Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Uczenie maszynowe, modelowanie biologiczne i przetwarzanie obrazów medycznych w prognozowaniu przerzutów raku płuc.

2020/37/B/ST6/01959

Słowa kluczowe:

uczenie maszynowe modelowanie matematyczne przetwarzanie obrazów przerzuty rak płuc,

Deskryptory:

  • ST6_011: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
  • ST6_012: Obliczenia naukowe, narzędzia modelowania i symulacji
  • ST6_013: Bioinformatyka, bioobliczenia, obliczenia DNA i molekularne

Panel:

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

Jednostka realizująca:

Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki

woj. śląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

prof. Andrzej Świerniak 

Liczba wykonawców projektu: 11

Konkurs: OPUS 19 - ogłoszony 2020-03-16

Przyznana kwota: 1 032 600 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2021-02-01

Zakończenie projektu: 2024-08-31

Planowany czas trwania projektu: 43 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/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (18)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (1)
  • Publikacje książkowe (12)
  1. DeepGR: a deep-learning prognostic model based on glycolytic radiomics for non-small cell lung cancer
    Autorzy:
    T. Fu, P. Yan,L. Zhou, Z. Lu, A. Liu, X. Ding, J. Vannucci, P, Hofman, A. Swierniak, E. Szurowska, J. Zhang, S. Li
    Czasopismo:
    Translational Lung Cancer Research (rok: 2024, tom: 13(10), strony: 2746-2760), Wydawca: AME Publishing Company
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.21037/tlcr-24-716 - link do publikacji
  2. Multiomics-Based Feature Extraction and Selection for the Prediction of Lung Cancer Survival
    Autorzy:
    R.Jaksik , K.Szumała, K. N.Dinh, J.Smieja
    Czasopismo:
    International Journal of Molecular Sciences (rok: 2024, tom: 25, strony: 3661), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms25073661 - link do publikacji
  3. Modelling changes in genetic heterogeneity using games with resources
    Autorzy:
    K. Hajdowska, A. Swierniak, D. Borys
    Czasopismo:
    Computer Methods and Programs in Biomedicine (rok: 2025, tom: 270, strony: 1089167), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.cmpb.2025.108916 - link do publikacji
  4. Towards the use of multiple ROIs for radiomics-based survival modelling: finding a strategy of aggregating lesions
    Autorzy:
    A.M.Wilk, A.Swierniak, A.d'Amico, R.Suwiński, K.Fujarewicz, D,Borys
    Czasopismo:
    Computer Methods and Programs in Biomedicine (rok: 2025, tom: 269, strony: 108840), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.cmpb.2025.108840 - link do publikacji
  5. Radiomic signature accurately predicts the risk of metastatic dissemination in late-stage non-small cell lung cancer
    Autorzy:
    Agata Małgorzata Wilk, Emilia Kozłowska, Damian Borys, Andrea D'Amico, Krzysztof Fujarewicz, Izabela Gorczewska, Iwona Dębosz Suwińska, Rafał Suwiński, Jarosław Śmieja , Andrzej Swierniak
    Czasopismo:
    medRxiv (rok: 2023, tom: -, strony: 46043), Wydawca: CSH Laboratory
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1101/2023.01.31.23285230 - link do publikacji
  6. Impact of renin-angiotensin system inhibitors on the survival of patients with rectal cancer
    Autorzy:
    Marcin Zeman, Władysław Skałba , Agata Małgorzata Wilk, Alexander Jorge Cortez, Adam Maciejewski and Agnieszka Czarniecka
    Czasopismo:
    BMC Cancer (rok: 2022, tom: 22, strony: 815 (2022)), Wydawca: BMC part of Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1186/s12885-022-09919-0 - link do publikacji
  7. Mechanically Sheared Axially Swept Light-Sheet Microscopy
    Autorzy:
    J.Lin, D.Mehra, Z.Marin, X.Wang, H.M.Borges, Q.Shen, S.Gałecki, J.Haug, D.H.Abbott, K.M.Dean
    Czasopismo:
    Biomedical Optics Express (rok: 2024, tom: 15, strony: 5314-5327), Wydawca: Optica Publishing Group
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1364/BOE.526145 - link do publikacji
  8. Mathematical modeling of regulatory networks of intracellular processes – aims and selected methods
    Autorzy:
    Malgorzata Kardynska, Daria Kogut, Marcin Pacholczyk, Jaroslaw Smieja
    Czasopismo:
    Computational and Structural Biotechnology Journal (rok: 2023, tom: 21, strony: 1523-1532), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.csbj.2023.02.006 - link do publikacji
  9. Mathematical Modeling Support for Lung Cancer Therapy—A Short Review
    Autorzy:
    Śmieja J
    Czasopismo:
    International Journal of Molecular Sciences (rok: 2023, tom: 24, strony: 14516), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms241914516 - link do publikacji
  10. Impact of government policies on the COVID-19 pandemic unraveled by mathematical modelling
    Autorzy:
    Agata Wilk, Krzysztof Łakomiec, Krzysztof Psiuk-Maksymowicz, Krzysztof Fujarewicz
    Czasopismo:
    Scientific Reports (rok: 2022, tom: 12, strony: 46035), Wydawca: Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1038/s41598-022-21126-2 - link do publikacji
  11. ISG20L2 as a driver in the proliferation and invasion of lung adenocarcinoma via NKX2-1 regulation
    Autorzy:
    Fang X, Zhang X, Liu P, Yu D, Swierniak A, Maki CG, Gao R, Liu M.
    Czasopismo:
    Translational Cancer Research (rok: 2025, tom: 14, strony: 5028-5044), Wydawca: AME Publishing Company
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.21037/tcr-2025-1546 - link do publikacji
  12. Mathematical Model of Intrisic Drug Resistance in Lung Cancer
    Autorzy:
    Kozlowska E, Swierniak A
    Czasopismo:
    International Journal of Molecular Sciences (rok: 2023, tom: 24, strony: 15801), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms242115801 - link do publikacji
  13. Value of computed tomography radiomics combined with inflammation indices in predicting the efficacy of immunotherapy in patients with locally advanced and metastatic non-small cell lung cancer
    Autorzy:
    H.Shao, J.Zhu, L.Shi, J.Yao, Y.Wang, C.Ma, A.Swierniak, B.Ni
    Czasopismo:
    Journal of Thoracic Disease (rok: 2024, tom: 16, strony: 3213-3227), Wydawca: AME Publishing Company
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.21037/jtd-24-526 - link do publikacji
  14. Application of Sensitivity Analysis to Discover Potential Molecular Drug Targets
    Autorzy:
    : Kardynska, M.; Smieja, J.; Paszek, P.; Puszynski, K
    Czasopismo:
    International Journal of Molecular Sciences (rok: 2022, tom: 23, strony: 6604), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms23126604 - link do publikacji
  15. Common Variants in Osteopontin and CD44 Genes as Predictors of Treatment Outcome in Radiotherapy and Chemoradiotherapy for Non-Small Cell Lung Cancer
    Autorzy:
    Gałecki, S.; Gdowicz-Kłosok, A.; Deja, R.; Masłyk, B.; Giglok, M.; Suwi ´nski, R.; Butkiewicz, D
    Czasopismo:
    Cells (rok: 2023, tom: 12, strony: 2721), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/cells12232721 - link do publikacji
  16. Non-parametric MRI Brain Atlas for the Polish Population.
    Autorzy:
    Borys D, Kijonka M, Psiuk-Maksymowicz K, Gorczewski K, Zarudzki L, Sokol M and Swierniak A
    Czasopismo:
    Frontiers in Neuroinformatics (rok: 2021, tom: v.15, strony: Article 684759), Wydawca: Frontiers Media SA
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3389/fninf.2021.684759 - link do publikacji
  17. Radiomic signature accurately predicts the risk of metastatic dissemination in late-stage non-small cell lung cancer
    Autorzy:
    Agata Małgorzata Wilk, Emilia Kozłowska, Damian Borys, Andrea D'Amico, Krzysztof Fujarewicz, Izabela Gorczewska, Iwona Dębosz Suwińska, Rafał Suwiński, Jarosław Śmieja , Andrzej Swierniak
    Czasopismo:
    Translational Lung Cancer Research (rok: 2023, tom: 46363, strony: 1372-1383), Wydawca: AME Publishing Company
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.21037/tlcr-23-60 - link do publikacji
  18. Assessing the prognosis of metastatic or recurrent non-small cell lung cancer in the era of modern systemic therapies: a multivariable analysis of 343 patients treated in Poland
    Autorzy:
    Suwinski R, Kysiak M, Cybulska-Stopa B, Giglok M, Dębosz-Suwinska I, Idasiak A, Gałecki S, Wilk A, Świerniak A.
    Czasopismo:
    Translational Lung Cancer Research (rok: 2025, tom: 14, strony: 2688-2699.), Wydawca: AME Publishing Company
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.21037/tlcr-2025-299 - link do publikacji
  1. System modeling and machine learning in prediction of metastases in lung cancer
    Autorzy:
    Andrzej Swierniak, Emilia Kozłowska, Krzysztof Fujarewicz, Damian Borys, Agata Wilk, Jarosław Śmieja, Rafał Suwinski
    Konferencja:
    Proceedings of the 16th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2023)Vol. 3 Bioinformatics (rok: 2023, tom: 16th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, strony: 220-227), Wydawca: SCITEPRESS
    Data:
    konferencja 16-18. 02.2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.5220/0011705300003414 - link do publikacji
  1. Model of Lung Cancer Progression and Metastasis - Need for a Delay
