Wykaz publikacji wybranego autora

Piotr Andrzej Kohut, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
WIMiR-krm, Katedra Robotyki i Mechatroniki


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne (25%)


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (25%)


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-1684-4086 połącz konto z ORCID

ResearcherID: B-7937-2016

Scopus: 8287030200

PBN: 5e709209878c28a04738ef12

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Influence of load and transducer bandwidth on the repeatability of in vivo tendon stiffness evaluation using shear wave elastography / Rafał Obuchowicz, Łukasz AMBROZIŃSKI, Piotr KOHUT // Journal of Diagnostic Medical Sonography ; ISSN 8756-4793. — 2020 vol. 36 iss. 5, s. 409–420. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-20

  • keywords: Achilles tendon, shear wave elastography, musculoskeletal sonography

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1177/8756479320928999

2
  • The use of U-Net convolutional neural network in magnetic resonance images segmentation / Jan Przybyszewski, Piotr KOHUT // Applied Medical Informatics [Dokument elektroniczny]. - Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2067-7855. — 2020 vol. 42 no. 3, s. 180-188. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 187-188, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-09-30. — tekst: https://ami.info.umfcluj.ro/index.php/AMI/article/view/793/736

  • keywords: magnetic resonance imaging, image segmentation, U-Net, data augmentation

    cyfrowy identyfikator dokumentu: