski
    Czasopismo:
    Sensors (rok: 2021, tom: 21, strony: 44575), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/s21124085 - link do publikacji
  1. Invnet: a deep learning approach to invert complex deformation fields
    Autorzy:
    Marek Wodziński, Henning Muller
    Konferencja:
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (rok: 2021, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 13-16.04.2021
    Status:
    Opublikowana
  2. Learning-based affine registration of histological images
    Autorzy:
    Marek Wodzinski, Henning Muller
    Konferencja:
    Biomedical Image Registration: 9th International Workshop (rok: 2020, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 1-2.12.2020
    Status:
    Opublikowana
  3. Unsupervised learning-based nonrigid registration of high resolution histology images
    Autorzy:
    Marek Wodzinski, Henning Muller
    Konferencja:
    MICCAI-MLMI (rok: 2020, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 04.10.2020
    Status:
    Opublikowana
  4. Adversarial Affine Registration for Real-time Intraoperative Registration of 3-D US-US for Brain Shift Correction
    Autorzy:
    Marek Wodzinski, Andrzej Skalski
    Konferencja:
    MICCAI-ASMUS (rok: 2021, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 27.09-01.10.2021
    Status:
    Opublikowana