WEITI » Aktualności » Wydarzenia »
Nagroda Best Paper Presentation Award dla Michała Obary
Mgr inż. Michał Obara, doktorant prof. Konrada Jędrzejewskiego, otrzymał nagrodę Best Paper Presentation Award podczas konferencji Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications (SPA 2026), która odbyła się w dniach 16-18 września 2026 r. w Poznaniu. Nagrodzone wystąpienie dotyczyło pracy pt. „Machine Learning-Based Statistical Background Reduction with Conformal Prediction Uncertainty Maps for PET Image Reconstruction", przygotowanej przez zespół autorów: Michała Obarę, Konrada Klimaszewskiego, Konrada Jędrzejewskiego, Mateusza Bałę, Beatrix C. Hiesmayr, Lecha Raczyńskiego, Romana Y. Shopę, Wojciecha Zdeba i Wojciecha Krzemienia. Prezentacja została wyróżniona w sesji Biomedical Signal Processing I.
Nagrodzona praca dotyczy poprawy jakości obrazowania w tomografii PET – badaniu, które pozwala zobrazować procesy zachodzące w organizmie. W tym celu pacjent otrzymuje niewielką dawkę substancji znakowanej promieniotwórczo, np. glukozy, a skaner rejestruje miejsca jej gromadzenia się w organizmie, ujawniając w ten sposób m.in. ogniska nowotworowe. Obraz PET powstaje z milionów pojedynczych sygnałów, jednak znaczna ich część jest myląca: promieniowanie rozprasza się wewnątrz ciała i dociera do detektora z niewłaściwego kierunku. Obraz traci przez to ostrość i kontrast, a jego interpretacja staje się trudniejsza.
W nagrodzonej pracy zastosowano techniki uczenia maszynowego działające na poziomie pojedynczych sygnałów, a nie gotowego obrazu. Algorytm szacuje wiarygodność każdego zarejestrowanego sygnału, dzięki czemu bardziej wiarygodne sygnały mają większy wpływ na powstający obraz. Metoda wyznacza również mapę wskazującą miejsca, w których algorytm był niepewny. Mapę tę można sporządzić bez wiedzy o tym, które sygnały były prawidłowe, a więc również w badaniach rzeczywistych pacjentów, gdzie takiej wiedzy nigdy nie ma.
