Dr inż. Franciszek Binczyk, Adiunkt
pokój: 333 AEI
telefon: +48 32 2371166
Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.
Plan zajęć

Computer Hope         Computer Hope

Computer Hope




Nota biograficzna:

1.12.2017-obecnie - adiunkt w Instytucie Automatyki, Politechniki Śląskiej w Gliwicach

1.06.2014-30.11.2015 - asystent naukowy w projekcie Geconii.

1.10.2010- 12.09.2016 doktorant kierunku „Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna” prowadzonych na Wydziale Automatyki, Elektroniki i Informatyki.

1.02.-22.07.2013 - stażysta w Deutscheskrebsforschungszentrum w Heidelbergu, w grupie „Medizinische und biologische informatik”.

20.08.2012-31.01.2013- wolontariusz w Zakładzie Radiodiagnostyki Centrum Onkologii w Gliwicach.

1.01.2012-30.04.2012 - staż w Deutscheskrebsforschungszentrum w Heidelbergu, w grupie „Medizinische und biologische informatik”.

1.10.2011-30.09.2013- Stypendysta programu stypendialnego „Doktoris”.

1.04.-30.06.2009 -praktyka studencka w Zakładzie Radiodiagnostyki Centrum Onkologii w Gliwicach.

1.10.2005-2.07.2010- studia magisterskie/inżynierskie na kierunku: Makrokierunek (Informatyka, Elektronika , Automatyka), specjalność: Information Processing for Control. Studia prowadzone w języku angielskim.

2000-2005 - Śląskie Techniczne Zakłady Naukowe w Katowicach, specjalizacja technik elektronik: systemy i sieci komputerowe.

Rozwiń/Zwiń



Zainteresowania naukowe:

Zachęcam studentów do uczestnictwa w e-kursach dostępnych w ramach platformy Datacamp. Zainteresowanych proszę o kontakt mailowy.



DC



W ramach pracy dydaktycznej na Politechnice prowadzę zajęcia z przedmiotów:

-Programowanie Obliczeń Komputerowych;

-Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka;

-Bioinformatyka (projekty);

-Fundamentals of Computer Programming;

-Automatyka i Pomiary;

-Metodologia Pracy Doświadczalnej;

-Sztuczna Inteligencja i Sieci Neuronowe;

-Wybrane Zagadnienia Matematyki Stosowanej;



W swojej pracy naukowej zajmuję się szeroko pojętą analizą danych medycznych takich jak:



-magnetyczny rezonans jądrowy

-tomografia komputerowa

-tomografia PET.



Głównym nurtem moich badań jest tworzenie narzędzi wspomagających diagnostykę medyczną z wykorzystaniem informacji zawartych w w/w badaniach, z wykorzystaniem metod statystycznych i modelowania.



Od 13 maja 2016 roku jestem członkiem Polskiego Towarzystwa Bioinformatycznego.

Rozwiń/Zwiń



Lista publikacji:

1. Marcin Ostrowski, Franciszek Binczyk, Tomasz Marjański, Robert Dziedzic, Joanna Polańska, Witold Rzyman: Are Risk Prediction Models Superior Over Standard Criteria for Lung Cancer Screening in Europe? Macroscale Simulation on Large Polish Cohort. IASLC World Conference on Lung Cancer (WCLC 2019) September 7 — 10, 2019, Barcelona, Spain

2. Robert Dziedzic, Tomasz Marjański, Franciszek Bińczyk, Joanna Polańska, Wioletta Sawicka, Witold Rzyman, Favourable outcomes in early-stage non-small cell lung cancer patients operated by VATS - a propensity score-matched analysis. European Journal of Cardio-Thoracic Surgery, 2018, 54(3): 547–553, doi: 10.1093/ejcts/ezy101

3. Binczyk F, Marczyk M, Polanska J: LISI - system for automated Lymphocyte Identification in H-E Stained tissue Images. 2nd Annual Meeting of MAQC Society, Precision Medicine and Clinical Omics, February 24-27, 2018, Shanghai, China

