Wydział Informatyki PB

Katedra Oprogramowania

Kierownik Katedry: dr hab. inż. Marek Krętowski, prof. PB

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 klastrów obliczeniowych oraz technologii gridowych, zwłaszcza w zastosowaniach do eksploracji danych;
  • 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);

2. PRZYKŁADY REALIZOWANYCH PROJEKTÓW BADAWCZYCH

a) 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). Link: http://www.cost.eu/COST_Actions/bmbs/BM1304. Udział w komitecie zarządzającym (ang. management committee) oraz pracach grupy roboczej WG4 (temat prac: Explore strategies for muscle imaging texture analysis): 2013 — 2017. Link: http://myo-mri.eu/working-group/explore-strategies.
  • Projekt ImPRESS — 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. Projekt finansowanych w ramach COFUNF 2016 Akcji M. Skłodowskiej-Curie w Programie Ramowym „Horyzont 2020” (lata 2018 — 2023). Link: http://cordis.europa.eu/project/rcn/210603_en.html.

b) projekty krajowe:

  • Projekt STRATEGMED MOBIT z NCBiR: „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). Link1: https://dev.mobit.wi.pb.edu.pl/about/ Link2: https://wi.pb.edu.pl/index.php/pl/nauka-hidden/30-projekty-badawcze-lista/projekty-badawcze/455-dodatnie-nieliniowe-systemy-sterowania-2.html.
    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 NCBiR 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” (lata 2017 — 2020). Link1: http://pb.edu.pl/projekty-pb/ecall. Link2: https://wi.pb.edu.pl/index.php/pl/43-projekty-ue/737-ecall.html.
    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.
  • Projekt finansowany przez NCN (Konkurs: PRELUDIUM 5, panel: ST6 — Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne): „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).
  • 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, 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, 2007-obecnie.
  • Współpraca z Innovation Center for Computer Assisted Surgery, University of Leipzig, Lipsk, Niemcy. 
    Współpraca dotyczy konstruowania diagnostycznych modeli sieci bayesowskich w dziedzinie medycyny, 2015-obecnie.
  • Decision System Laboratory, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA (laboratorium prof. M. Drużdżela).

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 i testowanie systemów informatycznych
  • Budowa aplikacji sieciowych
  • Eksploracja danych
  • Inżynieria oprogramowania
  • Metody probabilistyczne i statystyka
  • Modelowanie hurtowni danych
  • Modelowanie i implementacja aplikacji biznesowych
  • Modelowanie statystyczne
  • Narzędzia procesu tworzenia oprogramowania
  • Obliczenia równoległe
  • Podstawy programowania
  • Programowanie obiektowe
  • Systemy operacyjne
  • Systemy wspomagania decyzji
  • Tworzenie aplikacji rozproszonych
  • Zaawansowana inżynieria oprogramowania
  • Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych
  • Zaawansowane systemy operacyjne
  • Zaawansowane techniki programistyczne

Przedmioty obieralne:

  • Algorytmy ewolucyjne
  • 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
  • Programowanie aplikacji biznesowych w oparciu o platformę Java
  • Programowanie aplikacji w języku JavaScript
  • Programowanie obiektowe
  • Rozwiązania szkieletowe w tworzeniu aplikacji WWW
  • Systemy ekspertowe
  • Sztuczne sieci neuronowe
  • Tworzenie aplikacji bazodanowych
  • Wstęp do informatyki biomedycznej (http://aragorn.pb.bialystok.pl/~mkret/infbiomed.html)

5. KOŁA NAUKOWE

Pracownicy Katedry Oprogramowania prowadzą następujące koła naukowe:

  • STOS – Studenckie Towarzystwo Open Source: zakres działalności koła obejmuje promowanie wolnego oprogramowania. Członkowie koła spotykają się cyklicznie, by dzielić się między sobą wiedzą i umiejętnościami z dziedziny programowania. Wspomagają również Wydział Informatyki w organizacji konkursów, np. Dżemik.
  • Grupa .NET Politechniki Białostockiej (http://www.facebook.com/Grupa.NETBialystok): grupa wspierana przez Microsoft, zajmująca się produktami i technologiami tej firmy, w tym programowaniem w .NET Framework, zasadami projektowania, platformami serwerowymi (i nie tylko). Koło organizuje na Politechnice (we współpracy z Microsoftem) coroczną konferencję ITAD – IT Academic Day.

6. KONKURSY organizowane (współorganizowane) przez pracowników Katedry Oprogramowania:

  • Podlaski Turniej w Programowaniu Zespołowym jest cykliczną imprezą, w której dwie kategorie uczestników z całej Polski (studenci oraz uczniowie szkół ponadgimnazjalnych) rozwiązują zadania informatyczne, zawierające problemy z zakresu algorytmiki i programowania. Głównym celem turnieju jest umożliwienie nawiązania kontaktów między studentami i uczniami z różnych ośrodków akademickich i szkół ponadgimnazjalnych oraz promowanie Politechniki Białostockiej.
  • Olimpiada Informatyczna dla uczniów szkół ponadgimnazjalnych (http://oi.edu.pl/) 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 – konkurs programowania gier komputerowych, organizowany na Wydziale Informatyki BP. Skierowany jest do dzieci i młodzieży (szkoły podstawowe, gimnazja i licea).

7. 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 ramch Międzynarodowego Centrum Biocybernetyki (MCB) w Warszawie;
  • Międzynarodowa konferencja CISIM (ang. Computer Information Systems and Industrial Management Applications), indeksowana w bazie Web of Science.
Na skróty
× W ramach naszego serwisu www stosujemy pliki cookies zapisywane na urządzeniu użytkownika w celu dostosowania zachowania serwisu do indywidualnych preferencji użytkownika oraz w celach statystycznych.
Użytkownik ma możliwość samodzielnej zmiany ustawień dotyczących cookies w swojej przeglądarce internetowej.
Korzystając ze strony wyrażają Państwo zgodę na używanie plików cookies, zgodnie z ustawieniami przeglądarki.