Ing.

Martin Kolařík

Ph.D.

FEKT, UTKO – vědecký pracovník

+420 54114 6962
xkolar54@vut.cz

Odeslat VUT zprávu

Ing. Martin Kolařík, Ph.D.

Publikace

  • 2023

    MYŠKA, V.; LEVEK, V.; BURGET, R.; KOLAŘÍK, M.; ŠTEFFAN, P.; HÁZE, J. IoT mechatronic access control system ePRO 1.4. IEEE Consumer Electronics Magazine, 2023, roč. 13, č. 5, s. 83-92. ISSN: 2162-2248.
    Detail | WWW

    MYŠKA, V.; GENZOR, S.; MEZINA, A.; BURGET, R.; MIZERA, J.; ŠTÝBNAR, M.; KOLAŘÍK, M.; SOVA, M.; DUTTA, M. Artificial-Intelligence-Driven Algorithms for Predicting Response to Corticosteroid Treatment in Patients with Post-Acute COVID-19. Diagnostics, 2023, roč. 13, č. 10, s. 1-17. ISSN: 2075-4418.
    Detail | WWW | Plný text v Digitální knihovně

    JONÁK, M.; DORAZIL, J.; KOLAŘÍK, M.; JEŽEK, Š.; BURGET, R.; KOTRLÝ, M. Forensic Comparison of Soil Particles Using Gaussian Mixture Models and Likelihood Ratio Test. In 2023 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). IEEE Computer Society, 2023. s. 188-192. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
    Detail | WWW

    SMÍŠEK, R.; NĚMCOVÁ, A.; SMITAL, L.; CHLÍBKOVÁ, D.; KRÁLÍK, M.; KOLÁŘOVÁ, J.; MYŠKA, V.; KOLAŘÍK, M.; HARVÁNEK, M.; ARM, J.; BAŠTÁN, O.; POSPÍŠIL, M.; ŠÍMA, J.; HUBÁLEK, J. Aerobic Fitness Level Estimation Using Wearables. In Computing in Cardiology 2022. Computing in Cardiology. 2023. ISSN: 2325-887X.
    Detail

  • 2022

    HUBÁLEK, J.; CHLÍBKOVÁ, D.; KOLÁŘOVÁ, J.; SMITAL, L.; ARM, J.; MYŠKA, V.; NĚMCOVÁ, A.; HARVÁNEK, M.; KRÁLÍK, M.; KOLAŘÍK, M.; SMÍŠEK, R.; BAŠTÁN, O.; POSPÍŠIL, M. Nový způsob hodnocení kondice a zdraví pomocí nositelných zařízení. 2022.
    Detail

    KOLAŘÍK, M.; JONÁK, M.; PŘINOSIL, J.; KRAJSA, O.; BURGET, R.; GAJDACZEK, T. One-Class Learning Weed Plants Detection on Multispectral Images. In 2022 14th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops. Valencia, Spain: IEEE, 2022. s. 76-79. ISBN: 979-8-3503-9866-3. ISSN: 2157-023X.
    Detail | WWW

    KRÁLÍK, M.; NĚMCOVÁ, A.; SMÍŠEK, R.; SMITAL, L.; KOZUMPLÍK, J.; CHLÍBKOVÁ, D.; KOLÁŘOVÁ, J.; MYŠKA, V.; KOLAŘÍK, M.; HARVÁNEK, M.; ARM, J.; BAŠTÁN, O.; POSPÍŠIL, M.; HUBÁLEK, J. Ohad dechové frekvence pomocí wearables. Praha: 2022.
    Detail

  • 2021

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; TRAVIESO-GONZÁLEZ, C.; KOČICA, J. On the Implementation of Planar 3D Transfer Learning for End to End Unimodal MRI Unbalanced Data Segmentation. In Reproducible Research in Pattern Recognition. Third International Workshop, RRPR 2021, Virtual Event, January 11, 2021, Revised Selected Papers. Online: Springer, Cham, 2021. s. 146-151. ISBN: 978-3-030-76422-7.
    Detail | WWW

    MIKULKA, J.; CHALUPA, D.; KOLAŘÍK, M.; ŘÍHA, K.; BARTUŠEK, K.; FILIPOVIČ, M. Comparison of Segmentation Methods in Analysis of MR and CT Images of Pediatric Spine. In 2021 Photonics & Electromagnetics Research Symposium (PIERS). Progress In Electromagnetics. 2021. s. 449-454. ISBN: 978-1-7281-7247-7. ISSN: 1559-9450.
    Detail

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; TRAVIESO-GONZÁLEZ, C.; KOČICA, J. Planar 3D Transfer Learning for End to End Unimodal MRI Unbalanced Data Segmentation. In 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Online: IEEE, 2021. s. 1-8. ISBN: 978-1-7281-8808-9.
    Detail | WWW

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; ŘÍHA, K.; BARTUŠEK, K. Suitability of CT and MRI Imaging for Automatic Spine Segmentation Using Deep Learning. In 2021 44th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). NEW YORK: IEEE, 2021. s. 390-393. ISBN: 978-1-6654-2934-4.
    Detail | WWW

  • 2020

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; ŘÍHA, K. Comparing Normalization Methods for Limited Batch Size Segmentation Neural Networks. In 2020 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). 2020. s. 677-680. ISBN: 978-1-7281-6376-5.
    Detail | WWW

  • 2019

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; ŘÍHA, K. Upsampling Algorithms for Autoencoder Segmentation Neural Networks: A Comparison Study. In 2019 11th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Dublin: 2019. s. 1-5. ISBN: 978-1-7281-5764-1.
    Detail | WWW

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; UHER, V.; ŘÍHA, K.; DUTTA, M. Optimized High Resolution 3D Dense-U-Net Network for Brain and Spine Segmentation. Applied Sciences - Basel, 2019, roč. 9, č. 3, s. 1-17. ISSN: 2076-3417.
    Detail | WWW | Plný text v Digitální knihovně

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; UHER, V.; POVODA, L. Superresolution of MRI brain images using unbalanced 3D Dense-U-Net network. In 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). 2019. s. 643-646. ISBN: 978-1-7281-1864-2.
    Detail | WWW

    KOLAŘÍK, M. Denoise pre-training for segmentation neural networks. In Proceedings of the 25th Conference STUDENT EEICT 2019. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2019. s. 739-744. ISBN: 978-80-214-5735-5.
    Detail

  • 2018

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; UHER, V.; DUTTA, M. 3D Dense-U-Net for MRI brain tissue segmentation. In Proceedings of the 2018 41st International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). Athens, Greece: IEEE, 2018. s. 237-240. ISBN: 978-1-5386-4695-3.
    Detail | WWW

    KOLAŘÍK, M.; BURGET, R.; UHER, V.; DUTTA, M. Computer Vision Method for Grading of Health of a Fundus Image on Basis of Presence of Red Lesions. In Proceedings of the 2018 41st International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). Athens, Greece: IEEE, 2018. s. 222-227. ISBN: 978-1-5386-4695-3.
    Detail

*) Citace publikací se generují jednou za 24 hodin.