Seminaria Katedry

    Zapraszamy na seminarium Katedry Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej, które odbywa się we wtorki o 11.30, stacjonarnie w sali 215, budynek C3, oraz online na platformie Teams (prośba o link).

    04.11.2025 - Forever Chemicals - Why I Don’t Want Fake Flowers on My Grave

    Dr Marcin Wojewodzic (Cancer Registry of Norway, Norwegian Institute of Public Health)

    Since November is Men’s Health Awareness Month, I will highlight recent research on testicular cancer and the role of “forever chemicals” – PFAS in kidney and testicular cancer. I will introduce what PFAS are, why they are a concern, and how Norway is contributing to European efforts toward PFAS restriction. I will also discuss how biobanks can be used to link chemical exposures to health outcomes and to identify predictive biomarkers in a comprehensive and accessible way.

    If time permits, I will also briefly introduce additional work at the Norwegian Institute of Public Health, including New Approach Methodologies (NAMs) and the Adverse Outcome Pathway (AOP) framework. My research broadly focuses on the effects of chemicals on human health and pre-diagnostics biomarkers from omics data.  My talk aims to initiate dialogue and explore opportunities for collaboration with AGH, particularly related to AI, federated learning, and strengthening research partnerships across NIPH and AGH.

    Dr inż. Andrzej Zakręcki (AGH)

    The presentation summarises, among other things, the results of a doctoral thesis dedicated to developing a method for designing, fitting, and manufacturing medical forearm orthoses, as well as completed research and development projects using additive manufacturing technologies. The aim of the work was to create a comprehensive process—from acquiring anatomical data to producing the finished product—that is tailored to patients’ needs during recovery.
    The first part of the presentation will focus on developing a procedure for 3D scanning of the forearm and stabilising the limb during data collection. It will also discuss the challenges of accurately mapping soft-tissue shape and the method used to create a database of anatomical parameters, which was employed to develop a personalised orthosis design method.

    The subsequent part will cover the selection of manufacturing technologies and feedstock materials. Comparative test results of two 3D printing techniques—Selective Laser Sintering (SLS) and HP Multi Jet Fusion (MJF)—using PA12 polyamide will be presented. The analysis evaluated the mechanical properties of samples of these materials. Findings indicated that SLS samples had lower variability in mechanical parameters compared to MJF samples. The differences in tensile strength were 1.8%, and in flexural strength, 4.7%. Based on these analyses, the process efficiency of both technologies was also assessed—showing that the HP MJF 5200 system offered higher weekly production efficiency, while the EOS P396 (SLS) ensured greater stability in mechanical properties, which is crucial for medical device certification.

    Later, the results of research examining the effects of ageing and DyeMansion postprocessing on the durability and mechanical stability of PA12 prints will be showed. The tests simulated an ageing process equivalent to 12 months of use in a medical setting. SLS samples demonstrated greater resistance to physicochemical degradation than MJF samples. Industrial colouring with the DM60 system further enhanced their mechanical stability. Particularly promising results were obtained with PA2200 (SLS) material in a dyed configuration, confirming the validity of integrating the dyeing process into the serial production of medical devices.

    In summary, the presentation will showcase a comprehensive methodology for creating personalised forearm orthoses—from digital mapping of the patient’s anatomy to design, manufacturing, and assessment of mechanical properties. The results confirm that both SLS and MJF additive technologies can effectively produce prototypes and short series of certified medical devices, combining high precision with cost-effective manufacturing.
    The work is implementation-oriented and was conducted as part of an implementation-focused doctoral programme, with documentation confirming the real-world application of the developed method in industrial conditions.

    Dr inż. Marcin Strączkiewicz (AGH)

    Smartphones and wearable devices have become ubiquitous tools for studying human behavior and monitoring physical activity. In this talk, we present a comprehensive overview of smartphone-based human activity recognition (HAR) systems, propose a walking recognition method, and evaluate an open-source step-counting method for smartphones.

    The review summarizes existing approaches to HAR, highlighting the potential of smartphones in health research. We systematically examined 108 peer-reviewed articles and identified their key aspects, including smartphone body location, sensors used, physical activity types studied, data transformation techniques, and classification schemes for activity recognition. The review emphasizes the importance of improving data quality, addressing missing data, incorporating diverse participants and activities, and promoting open-source sharing of methods and algorithms.

    Building upon the insights from the review, we propose a walking recognition method for smartphones and wearable devices. Leveraging sub-second tri-axial accelerometer data, our method utilizes the intrinsic features of walking, such as intensity, periodicity, and duration, to accurately classify walking activities. Validation using 20 publicly available datasets demonstrates high sensitivity and specificity in estimating walking periods across various body locations. The method showcases its algorithmic fairness to demographic and anthropometric variables and measurement contexts, contributing to its versatility for diverse populations.

    Additionally, we evaluate an open-source step-counting method for smartphones under different measurement conditions. Through internal validation, manual validation, and wearable validation, the method proves to be reliable in estimating step counts, showing minimal bias and high accuracy compared to ground truth and commercial activity trackers. This demonstrates the potential of smartphones as a viable alternative for step-counting in health research.

    Overall, our research offers a comprehensive understanding of smartphone-based HAR systems and their potential applications in health research. The proposed walking recognition method and validated step-counting method contribute to improving physical activity assessment, facilitating well-being evaluations, and enabling lifestyle interventions. By addressing methodological considerations and promoting transparency, our findings empower researchers to harness the full potential of smartphones and wearable devices in advancing human behavior monitoring and promoting public health.

    03.06.2025 - Lie in Sight: When the Eyes Reveal What the Mind Conceals

    Mgr inż. Weronika Celniak (AGH)

    In my presentation, I will showcase the progress of the 'Lie in Sight’ project, which focuses on developing modern, contactless methods of deception detection using eye-tracking technology. I will present an overview of current solutions based on the analysis of eye movement patterns, as well as a comparison of the effectiveness of eye-tracking and polygraph in detecting concealed knowledge. I will also share results obtained using a method that incorporates, among other things, heatmaps based on fixation characteristics to identify individuals deliberately hiding information. I hope the presentation will help to better understand the potential of automated lie detection systems based on visual attention patterns.

    Prof. dr hab. inż. Gerard Cybulski (Politechnika Warszawska)

    Prezentacja będzie stanowiła próbę przedstawienia misji i  wyzwań stojących przed osobami zajmującymi się inżynierią biomedyczną, ze szczególnym uwzględnieniem własnych doświadczeń i poglądów.  Zostanie również przedstawiony przykład rozwijania metod akwizycji i analizy sygnałów biologicznych oraz predykcji zdarzeń zagrażających zdrowiu pacjenta.  

    Dr inż. Krzysztof Wójcik (Politechnika Krakowska)

    Referat prezentuje podstawowe zagadnienia związane z budową automatycznego systemu nauki czynności motorycznych człowieka.
    Ocena spodziewanych skutków nauki czynności ruchowej jest trudna i wymaga od nauczyciela posiadania specjalistycznej wiedzy. Długotrwały proces nauki w znacznym stopniu angażuje też jego czas i wysiłek. Niezmiernie istotna staje się zatem perspektywa realizacji tego procesu przez system automatyczny.
    Opisywany w referacie system nauki jest działającym w czasie rzeczywistym dyskretnym systemem sterowania. Za pomocą sensorów inercyjnych MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) dokonuje rejestracji sygnałów ruchu, a następnie przeprowadza ich klasyfikację. Na jej podstawie system wywołuje odpowiedni w danej sytuacji algorytm nauczania. Algorytm ten, wykorzystując zestaw aktuatorów dotykowych (vibrotactile haptic devices), przesyła uczniowi komunikaty dotyczące wymaganych korekt ruchu. Wiedza niezbędna do przeprowadzenia procesu klasyfikacji pozyskiwana jest od ekspertów (trenerów, rehabilitantów).
    W referacie omówiono trzy podstawowe bloki funkcjonalne systemu: blok czujników, blok analizy sygnałów ruchu oraz moduł aktuatorów. Przedyskutowane zostały możliwe sposoby realizacji powyższych bloków oraz opisano rozwiązania zastosowane w uruchomionym prototypowym systemie nauki. Przedstawiono również istotne problemy oraz kluczowe wyzwania towarzyszące budowie kompletnego systemu nauki czynności motorycznych.

    Mgr Daniel Bulanda (AGH)

    The seminar will present three research topics:

    • Association Rule Classifier (ARC) based on biologically inspired Multi-Associative Graph Networks (MAGN). The ARC classifier models data and relations in the form of a network of neurons connected by associations corresponding to frequent patterns. Thanks to the effective exploration of association rules directly from the MAGN network, it copes with the problems of uneven class distributions and rare patterns based on discovered rules. Additionally, ARC automatically optimizes its structure and parameters during training, achieving performance comparable to the best classifiers and ensuring high explainability of results.
    • Application of Multi-Associative Graph Networks (MAGN) and other machine learning models in the prediction of pollen seasons. The study used pollen and meteorological data from Krakow collected in the years 1991-2024. Eight machine learning models from four families (lazy, linear, tree, deep) were used for comparisons. Additionally, MAGN was used to explore association rules and calculate feature importance using the associative mutual information algorithm.
    • Application of the FlexPoints algorithm to compress the ECG signal and support deep neural networks. The FlexPoints algorithm detects characteristic points in ECG signals, reflecting their electrophysiological dynamics, which allows for more efficient feature extraction by CNN and LSTM architectures. Experiments on the MIT-BIH Arrhythmia Database show that the use of FlexPoints improves classification accuracy, increases noise immunity, and reduces computational complexity.

    Dr hab. inż. Paweł Kostka, prof. PŚ (Politechnika Śląska)

    W ramach przedstawienia pól badawczych Katedry Informatyki Medycznej i Sztucznej Inteligencji PŚ, zaproszenia do współpracy oraz przedstawienia wyników prac zespołów badawczych powstałych z udziałem wypromowanych niedawno doktorów w dyscyplinie IB, przedstawione zostaną koncepcje, metody oraz uzyskane wyniki wybranych projektów B+R realizowanych w ostatnich latach w ww. katedrze, w obszarze akwizycji i przetwarzania jednowymiarowych sygnałów biomedycznych w kilku polach aplikacyjnych, jako narzędzia wspomagania diagnostyki medycznej.

    Mgr Wojciech Reklewski (AGH)

    Rozwój technologii półprzewodnikowych zwiększył dostępność urządzeń elektronicznych powszechnego użytku (np. smartwatches lub smartphones), które dzięki zdolności komunikacji bezprzewodowej oferują nowe możliwości świadczenia opieki zdrowotnej na odległość oraz monitorowania pracy serca w trakcie codziennej aktywności użytkownika lub uprawiania sportu.
    Choć problem automatycznej detekcji zespołu QRS w sygnale elektrokardiogramu jest przedmiotem intensywnych badań od kilku dekad, optymalizacja efektywności energetycznej algorytmów detekcji QRS jest stosunkowo nowym zagadnieniem badawczym, które pojawiło się w wyniku wykorzystania do zastosowań biomedycznych urządzeń mobilnych zasilanych bateryjnie. Dużo wysiłku badawczego poświęca się zwiększaniu skuteczności detekcji algorytmów, natomiast brakuje metod projektowania algorytmów o niskiej złożoności obliczeniowej.
    Prezentacja będzie poświęcona omówieniu wyników prac badawczych prowadzonych w ramach przygotowania rozprawy doktorskiej. Zostaną przedstawione następujące zagadnienia: trzy nowe algorytmy detekcji zespołów QRS o niskiej złożoności obliczeniowej dedykowane do urządzeń przenośnych, wpływ technik obliczeniowych stosowanych w algorytmach detekcji QRS na skuteczność detekcji oraz na złożoność obliczeniową. Ponadto zostanie przedstawiona propozycja metody projektowania algorytmów o wysokiej skuteczności detekcji oraz niskiej złożoności obliczeniowej.

    Prof. dr hab. inż. D. Robert Iskander (Politechnika Wrocławska)

    First, a little about OCT itself. The laconic answer to the question posed in the title of the presentation is: a lot. The statistical parameters of speckle in static corneal OCT images can be used to estimate the corneal hydration status and the biomechanical properties of the cornea (without the use of the so-called OCT elastography), determine the aging processes, support the diagnosis of glaucoma, or even estimate the level of intraocular pressure. The lecture will present the latest achievements of the team working at Wrocław University of Science and Technology on modelling and application of speckle in OCT images in broadly understood ophthalmology practice.

    Prof. Małgorzata Kotulska (Politechnika Wrocławska)

    Amyloid proteins form insoluble fibrils of a very regular cross-beta structure. In humans they are notoriously associated with Alzheimer’s, Parkinson’s, Huntington’s, and many other diseases, including also diabetes type 2. However, there is also a wide range of functional amyloids that are beneficially utilized by many organisms for a variety of functions. Functional amyloids, expressed mostly by microorganisms including those from the human microbiome species, play important physiological roles in host organisms, e.g. bacterial biofilm stabilization. Many studies showed that an amyloid fibril could affect aggregation of a different protein, which may result in amplification or attenuation of the fibril build-up. Such cross interactions between pathological human amyloids and bacterial functional amyloids may be crucial for understanding the influence of microbial amyloids on several human diseases through gut-brain axis. This effect has been proven, for example, in Parkinson’s disease. However, experimental studies of amyloid proteins are difficult, expensive, and very sensitive to subtle changes of conditions, including concentration, pH, temperature, solvent, and presence of other molecules. Due to demanding experimental protocols, understanding of amyloid formation or their interactions is still very limited, and computational methods are needed.

    In the talk I will discuss several aspects of amyloid studies – experimental and computational, as well as their potential applications in human health and material science. This will include the most representative amyloids, their role in our health, and methods of their handling. Similarly, I will present available bioinformatics methods for handling amyloid classification and interactions, such as databases of currently available amyloids, including the database of amyloid interactions, and tools for their classifications and predictions.

    This work was supported by the National Science Centre, Poland [grant
    2019/35/B/NZ2/03997]

    Prof. dr hab. inż. Joanna Polańska (Politechnika Śląska)

     

    Dr hab. inż. Piotr Wodarski, prof. PŚ (Politechnika Śląska)

    Szybki rozwój sprzętu oraz większa dostępność kamer termowizyjnych pozwala na coraz szersze możliwości stosowania tej metody obrazowania w praktyce. Istniejące na rynku kamery stacjonarne, ręczne, mobilne umożliwiają tworzenie nowych rozwiązań i systemów pozwalających na wykorzystanie termowizji w zastosowaniach medycznych oraz związanych z ochroną zdrowia i bezpieczeństwem. Zaprezentowane przykłady będą obejmowały rozwiązania informatyczne wykorzystujące komputerową analizę obrazów termowizyjnych. Pierwsza grupa zagadnień będzie dotyczyć automatycznej analizy i oceny schorzeń związanych z migrenami oraz problemami laryngologicznymi. Druga grupa zagadnień będzie związana z systemami służącymi do poprawy bezpieczeństwa oraz ochrony zdrowia pacjentów i użytkowników tych systemów. Zastosowane metody przetwarzania i analizy obrazów będę obejmowały algorytmy klasyczne , algorytmy bazujące na klasycznym uczeniu maszynowym oraz algorytmy bazujące na uczeniu głębokim i sieciach konwolucyjnych.

    Dr hab. inż. Tadeusz Sondej, prof. WAT (WAT)

    Podczas seminarium zostanie omówiony sposób pomiaru i zastosowania sygnału fotopletyzmograficznego (PPG). Szczególna uwaga zostanie poświęcona pomiarom wielokanałowym, wielomiejscowym i synchronizacji z sygnałem EKG. Zostaną omówione uwarunkowania i sposób pomiaru prędkości fali tętna (PWV) za pomocą fotopletyzmografii wielomiejscowej. Podczas seminarium zostanie również omówiona problematyka zastosowania sygnału PPG do pomiaru zmienności rytmu serca (PRV – Pulse Rate Variability) jako alternatywnej metody dla HRV (Heart Rate Variability).

    Dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ (Politechnika Śląska)

    Wystąpienie porusza tematykę projektowania systemów komputerowego wspomagania diagnostyki logopedycznej. Głównym elementem jest omówienie założeń, procesu realizacji i rezultatów projektu badawczego pt. „Hybrydowy system akwizycji i przetwarzania sygnału wielomodalnego w analizie sygmatyzmu u dzieci”, realizowanego w ramach konkursu NCN SONATA BIS 8 w Politechnice Śląskiej w latach 2019-2024. Badania związane z diagnostyką seplenienia pozwalają na przedstawienie koncepcji projektowania aparatury i projektowania algorytmów przetwarzania i analizy danych wielomodalnych: wielokanałowego sygnału akustycznego oraz strumienia wideo obszaru ust mówcy. Pozyskane dane mogą pozwolić na opracowanie wskaźników nienormatywnej artykulacji wybranych głosek bez stosowania narzędzi ingerujących w proces wymowy. Prelekcja jest także okazją do przedstawienia zespołu badawczego i innych badań prowadzonych w Pracowni Inżynierii Słuchu i Mowy w Europejskim Centrum Innowacyjnych Technologii dla Zdrowia PŚ (EHTIC) w Zabrzu.

    Mgr inż. Piotr Wawryka (KBiIB AGH)

    Schorzenia nerwowo-mięśniowe są obecnie diagnozowanie w sposób inwazyjny (needleEMG). Poszukiwane są zastosowania, gdzie pomiar powierzchniowy (surfaceEMG) mógłby być wystarczający i wiarygodny. Przykładowe zastosowania w badaniach przesiewowych lub wczesnego wykluczania schorzeń przewlekłych, jak w przypadku tężyczki. Przedmiotem badań jest analiza właściwości Fourierowskich widm amplitudowych. W przyszłości metody te, mają potencjał do zastosowania w sporcie i rehabilitacji.

    Professor Ronny Bergmann (Norwegian University of Science and Technology)

    In many applications nonlinear data is measured, for example when considering unit vectors, rotations, or (bases of) subspaces of a vector space. Modelling this on a Riemannian manifold allows to both reduce the dimension of the data stored as well as focusing on geometric properties of the measurement space compared to constraining a total space the data is represented in. In optimisation this yields unconstrained optimization algorithms, where we have to take the geometry of the optimization domain into consideration.

    In this talk we consider the task of minimizing the difference of two convex functions defined on a manifold and present the Difference of Convex Algorithm. To make algorithms in general more accessible, we then present the two Julia packages Manifolds.jl and Manopt.jl, that allow to define and use Riemannian manifolds and optimization algorithms employing numerical differential geometry, respectively.

    Mgr inż. Dagmara Stasiowska (KBiIB AGH)

    Prezentacja dotyczy pierwszego modelu rodziny pszczelej, który pozwala przewidywać rozwój kolonii w sytuacji kiedy matka pszczela została poddana przeciążeniom związanym ze startem rakiety. Przedstawiona zostanie motywacja projektu i przegląd literatury na temat istniejących modeli oraz dostępnych badań nad wpływem warunków kosmicznych na pszczoły miodne.
    Zaprezentowany zostanie eksperyment biologiczny, przeprowadzony w celu zgromadzenia danych koniecznych do stworzenia modelu oraz omówione zostaną zaobserwowane scenariusze odpowiedzi matek pszczelich. Przedstawione zostaną założenia przy wyborze modelu oraz przybliżony zostanie model BEEHAVE, wybrany jako baza do rozwoju i wzbogacenia o moduły „kosmiczne”.
    Przeprowadzona analiza obejmuje różne warunki początkowe i testowanie zgodności modelu z danymi rzeczywistymi. Przedstawiona zostanie analiza wrażliwości oraz sugestie przyszłych badań, które pozwolą ulepszyć model i poszerzyć jego zastosowanie.