4. 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

5. Binczyk Franciszek, Bram Stjelties, Christian Weber, Michael Goetz, Klaus Maier-Hein, Hans-Peter Meinzer, Barbara Bobek-Billewicz, Rafal Tarnawski, Joanna Polanska: MiMSeg - an algorithm for automated detection of tumor tissue on NMR apparent diffusion coefficient maps. Information Sciences, 2017, 384:235-248, doi:10.1016/j.ins.2016.07.052

6. Ros-Mazurczyk M, Jelonek K, Marczyk M, Binczyk F, Pietrowska M, Polanska J, Dziadziuszko R, Jassem J, Rzyman W, Widlak P: Serum lipid profile discriminates patients with early lung cancer from healthy controls. Lung Cancer, 2017, 112:69-74; doi:10.1016/j.lungcan.2017.07.036

7. Binczyk F, Marczyk M, Polanska J: Detection of lymphocytes in stained whole tissue images by signal modelling approach. Computational Approaches in Precision Medicine, 2017, 27-28 July, Vienna, Austria

8. Papiez A, Zyla J, Binczyk F, Polanska J: Drosophila melanogaster RNA-Seq analysis by k-means clustering with adaptive initial conditions, XXI Gliwickie Spotkania Naukowe 2017, 17-18.11.2017, Gliwice, Polska, Book of Abstracts, p.135.

9. 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.

10. Binczyk F., Marczyk M., Polanska J.: automated detection of lymphocytes in whole slide histopathological images using mimseg2 approach. XXI Gliwice Scientific Meetings, Book of abstracts, p. 68. 17-18.11.2017, Gliwice, Poland.

11. Kocot S., Binczyk F.: Application of fully convolutional deep neural networks as an efficient technique for automated segmentation of gliomas. XXI Gliwice Scientific Meetings, Book of abstracts, p. 105. 17-18.11.2017, Gliwice, Poland.

12. Goetz M, C Weber, F Binczyk, J Polanska, R Tarnawski, B Bobek-Billewicz, U Koethe, HP Meinzer, B Stieltjes, KH. Maier-Hein: DALSA: Domain Adaptation for Supervised Learning from Sparsely Annotated MR Images. IEEE Transaction on Medical Imaging, 2016, 35(1):184-96, doi: 10.1109/TMI.2015.2463078

13. Freitag M, Maier-Hein KH, Binczyk F, Laun FB, Weber C, Bonekamp D, Tarnawski R, Bobek-Billewicz B, Polanska J, Majchrzak H, Stjeltjes B: Early detection of malignant transformation in resected WHO II low-grade glioma using diffusion tensor-derived quantitative measures. PLoS ONE 2016, 11(10): e0164679, DOI:10.1371/journal.pone.0164679

14. Bednarczyk K, Binczyk F, Polanska J: Quality evaluation of chosen segmentation technique in magnetic resonance imaging data analysis. Gliwickie Spotkania Naukowe 2016, 18-19.11.2016, Gliwice, Polska, p.61

15. Binczyk Franciszek, Bram Stjelties, Christian Weber, Michael Goetz, Klaus Maier-Hein, Hans-Peter Meinzer, Barbara Bobek-Billewicz, Rafal Tarnawski, Joanna Polanska: MiMSeg – automatyczna detekcja nowotworów mózgu z wykorzystaniem zależnego od dyfuzji obrazowania magnetycznego rezonansu jądrowego, Śląskie Spotkania Naukowe (ŚSN), 29/05/2016-30/05/2016, Dzierżno.

16. Binczyk F, Tarnawski R, Polanska J: Strategies for optimizing the phase correction algorithms in Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy. BioMedical Engineering OnLine, 2015, 14(S2):S5, doi:10.1186/1475-925X-14-S2-S5

17. Binczyk F, Marczyk M and Polanska J: Mixture model based efficient method for magnetic resonance spectra quantification. Bioinformatics and Biomedical Engineering, Lecture Notes in Computer Science, vol. 9044, pp.406-417, ISBN 978-3-319-16480-9, Eds. Ortuño, Francisco, Rojas, Ignacio, 3rd International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering IWBBIO 2015, Granada, Spain, 15-17.04.2015

18. Binczyk F, Weber C, Gotz M, Stieltjes B, Maier-Hein KH, Meinzer HP, Tarnawski R, Bobek-Billewicz B and Polańska J. Determination of high-grade brain tumours internal structure based on magnetic resonance diffusion imaging and signal decomposition to Gaussian mixture model, 2015. 19th Annual International Conference on Research in Computational Molecular Biology (RECOMB 2015), 12/04/2015-15/04/2015, Warsaw, Poland.

19. Binczyk F, Polnik A, Sokol M, Polanska J: GNMR – an efficient method for metabolic profile estimation by analysis of magnetic resonance spectroscopy. 9th Central and Eastern European Proteomics Conference CEEPC 2015, 15-18.06.2015 Poznań

20. Binczyk F., Weber C., Goetz M., Stjeltjes B., Meier-Hein K., Tarnawski R., Polanska J.: "A filtration of cerebrospinal fluid signal based on Gaussian mixture model decomposition of magnetic resonance diffusion weighted imaging data", 8th Symposium of the Polish Bioinformatics Society, 17-19 September 2015, Lublin, Poland

21. Fudzińska M, Tarnawski R, Nowicka E, Grzbiela H, Gawkowska-Suwińska M, D’Amico A, Binczyk F, Matulewicz L: Ga-68 DOTATATE PET/CT imaging for robotic radiotherapyin patients with meningiomas, Radiotherapy and Oncology, v.115, pp:II, doi: 10.1016/S0167-8140(15)41691-3

22. Binczyk F, Bednarczyk K: Tuning of CSF filtration techniques as an improvement for automated tumour detection in analysis of magnetic resonance diffusion weighted imaging. XIXth Gliwice Scientific Meetings, Book of abstracts, p. 59. 20-21.11.2015, Gliwice, Poland

23. Staniszewski M, Binczyk F, Skorupa A, Boguszewicz L, Sokol M, Polanska J, Polanski A: Comparison of black box implementations of two algorithms of processing of NMR spectra, Gaussian Mixture Model and Singular Value Decomposition, 8th International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing. pp.57-65 ISBN: 978-989-758-069-7 Eds:Harald Loose, Ana Fred, Hugo Gamboa and Dirk Elias, BIOSTEC/BIOSIGNALS 2015, 12-15 January 2015, Lisbon, Portugal

24. Weber C, Götz M, Binczyk F, Polanska J, Tarnawski R, Bobek-Billewicz B, Meinzer HP, Stieltjes B, Maier-Hein KH. Überwachtes Lernen zur Prädiktion von Tumorwachstum. Bildverarbeitung für die Medizin, 15 - 17 März 2015, Lübeck, Germany, 2015, in Bildverarbeitung für die Medizin, 2015, Eds. Heinz Handels, Thomas Martin Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff. Springer Verlag, ISBN: 978-3-6624-6223-2, pp. 473-478,

25. Götz M, Weber C, Binczyk F, Polanska J, Tarnawski R, Bobek-Billewicz B, Meinzer HP, Stieltjes B, Maier-Hein KH.: Automatische Tumorsegmentierung mit spärlich annotierter Lernbasis. Bildverarbeitung für die Medizin, 15 - 17 März 2015, Lübeck, Germany, 2015, in Bildverarbeitung für die Medizin, 2015, Eds. Heinz Handels, Thomas Martin Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff. Springer Verlag, ISBN: 978-3-662-46223-2, pp. 486-491,

26. Binczyk F. Tarnawski R. Polanska J: Improvement in the accuracy of Nuclear Magnetic Resonance spectrum analysis by automatic tuning of phase correction algorithms. Proceedings of International Work-Conference Bioinformatics and Biomedical Engineering (IWBBIO 2014). vol.1 p.778-788, ISBN:978-84-15814-84-9, 7-9.04.2014, Granada, SPAIN

27. Freitag M. Weber C. Maier-Hein K. Tarnawski R. Bobek-Billewicz B. Binczyk F. Polanska J. Stieltjes B: Multiparametrical diffusion weighted imaging for the detection of anaplastic transformation of low-grade gliomas. Insights into Imaging, 2014, vol.5 (Suppl.1):S268 C-2130. European Congress of Radiology ECR 2014, 6-10.03.2014, Vienna, Austria.

