mgr inż. Katarzyna Kaszuba Katedra Systemów Multimedialnych WETI PG Życiorys mgr inż. Katarzyna Kaszuba Katedra Systemów Multimedialnych WETI PG Urodzona: 26.10.1985 r. Wykształcenie: 2009- studium doktoranckie WETI PG 2004-2009 studia na kierunku Informatyka, Wydział ETI PG, specjalność: Inżynieria Dźwięku i Obrazu 2000-2004 szkoła średnia - VI Liceum Ogólnokształcące w Gdyni Praca zawodowa: 2009- informatyk w Katedrze Systemów Multimedialnych Wydziale ETI PG życiorys publikacje temat pracy
Publikacje Całkowita liczba publikacji: 11 Najistotniejsze publikacje związane z tematem pracy: K. Kaszuba, B. Kostek, A new approach for an automatic assessment of a neurological condition employing hand gesture classification, Multimedia/Multimodal Human-Computer Interaction in Knowledge-based Environments of the Intelligent Decisions Technologies Journal, IOS Press, L.C. Jain, G. Phillips-Wren, R.J. Howlett (eds.), Netherlands, 2011 (w druku) B. Kostek, K. Kaszuba, P. Żwan, J. Sławek, P. Robowski, Automatic Assessment of the Motor State of Parkinson’s Disease Patient’s, Diagnostic Pathology, 2011 (w recenzji) K. Kaszuba, B. Kostek, 3D hand shape for automatic assessing motor performance in Parkinson’s Disease, 06-09.10.2011 International Conference on Man-Machine Interactions, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, 2011. P. Żwan, K. Kaszuba , B. Kostek, Monitoring Parkinson’s Disease Patients Employing Biometric Sensors and Rule-Based Data Processing, 28-30.06.2010 Rough Set and Current Trends in Soft Computing, Lecture Notes In Artificial Intelligence, Spinger Verlag, Berlin, Heidelberg, 2010. życiorys publikacje temat pracy
Wspomaganie diagnostyki choroby Parkinsona poprzez zastosowanie inteligentnej analizy obrazu wizyjnego Najważniejsze cele pracy: Celem pracy jest stworzenie prostego, a zarazem w pełni funkcjonalnego systemu wspomagającego obiektywną diagnostykę choroby Parkinsona z wykorzystaniem inteligentnego przetwarzania obrazu wizyjnego. Zadaniem tego systemu jest automatyczna detekcja i klasyfikacja gestów dłoni oraz ocena rozwoju choroby w skali UPDRS. Teza pracy: Zastosowanie metod automatycznej oceny postępów choroby Parkinsona opartych na przetwarzaniu obrazu wizyjnego pozwala na obiektywizację tej oceny. Odzwierciedlanie ruchu przy pomocy krzywych interpolacyjnych jest kluczowe dla obiektywnej klasyfikacji w skali UPDRS Na podstawie historii zobiektywizowanych danych możliwe jest stworzenie systemu eksperckiego wspomagającego diagnostykę choroby Parkinsona działającego w oparciu o system reguł. życiorys publikacje temat pracy