Katedra Oprogramowania

Kierownik Katedry:

prof. dr hab. inż. Marek Krętowski

1. PRACA NAUKOWA
   Badania naukowe prowadzone w Katedrze Oprogramowania koncentrują się wokół kilku głównych nurtów:
   • odkrywanie wiedzy z baz danych (ang. Knowledge Discovery in Databases, KDD) oraz eksploracja danych (ang. Data Mining): techniki bazujące na sieciach neuropodobnych, algorytmach ewolucyjnych, sieciach bayesowskich oraz zbiorach rozmytych;
   • przetwarzanie równoległe i rozproszone: wykorzystanie akceleratorów graficznych, klastrów obliczeniowych oraz technologii gridowych, zwłaszcza w zastosowaniach do eksploracji danych oraz informatyce biomedycznej;
   • zastosowania informatyki w biomedycynie (bioinformatyki, informatyki medycznej): metody analizy i modelowania zobrazowań, systemy wspomagania podejmowania decyzji medycznych;
   • inżynieria oprogramowania;
   • przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych (w tym biometrycznych).

Tematyka i zakres badań poszczególnych pracowników obejmują:

• • eksplorację danych, w szczególności: klasyfikację, regresję, selekcję cech bazujące na technikach minimalizacji funkcji kryterialnych typu CPL;
  • eksplorację danych (w tym genomicznych) i Big Data przy wykorzystaniu m.in. algorytmów ewolucyjnych i drzew decyzyjnych;
    statystyczną, biostatystyczną oraz bioinformatyczną analizę danych z ukierunkowaniem na eksplorację danych genomicznych będących wynikiem eksperymentów sekwencjonowania nowej generacji (ang. Next Generation Sequencing);
  • metody analizy (zarówno klasyczne, statystyczne jak i eksploracyjne) i wizualizacji danych;
  • zastosowanie sztucznej inteligencji w zagadnieniach medycznych, ze szczególnym uwzględnieniem graficznych modeli probabilistycznych;
  • konstruowanie modeli probabilistycznych w medycynie w oparciu o dane i wiedzę ekspertów;
  • probabilistyczne modele graficzne, analizę danych, odkrywanie przyczynowości z danych;
  • analizę dużych zbiorów danych; wykrywanie wzorców płaskich; algorytmy pozyskiwania wiedzy;
  • inżynierię wiedzy;
  • systemy wspomagania decyzji oparte na metodach teorii decyzji;
  • obrazowanie medyczne;
  • klasyfikację obrazów medycznych na podstawie analizy cech teksturalnych;
  • informatykę biomedyczną, magnetyczny rezonans jądrowy, modelowanie komputerowe, symulację komputerową, komputerową mechanikę płynów;
  • systemy biometryczne (automatyczna weryfikacja tożsamości człowieka, techniki automatycznego rozpoznawania tożsamości ludzkiej), w szczególności metody identyfikacji i weryfikacji osób na podstawie cech behawioralnych;
  • obliczenia równoległe i rozproszone;
  • algorytmy grupowania danych (ang. clustering); algorytmy ewolucyjne;
  • wielokrotne wykorzystanie programów (ang. software reuse), programowe linie produkcyjne; identyfikację komponentów wielokrotnego użycia, analizę podobieństw w rodzinach programowych;
  • algorytmy grupowania oprogramowania (ang. software clustering);
  • mobilne aplikacje wspomagające monitorowanie pacjentów i psychoterapie;
  • wirtualizację sprzętu i wirtualizację programową (ang. virtualization of hardware and software) oraz techniczne aspekty i bezpieczeństwo świadczenia usług w modelu chmury obliczeniowej (ang. cloud computing);
  • eksporacja danych geoprzestrzennych, w tym danych z lotniczego skanowania laserowego (LiDAR) w celu pozyskania informacji o środowisku naturalnym;