28. Freitag M.T., Weber C., Maier-Hein K. H., Binczyk F., Bobek-Billewicz B., Polanska J., Tarnawski R., Stieltjes B. : Multiparametrical Diffusion Tensor Imaging for the Detection of Anaplastic Transformation of Low-Grade Gliomas, Joint Annual Meeting of The International Society for Magnetic Resonance in Medicine and European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology, ISMRM-ESMRMB 2014, Milan, Italy, 10-16 May 2014, awarded with ISMRM Merit award Magna Cum Laude (P0282)

29. Weber C., Stieltjes B., Polanska J., Binczyk F., Tarnawski R., Bobek- Billewicz B., Rodi T., Regnery S., Maier-Hein K. H.; Tumor Progression Mapping: An Intuitive Visualization of Glioblastoma Progression in MR Follow-Ups, Joint Annual Meeting of The International Society for Magnetic Resonance in Medicine and European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology, ISMRM-ESMRMB 2014 Milan, Italy, 10-16 May, 2014, (P1851)

30. Binczyk F, Hebda A, Ulrych P, Bobek-Billewicz B, Polanska J: Delineation of brain tumour margins using Gaussian mixture model based segmentation of the apparent diffusion coefficient maps. Statistics and clinical practice. Lecture Notes of the ICB Seminar, Warszawa 1-4 June 2014, Eds. Leon Bobrowski, Cornelia Enǎchescu, Ulrich Mansmann, Warszawa 2014

31. Binczyk F, Marczyk M, Polanski A, Polanska J: An efficient approach for estimating GMM initial conditions as a way of improvement of Nuclear Magnetic resonance spectra analysis. Acta Biochimica Polonica 2014, vol.61(Supp. 1), p. 78. 1st Congress of Biochemistry, Cell Biology, Biophysics and Bioinformatics, Warszawa, Poland, September 9–12, 2014

32. Freitag M, Weber C, Maier-Hein K, Tarnawski R, Bobek-Billewicz B, Binczyk F, Polanska J, Stieltjes B: Multiparametrical diffusion weighted imaging for the detection of anaplastic transformation of low-grade gliomas. Cancer Imaging 14 (Suppl.1):S11, Proceedings of the International Cancer Imaging Society (ICIS), 14th Annual Teaching Course, Heidelberg, Germany. 9-11 October 2014

33. Weber C, Götz M, Stieltjes B, Polanska J, Binczyk F, Tarnawski R, Bobek-Billewicz B, Maier-Hein K: Brain Tumor Progression Modeling - A Data Driven Approach, Proceedings MICCAI Workshop on Image-Guided Adaptive Radiation Therapy, published in The MIDAS Journal, Special issue on Image-Guided Adaptive Radiation Therapy IGART, 2014,

34. Binczyk F, M Marczyk, J Polanska: Fast and efficient techniques of magnetic resonance spectra decomposition based on mixture model. XVIII Gliwice Scientific Meetings, 21-22 Nov 2014, Gliwice, p.55

35. Bińczyk F: Analiza metabolizmu nowotworów mózgu z wykorzystaniem spektroskopii magnetycznego rezonansu jądrowego oraz matematycznego modelu mieszanin gaussowskich, I Seminarium Polskiego Towarzystwa Proteomicznego, Gliwice 4-5 czerwca 2014

36. Binczyk Franciszek. Analiza metabolizmu nowotworów mózgu z wykorzystaniem spektroskopii magnetycznego rezonansu jądrowego oraz matematycznego modelu mieszanin gaussowskich, 2014. I Seminarium Polskiego Towarzystwa Proteomicznego (I Seminarium PTP), 04/06/2014-05/06/2014, Gliwice.

37. Binczyk Franciszek. System wspomagania diagnostyki chorób nowotworowych z wykorzystaniem wyników badań techniką magnetycznego rezonansu jadrowego, 2014. Śląskie Spotkania Naukowe (ŚSN), 24/10/2014-26/10/2014, Dzierżno.

38. Polanska J. Binczyk F. Hebda A. Bobek-Bilewicz B: Gaussian mixture model based analysis of apparent diffusion coefficient maps for differentiation between maligant and benign brain tumours - prelimnary results. International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering IWBBIO 2013, pp.647-648. Eds. F. Ortuno, I. Rojas ISBN: 978-84-15814-13-9, 18-20.03.2013. Granada. Spain.

