Jesteś tutaj

Karol Antczak

dr inż. Karol Antczak
Tel:
Doktorat | 07-06-2019 | Generative Models for Training and Evaluation of Deep neural Networks in Medicine: Selected Applications

Karol Antczak - "Representation Learning for Diagnostic Data", -, Computer Information Systems and Industrial Management, 19th International Conference, CISIM 2020, Bialystok, Poland, October 16–18, 2020, Proceedings, 197-207, Springer, -, 2020

Karol Antczak - "Representation Learning for Diagnostic Data", -, CISIM 2020 (19th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications), -, 2020

Karol Antczak - "On regularization properties of artificial datasets for deep learning", 9, 13-18, Warszawa, 2019

Karol Antczak - "Stenosis Detection with Deep Convolutional Neural Networks", -, CSCC 2018 (22nd International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers), -, 2018

Karol Antczak - "Uczenie głębokie w diagnostyce medycznej", Symulacja w Badaniach i Rozwoju, 7(3-4), 83-88, -, 2018

Karol Antczak, Łukasz Liberadzki - "Stenosis Detection with Deep Convolutional Neural Networks", -, 210, 1-6, -, 2018

Andrzej Walczak, Karol Antczak, Michał Paczkowski - "Evaluation of diagnostic classifiers using artificial clinical cases", -, 21st International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers (CSCC 2017), -, 2017

Karol Antczak, Andrzej Walczak, Michał Paczkowski - "Evaluation of diagnostic classifiers using artificial clinical cases", -, 125, 1-6, -, 2017

Andrzej Walczak, Karol Antczak - "Patient Safety versus Computer Diagnosis", -, CSCC 2016, -, 2016

Karol Antczak - "Progowanie rang dla zespołów klasyfikatorów w diagnostyce medycznej ", Computer Science and Mathematical Modelling, 3, 5-11, Warszawa, 2016

Karol Antczak - "Uczenie Głębokie w diagnostyce medycznej.", -, XXIII Warsztaty Naukowe PTSK, -, 2016

Karol Antczak - "Representation Learning for Diagnostic Data", Computer Information Systems and Industrial Management, 19th International Conference, CISIM 2020, Bialystok, Poland, October 16–18, 2020, Proceedings, 197-207, Springer, -, 2020

Karol Antczak - "Representation Learning for Diagnostic Data", CISIM 2020 (19th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications), -, 2020

Karol Antczak - "Stenosis Detection with Deep Convolutional Neural Networks", CSCC 2018 (22nd International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers), -, 2018

Andrzej Walczak, Karol Antczak, Michał Paczkowski - "Evaluation of diagnostic classifiers using artificial clinical cases", 21st International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers (CSCC 2017), -, 2017

Andrzej Walczak, Karol Antczak - "Patient Safety versus Computer Diagnosis", CSCC 2016, -, 2016

Karol Antczak - "Uczenie Głębokie w diagnostyce medycznej.", XXIII Warsztaty Naukowe PTSK, -, 2016

Karol Antczak - "On regularization properties of artificial datasets for deep learning", 9, 13-18, Warszawa, 2019

Karol Antczak - "Uczenie głębokie w diagnostyce medycznej", Symulacja w Badaniach i Rozwoju, 7(3-4), 83-88, -, 2018

Karol Antczak, Łukasz Liberadzki - "Stenosis Detection with Deep Convolutional Neural Networks", -, 210, 1-6, -, 2018

Karol Antczak, Andrzej Walczak, Michał Paczkowski - "Evaluation of diagnostic classifiers using artificial clinical cases", -, 125, 1-6, -, 2017

Karol Antczak - "Progowanie rang dla zespołów klasyfikatorów w diagnostyce medycznej ", Computer Science and Mathematical Modelling, 3, 5-11, Warszawa, 2016

Karol Antczak - "Uczenie głębokie w diagnostyce medycznej", Symulacja w Badaniach i Rozwoju, 7(3-4), 83-88, -, 2018

Karol Antczak - "Progowanie rang dla zespołów klasyfikatorów w diagnostyce medycznej ", Computer Science and Mathematical Modelling, 3, 5-11, Warszawa, 2016

Kierownik: Karol Antczak
Okres realizacji:: 2018-09-10 / 2018-12-31
Źródło finansowania: -
Kierownik: Karol Antczak
Okres realizacji:: 2017-06-06 / 2017-12-31
Źródło finansowania: -
Kierownik: Karol Antczak
Okres realizacji:: 2016-06-01 / 2016-12-31
Źródło finansowania: budżet nauki (NCN, MNiSW, inne)