Mgr inż. Aleksandra Suwalska, Doktorant
pokój: 749
telefon: +48 32 4003086
Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.
Plan zajęć

         

Computer Hope




Nota biograficzna:

2019 - obecnie

Studia doktoranckie, Wspólna Szkoła Doktorska, Politechnika Śląska.

Dyscyplina Informatyka Techniczna i Telekomunikacja.

Temat pracy dyplomowej: Automatyczna identyfikacja subpopulacji komórkowych w danych z sekwencjonowania RNA i cytometrii masowej pojedynczej komórki z wykorzystaniem algorytmów grupowania i klasyfikacji danych o wysokiej wymiarowości.



2018 - 2019

Studia magisterskie, Politechnika Śląska.

Kierunek biotechnologia, specjalizacja bioinformatyka.

Temat pracy dyplomowej: System do automatycznej detekcji mikrokrwawień mózgowych na obrazach rezonansu magnetycznego.



2014 - 2018

Studia inżynierskie, Politechnika Śląska.

Kierunek biotechnologia, specjalizacja bioinformatyka.

Temat pracy dyplomowej: Zastosowanie metod głębokiego uczenia (deep learning, konwolucyjne sieci neuronowe) dla celów wczesnej detekcji choroby Alzheimera.

Rozwiń/Zwiń



Zainteresowania naukowe:

Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, statystyczna analiza danych, analiza obrazów medycznych, cytometria masowa, głębokie sekwencjonowanie.

Lista publikacji:

1. Suwalska A., Suo C., Wang Y., Polanska J., Preliminary study for automated detection of cerebral microbleeds on MR images. XXII Gliwice Scientific Meetings, Book of Abstracts, p. 118. 16-17.11.2018, Gliwice, Poland

2. Suwalska Aleksandra, Kocot Szymon, Binczyk Franciszek, Siuda Joanna, Bobek-Billewicz Barbara, Tarnawski Rafal, Polanska Joanna, Rudzinska-Bar Monika: Wykorzystanie konwolucyjnych sieci neuronowych do identyfikacji na obrazach MRI obszarów istotnych w diagnostyce zaburzeń funkcji poznawczych w przebiegu choroby Parkinsona. III Kongres Polskiego Towarzystwa Choroby Parkinsona i Innych Zaburzeń Ruchowych, Katowice 12-14 kwietnia 2018

3. Suwalska A, Binczyk F: THE APPLICATION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKSIN THE AUTOMATED DIAGNOSIS OF EARLY ALZHEIMER’S DISEASEON MAGNETIC RESONANCE IMAGES , XXI Gliwickie Spotkania Naukowe 2017, 17-18.11.2017, Gliwice, Polska, Book of Abstracts, p.159.