2. PRZYKŁADY REALIZOWANYCH PROJEKTÓW BADAWCZYCH
   1. projekty międzynarodowe:
      • Projekt w ramach Europejskiego Programu Współpracy w Dziedzinie Badań Naukowo-Technicznych (ang. European Cooperation in Science & Technology — COST); działanie BM1304 (tytuł projektu: Applications of MR imaging and spectroscopy techniques in neuromuscular disease: collaboration on outcome measures and pattern recognition for diagnostics and therapy development). Udział w komitecie zarządzającym (ang. management committee) oraz pracach grupy roboczej WG4 (temat prac: Explore strategies for muscle imaging texture analysis) (lata: 2013 – 2017). Link: http://myo-mri.eu/working-group/explore-strategies.
      • Projekt ImPRESS finansowany w ramach COFUNF 2016 Akcji M. Skłodowskiej-Curie w Programie Ramowym „Horyzont 2020”— Międzynarodowe interdyscyplinarne studia doktoranckie w zakresie biologii medycznej oraz biostatystyki (ang. International Interdisciplinary PhD studies in Biomedical Research and Biostatistics. Supporting the career and training in omic-based research and biostatistics by inter-national and-sectoral mobility). Projekt Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku, w którym Politechnika Białostocka jest uczelnią partnerską. Projekt obejmuje szkolenia w zakresie badań opartych na technologiach wielkoskalowych i biostatystyce oraz wsparcie kariery młodych naukowców poprzez mobilność międzynarodową i międzysektorową (lata: 2018 – 2023). Link: http://cordis.europa.eu/project/rcn/210603_en.html.
   2. projekty krajowe:
      • Projekt STRATEGMED MOBIT z NCBR: „Stworzenie referencyjnego modelu Diagnostyki Personalizowanej Guzów Nowotworowych w oparciu o analizę heterogenności guza z wykorzystaniem biomarkerów genomowych, transkryptomu i metabolomu oraz badań obrazowych PET/MRI jako narzędzia do wdrażania i monitorowania terapii zindywidualizowanej”. Numer umowy: STRATEGMED2/266484/2/NCBR/2015 z dnia 08.06.2015 (lata: 2015 – 2018).
        Głównym celem projektu MOBIT jest stworzenie nowatorskiego modelu diagnostyki personalizowanej guzów nowotworowych w oparciu o innowacyjny system biobankowania materiału biologicznego oraz wielkoskalowe analizy omiczne pacjentów z najczęstszymi nowotworami złośliwymi. Na przykładzie pacjentów z rakiem płuc zostanie przeprowadzona zintegrowana analiza biomarkerów genomowych, transkryptomu, proteomu i metabolomu (z uwzględnieniem analizy heterogenności guza) oraz obrazowych badań molekularnych PET/MRI jako narzędzi do wdrażania i monitorowania terapii indywidualizowanej. Rezultatem fazy rozwojowej projektu będzie referencyjny model diagnostyki personalizowanej guzów nowotworowych (stworzenie komercyjnej usługi ONCOSup) oraz wytworzenie unikalnego oprogramowania dla platformy gromadzenia, integracji i analizy danych omicznych i klinicznych (SmartBioBase) w celu wykorzystania do wdrażania terapii indywidualizowanej.
      • Projekt NCBR w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020 (działanie 4.1 „Badania naukowe i prace rozwojowe”, poddziałanie 4.1.2 „Regionalne agendy naukowo-badawcze”): „System sensorowy w pojazdach do rozpoznania stanu po wypadku z transmisją informacji do punktu przyjmowania zgłoszeń eCall”.
        Celem projektu jest opracowanie metod pozwalających na wstępne określenie stanu i ilości poszkodowanych za pomocą inteligentnych czujników i przekazanie ich zgodnie ze standardami eCall do centrum alarmowego (lata: 2017 – 2020).
      • Projekt finansowany przez NCN (Konkurs: PRELUDIUM 5, panel: ST6): “Algorytmy ewolucyjne w globalnej indukcji drzew modelowych”. Numer: 2013/09/N/ST6/04083 (lata: 2014 – 2017).
      • Projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich, w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój (działanie 2.3 „Proinnowacyjne usługi dla przedsiębiorstw”, poddziałanie 2.3.2 „Bony na innowacje dla MŚP”): Realizacja systemu automatycznego rozpoznawania cech produktów medycznych z tekstowych źródeł opisujących ich właściwości” (lata: 2017 – 2018).
      • Projekt finansowany z NCN (konkurs OPUS 17): “Analiza relacji względnych w eksploracji zintegrowanych danych omicznych”, Numer: 2019/33/B/ST6/02386 . Celem pracy jest weryfikacja hipotezy, że analiza zintegrowanych danych omicznych wykorzystująca relacje i zależności zachodzące pomiędzy cechami indywidualnego pacjenta może być z powodzeniem wykorzystana  do  prognozowania  i  wspomagania  diagnostyki (lata: 2020 – 2023).
      • Projekt finansowany z NCN (konkurs PRELUDIUM 13): “Metody segmentacji obrazów integrujące analizę tekstur i modele deformowalne” Numer: 2017/25/N/ST6/01849. Celem   pracy   jest   opracowanie   nowych   metod segmentacji, ich walidacja oraz efektywna implementacja, pozwalająca na ich praktyczne zastosowanie w analizie zobrazowań medycznych (lata: 2018 – 2023).
      • Praca zlecona (Powszechna Kasa Oszczędności Bank Polski Spółka Akcyjna): “Model audytu oparty na metodyce ciągłej oceny ryzyka i mechanizmów kontrolnych z wykorzystaniem metod statystycznych i sztucznej inteligencji” (lata: 2021 – 2023)
      • Prace statutowe Politechniki Białostockiej
3. WSPÓŁPRACA MIĘDZYNARODOWA
   • Uniwersytet 1 w Rennes (Université de Rennes 1), Laboratorium Przetwarzania Sygnałów i Obrazów (Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image – LTSI), Narodowy Instytut Zdrowia i Badań Medycznych (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale – INSERM), Rennes, Francja (prof. Johanne Bézy-Wendling).
     Współpraca w ramach programu Polonium oraz Programu roboczego „Modelowanie i przetwarzanie obrazów biomedycznych” (ang. Biomedical image modeling and processing) (lata: 2014 – 2019).
   • Laboratorium Magnetycznego Rezonansu Jądrowego (Laboratoire RMN — Résonance Magnétique Nucléaire), Instytut Miologii, Szpital Uniwersytecki Pitié Salpétrière (Institut de Myologie, Hôpital Universitaire Pitié-Salpêtrière), Paryż, Francja (prof. Jacques D. de Certaines; dr Noura Azzabou).
     Współpraca w ramach projektu COST BM1304. Tematyka: Wykorzystanie analizy tekstur w rozpoznawaniu stadiów rozwoju dystrofii mięśniowej u psów rasy Golden Retriever, na podstawie obrazów rezonansu magnetycznego (lata: 2013 – 2017).
   • Charkowski Państwowy Uniwersytet Radioelektroniki (Харківський національний університет радіоелектроніки), Charków, Ukraina. Program roboczy: „Analiza eksploracyjna oparta na metodach inteligencji obliczeniowej i jej zastosowania” (ang. Data exploration based on methods of computing intelligence and their applications) (lata: 2013 – 2018).
   • Współpraca z prof. Francisco Javier Díez i dr Manuel Luque z Wydziału Sztucznej Inteligencji, Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), Madryt, Hiszpania.
     Współpraca dotyczy modelowania probabilistycznych modeli graficznych z zastosowaniami w medycynie (lata: 2000 – obecnie).
   • Współpraca z lekarzami patologami z Magee-Womens Hospital, Department of Pathology, University of Pittsburgh Medical Center, Pittsburgh, USA.
     Współpraca dotyczy analizy danych z zakresu patologii ginekologicznej i patologii raka piersi (lata: 2007 – obecnie).
   • Współpraca z Innovation Center for Computer Assisted Su https://stackoverflow.com/questions/62442150/why-use-st-intersection-rather-than-st-intersectsrgery, University of Leipzig, Lipsk, Niemcy.
     Współpraca dotyczy konstruowania diagnostycznych modeli sieci bayesowskich w dziedzinie medycyny (lata: 2015 – obecnie).
4. DZIAŁALNOŚĆ DYDAKTYCZNA