    Dr hab. inż. Katarzyna Harężlak, prof. PŚ, (Politechnika Śląska )

    Informacje ukryte w sygnale ruchu oka mogą być cennym źródłem wiedzy o życzeniach, intencjach lub umiejętnościach ludzi. Ze względu na dynamiczny rozwój wysokiej jakości kamer i algorytmów przetwarzających dane uzyskane z urządzeń pomiarowych, zaobserwowano rosnące zainteresowanie ich wykorzystaniem w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, socjologia, badania kognitywne czy reklama. Ostatnio dużo uwagi poświęcono użyciu sygnału ruchu oka do identyfikacji biometrycznej. Jednak, aby taki sygnał stał się cennym źródłem informacji wymagane jest podjęcie pewnych kroków przygotowawczych. W ramach wykładu przedstawione zostaną badania dotyczące różnych faz przetwarzania sygnału ruchu oka. Wśród nich omówiony zostanie proces kalibracji, wykrywanie zdarzeń ruchu oka, a także ich wizualizację w konkretnych zastosowaniach.

    Prof. dr hab. Piotr Jerzy Durka (Uniwersytet Warszawski)

    Na wykładzie przedstawimy w skrócie zasady działania współczesnych interfejsów mózg-komputer (Brain-Computer Interfaces, BCI), oraz sztucznych sieci neuronowych (Artificial Neural Networks, ANN) i opartych na nich technik tzw. Sztucznej Intelignecji (Artificial Intelligence lub Alien Intelligence, AI), wyjaśniając szereg narosłych wokół tych pojęć mitów i miejskich legend, co stanowić będzie wstęp do głównej części spotkania, czyli dyskusji.

    Dr hab. inż. Piotr Bogorodzki, prof. PW (Politechnika Warszawska )

    Przedmiotem wykładu będzie prezentacja doświadczeń autora w dziedzinie detekcji i przetwarzania sygnałów Jądrowego Rezonansu Magnetycznego: Nuclear Magnetic Resonance – NMR, Electron Paramagnetic Resonance – EPR, czy techniki łączącej te dwie spektroskopie DNP (Dynamic Nuclear Polarizacion). Zaprezentowane zostaną wyniki prac projektowych i konstrukcyjnych autora oraz dyplomantów.

    Dr Mariusz Marzec (Uniwersytet Śląski)

    Szybki rozwój sprzętu oraz większa dostępność kamer termowizyjnych pozwala na coraz szersze możliwości stosowania tej metody obrazowania w praktyce. Istniejące na rynku kamery stacjonarne, ręczne, mobilne umożliwiają tworzenie nowych rozwiązań i systemów pozwalających na wykorzystanie termowizji w zastosowaniach medycznych oraz związanych z ochroną zdrowia i bezpieczeństwem. Zaprezentowane przykłady będą obejmowały rozwiązania informatyczne wykorzystujące komputerową analizę obrazów termowizyjnych. Pierwsza grupa zagadnień będzie dotyczyć automatycznej analizy i oceny schorzeń związanych z migrenami oraz problemami laryngologicznymi. Druga grupa zagadnień będzie związana z systemami służącymi do poprawy bezpieczeństwa oraz ochrony zdrowia pacjentów i użytkowników tych systemów. Zastosowane metody przetwarzania i analizy obrazów będę obejmowały algorytmy klasyczne , algorytmy bazujące na klasycznym uczeniu maszynowym oraz algorytmy bazujące na uczeniu głębokim i sieciach konwolucyjnych.

    Mgr inż. Ludwin Molina (KBiIB AGH)

    Gait analysis in the clinical context contributes significantly to the identification of structural and functional limitations in individuals. By examining the spatial and temporal characteristics of a subject’s gait and comparing them to reference values from control subjects, clinicians can gather valuable insights that aid in diagnosing diseases, developing customized treatment plans, and evaluating their efficacy. A key component of gait analysis involves the examination of kinematic data. However, while much of the existing research on kinematic gait-related data has focused primarily on joint motion, other measures, such as the trajectories of the instantaneous center of rotation (ICR), remain underexplored.

    This presentation will discuss the potential of ICR trajectories of the lower limb segments as a valuable biomechanical measure for assessing human gait, aiming to offer a new perspective in the field of gait assessment.

    Lista w budowie.