Prowadzona w Katedrze tematyka badawcza grupuje się w następujących obszarach tematycznych:

• Modelowanie biologicznych systemów podejmowania decyzji
• Projektowanie, budowa i oprogramowanie elektronicznych urządzeń medycznych
• Projektowanie nowoczesnych algorytmów interpretacji sygnałów i obrazów medycznych
• Badania w zakresie systemów wspomagania osób w miejscu zamieszkania
• Badania postrzegania wzrokowego i projektowanie systemów technicznych wykorzystujących informację okoruchową
• Rozwój systemów sensorycznych umożliwiających reprezentację emocji w systemach cyfrowych
• Przetwarzanie, analiza, rozpoznawanie i automatyczne rozumienie obrazów medycznych
• Sieci neuronowe jako narzędzie do rozwiązywania problemów i modelowania systemów
• Analiza mowy patologicznej i jej wykorzystanie w diagnostyce i optymalizacji terapii

W Katedrze prowadzone są prace teoretyczne i doświadczalne w zakresie modelowania układów neurocybernetycznych, sztucznej inteligencji, metod inżynierii wiedzy, inteligencji obliczeniowa, uczenia maszynowego, sztucznych systemów skojarzeniowych, modelowania impulsowych sieci neuronowych i metod adaptacji tych sieci oraz w zakresie klasyfikacji i klasteryzacji.

Katedra prowadzi intensywne badania związane z projektowaniem, budową i oprogramowaniem elektronicznych urządzeń medycznych, w tym w szczególności w następujących obszarach: • Elektroniczny sprzęt medyczny, • Oprogramowanie w medycynie, • Elementy i układy elektroniczne systemów wbudowanych, • Programowanie systemów wbudowanych, • Projektowanie systemów wbudowanych, • Systemy operacyjne systemów wbudowanych i systemów czasu rzeczywistego, • Informatyka czasu rzeczywistego, • Interfejsy komunikacyjne systemów wbudowanych, • Bezpieczeństwo sprzętu i oprogramowania, • Niezawodność systemów wbudowanych i systemy odporne na błędy, • Linux w systemach wbudowanych, • Internet of Things (IoT) oraz Industrial Internet of Things (IIoT).

Pracownicy katedry prowadzą liczne projekty związane z budową algorytmów interpretacji zapisów elektrodiagnostycznych i obrazów medycznych. Przykładami są: • wykorzystanie zapisu elektrokardiograficznego i wykorzystaniem go w roli nośnika informacji poufnej, • analiza źródeł i modelowanie propagacji szumu w torze rejestracji EKG oraz metody redukcji szumu w sygnale, • metody interpretacji zapisu nieciągłego lub o próbkowaniu niejednorodnym, • metody interpretacji elektroencefalogramów na potrzeby diagnostyki medycznej i interfejsów mózg-komputer, • metody analizy i estymacji szumu na obrazach magnetycznorezonansowych, metody analizy traktograficznej obrazów serca, • metody analizy postawy i motoryki człowieka z wykorzystaniem sensorów elektrofizjologicznych, optycznych i goniometrycznych.

W katedrze prowadzone są badania systemów sensoryczno-detekcyjnych opartych na różnych paradygmatach pomiarowych i przeznaczonych do nadzorowania aktywności osób w miejscu ich zamieszkania. Systemy takie wspomagają bezpieczeństwo osób obłożnie chorych, starszych i dzieci, oraz osób przebywających w lecznictwie zamkniętym lub zatrzymanych. Poza typowymi funkcjami nawigacyjnymi systemy stałej opieki nad osobami starszymi (ang. assisted living) dostarczają wybranej, zależnej od osobistych potrzeb informacji fizjologicznej i są doskonałym uzupełnieniem istniejących rozwiązań telemedycznych. Efektem dotychczasowych prac są m. in.: innowacyjny format rejestracji danych behawioralnych za pomocą póz elementarnych, bezdotykowa optyczna metoda pomiaru pulsu (także u osób poruszających się i w różnych warunkach oświetleniowych), pomiar aktywności w gospodarstwie domowym za pomocą inteligentnego licznika energii elektrycznej, czy projekt multimodalnego systemu monitorowania zdarzeń motorycznych.

Pracownicy katedry uczestniczą w projektach związanych z badaniem procesu pozyskiwania informacji wzrokowej przez człowieka i wykorzystaniem ścieżki wzrokowej w celu oceny sceny lub obserwatora. Przeprowadzono dotąd ponad 20 projektów na różnym poziomie zaawansowania (od studenckich projektów dyplomowych do prac finansowanych z budżetu na naukę), których celem było m. in.: • zbadanie ruchu oka człowieka podczas czytania i określenie szybkości czytania (także w języku obcym) na podstawie parametrów ścieżki wzrokowej, • pozyskiwanie informacji diagnostycznej przez lekarza podczas wzrokowej interpretacji zapisu EKG, • określenie stopnia doświadczenia eksperta oceniającego obrazy wewnątrznaczyniowe (pozyskane metodami IVUS i OCT) na podstawie właściwości ścieżki wzrokowej, • badanie procesu percepcyjno-decyzyjnego u kierowców o różnym stopniu doświadczenia w rzeczywistych i symulowanych sytuacjach drogowych, • wykorzystanie ścieżki wzrokowej do wskazywania wyboru w systemie obsługi domowych urządzeń powszechnego użytku.