Pracownicy Katedry Oprogramowania prowadzą zajęcia dydaktyczne głównie związane z procesem tworzenia oprogramowania, ze szczególnym uwzględnieniem języków programowania oraz technik projektowania systemów: zarówno bazodanowych, aplikacyjnych i czy też internetowych. Ponadto wykładane są m.in. obliczenia równoległe, systemy operacyjne oraz algorytmy i modele statystyczne.

Przedmioty obowiązkowe:

• • Analiza dużych zbiorów danych
  • Analiza i testowanie systemów informatycznych
  • Bazy danych
  • Eksploracja danych
  • Inżynieria oprogramowania
  • Metody probabilistyczne i statystyka
  • Modelowanie hurtowni danych
  • Modelowanie i implementacja aplikacji biznesowych
  • Modelowanie statystyczne
  • Narzędzia procesu tworzenia oprogramowania
  • Obliczenia równoległe
  • Podstawowe narzędzia warsztatu naukowca
  • Podstawy programowania
  • Programowanie obiektowe
  • Programowanie dla analityki danych
  • Statystyczna analiza danych
  • Systemy operacyjne
  • Systemy wspomagania decyzji
  • Tworzenie aplikacji rozproszonych
  • Wprowadzenie do uczenia maszynowego
  • Wprowadzenie do badań naukowych
  • Wprowadzenie do fotografii
  • Wybrane systemy rozproszone
  • Wybrane techniki programistyczne
  • Zaawansowana inżynieria oprogramowania
  • Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych
  • Zaawansowane systemy operacyjne

Przedmioty obieralne:

• • Algorytmy ewolucyjne
  • Analiza i Przetwarzanie obrazów
  • Analiza techniczna i fundamentalna
  • Biometria – teoria i zastosowania
  • Budowa aplikacji użytkowych w technologii WPF
  • Matematyka w inżynierii biomedycznej
  • Metody optymalizacji
  • Metody optymalizacji i programowanie liniowe
  • Obliczenia z wykorzystaniem akceleratorów graficznych
  • Podstawy biometrii
  • Programowanie aplikacji biznesowych w oparciu o platformę Java
  • Programowanie aplikacji w języku JavaScript
  • Programowanie obiektowe
  • Przetwarzanie języka naturalnego
  • Rozwiązania szkieletowe w tworzeniu aplikacji WWW
  • Sieci bayesowskie
  • Systemy ekspertowe
  • Systemy wspomagania decyzji
  • Sztuczne sieci neuronowe
  • Tworzenie aplikacji bazodanowych
  • Uczenie głębokie
  • Wstęp do informatyki biomedycznej
  • Zaawansowane techniki programistyczne

5. KONKURSY organizowane (współorganizowane) przez pracowników Katedry Oprogramowania:
   • Olimpiada Informatyczna (http://oi.edu.pl/) olimpiada przedmiotowa adresowana do uczniów szkół średnich przeprowadzana corocznie pod egidą Ministerstwa Edukacji Narodowej. Celem Olimpiady jest umożliwianie uczniom uzdolnionym informatycznie rozwijania ich talentów i pogłębiania wiedzy informatycznej. Uczestnicy Olimpiady muszą wykazać się umiejętnościami analizowania problemów algorytmicznych, ich specyfikowania, układania wydajnych algorytmów i implementowania ich w języku programowania wysokiego poziomu, doboru stosownych struktur danych, testowania programów, pracy w środowisku programistycznym.
   • Dżemik (http://dzemik.wi.pb.edu.pl/) – konkurs programowania gier komputerowych, organizowany na Wydziale Informatyki PB. Skierowany jest do dzieci i młodzieży (szkoły podstawowe i licea).
6. Organizacja (lub współorganizacja) KONFERENCJI cyklicznych i seminariów:
   • TERW — Technologie Eksploracji i Reprezentacji Wiedzy (http://irys.wi.pb.edu.pl/terw);
   • Warsztaty naukowe PTSK — Polskiego Towarzystwa Symulacji Komputerowej (http://www.ptsk.pl/warsztaty/);
   • Seminaria Statistics and Clinical Practice organizowanych w ramach Międzynarodowego Centrum Biocybernetyki (MCB) w Warszawie;
   • Międzynarodowa konferencja CISIM (ang. Computer Information Systems and Industrial Management Applications), indeksowana w bazie Web of Science.