39. Binczyk F. Hebda A. Bobek-Billewicz B. Tarnawski R. Polanska J: Multidimensional mixture modelin as possible way of improvement in analysis of nuclear magnetic resonance spectroscopy data - prelimnary analysis Acta Biochim Polonica vol.60(Suppl.1):96. 48th Annual Meeting of the Polish Biochemical Society. 2-5.09.2013. Toruń, Poland

40. Binczyk F: Game theory combined with network analysis - good approach for analysis of brain tumor growth? PhD Workshop OWD 2013. Conference Archives PTETiS. vol. 33. p.442-445. 2013. ISBN: 978-83-935427-2-7.

41. Binczyk F. Bobek-Bilewicz B. Hebda A. Hejduk B. Polanska J: The differentation of head/neck tumors with use of information about the diffusion of water molecules obtained from nuclear magnetic resonance data. XVII Gliwice Scientific Meetings. Book of abstracts, p. 178. 15-16.11.2013, Gliwice, Poland

42. Binczyk F. Staniszewski M. Polnik A. Boguszewicz Ł. Sokół M. Polanski A. Polanska J: The detection of neural progenitor cell signal in nuclear magnetic resonance spectroscopy data. XVII Gliwice Scientific Meetings, Book of abstracts, p. 179. 15-16.11.2013. Gliwice, Poland

43. Staniszewski M. Binczyk F. Polanska J. Polanski A: Comparison of available computer software for nuclear magnetic spectroscopy, 21st Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, 12th European Conference on Computational Biology ISMB/ECCB 2013, 21-23.07.2013. Berlin. Germany

44. Staniszewski M. Binczyk F. Polanska J. Polanski A: Analysis of nuclear magnetic spectroscopy by use of computer software. XVI Gliwice Scientific Meetings, Book of abstracts, p.64. 16-17.11.2012, Gliwice, Poland

45. Binczyk F. Polanska J: Pre-processing algorithms for processing magnetic resonance spectros-copy signals. The First Polish-German Biochemical Societies Joint Meeting, Acta Biochimica Polonica, vol.66(Supl.3):33 2012, 11-14.09.2012. Poznan, Poland

46. Binczyk F. Polanska J: Automatic phase correction pre-processing for GMNMR-system for 3D modeling of NMR spectras. Book of abstracts, p.51. International Conference: Brain Tumors – From Biology to Therapy, 28-30.05.2012. Warszawa, Poland

47. Binczyk F. Polanska J: GNMR- fully automatic system for processing neuro NMR spectra. 10th Workshop on Bioinformatics and 5th Symposium of the Polish Bioinformatics Society, Book of abstracts, p.2. 25–27.05.2012. Gdańsk, Poland

48. Binczyk F. Tarnawski R. Polanska J: Gaussian Mixture Model as a tool for metabolites quantification in Nuclear Magnetic Resonance data. BIT 2012 Bioinformatics in Torun, September 27-29, p. 28

49. Binczyk F: Automatic tools for processing of 1HNMR data. XIV International PhD Workshop, Conference Archives PTETiS, vol.30, 2012 p.306-309

50. Binczyk F. Tarnawski R. Polanska J: Automatic chase correction techniques as a way of improvement for system modeling 1HNHM spectra. XV Gliwice Scientific Meetings, Gliwice 18-19.11.2011, p.43

51. Binczyk F. Tarnawski R. Polanska J: Quality and sensitivity of 1HNMR phase correction techniques. Acta Biochim Polonica 2011, vol.58(S2):206, II Kongres Polskiej Biochemii i Biologii Komórki, Kraków 5-9 września 2011

52. Binczyk F: Pre-processing techniques as an important part of analysis 1HNMR data. XIII International PhD Workshop, Conference Archives PTETiS, vol.29, 2011 p.236-242

53. Binczyk F. Tarnawski R. Polanska J: Mixture model of NMR and its application to diagnosis and treatment of brain cancer. Archives of Control Science 2010, 20(4):457-472

54. Binczyk F. Polanska J. Tarnawski R.: Mixture model of NMR- its application to diagnosis and treatment of brain cancer. XV Gliwice Scientific Meetings Conference Materials 2010. p.40