W katedrze prowadzone są prace badawcze mające na celu określenie zestawu parametrów fizjologicznych reprezentujących stan emocjonalny człowieka i łatwych do zmierzania w sposób nieinwazyjny lub niezauważalny. Prace te mają na celu rozwój obiektywnych narzędzi pomiarowych do wykorzystania w psychologii, a ponadto umożliwienie bezpośredniego uwzględnienia przez maszynę cyfrową emocji człowieka w komunikacji z nim (ang. affective computing). Bezpośrednim przykładem zastosowania są gry komputerowe adaptujące fabułę do reakcji emocjonalnej gracza, ale możliwości wykorzystania pomiarów afektywnych dotyczą wszelkiej wymiany informacji pomiędzy komputerem a człowiekiem, a także adaptacji robotów obsługujących człowieka i systemów inteligentnych domów. Wkład pracowników katedry w rozwój systemów detekcji emocji polega na opracowaniu zdalnego, dyskretnego sposobu pomiaru tętna oraz badaniu korelacji stanu emocjonalnego z procesem pozyskiwania informacji wizyjnej reprezentowanym we właściwościach ścieżki wzrokowej.

Coraz szerzej dostępna i stale doskonalona aparatura do pozyskiwania różnych obrazów medycznych wymaga wspomagania lekarzy przy analizie i interpretacji uzyskiwanych zobrazowań. Zobrazowania te są dostępne obecnie w formie cyfrowej, albo – gdy jakaś nietypowa aparatura nie udostępnia obrazu cyfrowego – mogą być łatwo zdigitalizowane za pomocą dostępnych skanerów lub kamer cyfrowych. Zadania, które od blisko 40 lat wykonujemy w Katedrze, dotyczą metod komputerowego przetwarzania takich obrazów cyfrowych (w celu uzyskania obrazów wygodniejszych do interpretacji), następnie metod automatycznej segmentacji obrazu, analizy jego cech (kształtu wyodrębnionych obiektów lub/i tekstur) oraz automatycznego rozpoznawania i klasyfikacji poszczególnych obiektów względnie całych obrazów (głównie w celu wspomagania diagnostyki medycznej). W katedrze zainicjowano też na początku XXI wieku badania zmierzające do uzyskania pogłębionej semantycznej interpretacji obrazów nazywanej automatycznym ich rozumieniem.

Katedra była jednym z pierwszych miejsc w Polsce, gdzie jeszcze w latach 70. ubiegłego stulecia prowadzone były badania struktur neuropodobnych, z których potem wyłoniły się narzędzia informatyczne szeroko znane i powszechnie stosowane, jakimi są sieci neuronowe. Pracownicy Katedry mają szerokie doświadczenia w zakresie budowy i eksploatacji sieci neuronowych w różnych zagadnieniach, w tym zwłaszcza wiążących się z inżynierią biomedyczną. Sieci stosowane są do rozwiązywania różnych problemów (w tym między innymi związanych ze wspomaganiem decyzji lekarskich podczas diagnostyki i optymalizacji terapii), a także do modelowania różnych procesów, w tym zwłaszcza do prognozowania rozwoju choroby i finalnych skutków leczenia.

Sygnał mowy jest tym sygnałem biologicznym, którego pozyskanie, zarejestrowanie i przesłanie na odległość jest szczególnie łatwe, ponieważ aparatura związana z wykorzystaniem sygnału mowy jest powszechnie dostępna, mało kosztowna i technicznie bardzo zaawansowana. Równocześnie sygnał mowy poza informacjami semantycznymi (treść wypowiedzi), osobniczymi (można rozpoznać, kto mówi) i emocjonalnymi (na podstawie sygnału mowy można rozpoznać, czy mówiąca osoba jest spokojna, czy zdenerwowana) – zawiera także informacje pozwalające rozpoznawać i monitorować wiele chorób. Najbardziej oczywiste są zastosowania w laryngologii i stomatologii (włączając w to protetykę stomatologiczną), ale możliwe jest także monitorowanie chorób neurodegeneracyjnych (m.in. choroby Parkinsona) oraz psychiatrycznych (m.in. depresja). Zespół Katedry ma liczne doświadczenia w tym zakresie, potwierdzone publikacjami.