    Autorzy:
    Psiuk-Maksymowicz K
    Książka:
    The Latest Developments and Challenges in Biomedical Engineering (rok: 2024, tom: LNNS 746, strony: 215-223), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-38430-1_17 - link do publikacji
  2. Prediction of lung cancer survival based on multiomic data
    Autorzy:
    Roman Jaksik, Jarosław Śmieja
    Książka:
    Intelligent Information and Database Systems.ACIIDS 2022 (rok: 2022, tom: LNAI13758, strony: 116-127), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-21967-2_10 - link do publikacji
  3. Predicting metastasis-free survival using clinical data in non-small cell lung cancer
    Autorzy:
    E. Kozłowska, M. Giglok, I. Dębosz-Suwińska, R. Suwiński, A. Świerniak
    Książka:
    Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2022 (rok: 2022, tom: CCIS1716, strony: 227-237), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-981-19-8234-7_18 - link do publikacji
  4. A minimal model of cancer growth, metastasis and treatment
    Autorzy:
    Jarosław Śmieja, Andrzej Świerniak, Marek Kimmel
    Książka:
    Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2022 (rok: 2022, tom: CCIS 1716, strony: 566-577), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-981-19-8234-7_44 - link do publikacji
  5. Predicting the Risk of Metastatic Dissemination in Non-small Cell Lung Cancer Using Clinical and Gentic Data
    Autorzy:
    Kozłowska E, Wilk AM, Butkiewicz D, Krześniak M, Gdowicz-Kłosok A, Giglok M, Suwinski R, Świerniak A
    Książka:
    The Latest Developments and Challenges in Biomedical Engineering (rok: 2024, tom: LNNS 746, strony: 187-197), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-38430-1_15 - link do publikacji
  6. Improving the Predictive Ability of Radiomics-Based Regression Survival Models Through Incorporating Multiple Regions of Interest
    Autorzy:
    Wilk AM, Kozłowska E, Borys D, D'Amico A, Gorczewska I, Dębosz-Suwińska I, Gałecki S, Fujarewicz K, Suwiński R, Świerniak A
    Książka:
    The Latest Developments and Challenges in Biomedical Engineering. (rok: 2024, tom: LNNS 746, strony: 163-173), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-38430-1_13 - link do publikacji
  7. Machine learning approach to predict metastasis in lung cancer based on radiomic features
    Autorzy:
    K. Fujarewicz, A. Wilk, D. Borys, A. d'Amico, R. Suwiński, A. Swierniak
    Książka:
    Intelligent Information and Database Systems.ACIIDS 2022 (rok: 2022, tom: LNAI13758, strony: 40-50), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-21967-2_4 - link do publikacji
  8. The Stochastic Mathematical Model Predicts Angio-Therapy Could Delay the Emergence of Metastases in Lung Cancer
    Autorzy:
    Emilia Kozłowska, Andrzej Świerniak
    Książka:
    Biocybernetics and Biomedical Engineering – Current Trends and Challenges (rok: 2022, tom: LNNS 293, strony: 64-73), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-030-83704-4_7 - link do publikacji
  9. Assessing the Prognosis of Patients with Metastatic or Recurrent Non-small Cell Lung Cancer in the Era of Immunotherapy and Targeted Therapy
    Autorzy:
    Gałecki S, Kysiak M, Kozłowska E, Wilk AM, Suwinski R, Świerniak A
    Książka:
    the Latest Development and Challenges in Biomedical Engineering (rok: 2024, tom: LNNS 746, strony: 175-185), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-38430-1_14 - link do publikacji
  10. A Framework for Modeling and Efficacy Evaluation of Treatment of Cancer with Metastasis
    Autorzy:
    Jarosław Śmieja, Krzysztof Psiuk-Maksymowicz, Andrzej Świerniak
    Książka:
    Biocybernetics and Biomedical Engineering – Current Trends and Challenges (rok: 2022, tom: LNNS 293, strony: 88-97), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-030-83704-4_9 - link do publikacji
  11. Metastasis Modelling Approaches-Comparison of Ideas
    Autorzy:
    Wyciślok A, Śmieja J
    Książka:
    The Latest Developments and Challenges in Biomedical Engineering (rok: 2024, tom: LNNS 746, strony: 199-214), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-38430-1_16 - link do publikacji
  12. Potential of radiomics features for predicting time to metastasis in NSCLC
    Autorzy:
    A. Wilk, K. Fujarewicz, D. Borys, A. d'Amico, R. Suwiński, A. Swierniak
    Książka:
    Intelligent Information and Database Systems.ACIIDS 2022 (rok: 2022, tom: LNAI13758, strony: 64-76), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-21967-2_6 - link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy