.png)
Dr Tomasz Pięciak, absolwent I Liceum Ogólnokształcącego w Tarnowie, zdobył I nagrodę za najlepszą prezentację posterową podczas międzynarodowego kongresu ISMRM Iberian Chapter Annual Meeting w portugalskiej Coimbrze. Wyróżniona praca dotyczyła zaawansowanego obrazowania mózgu metodą rezonansu magnetycznego oraz komputerowego przetwarzania danych medycznych.
Nagrodzona prezentacja nosiła tytuł „A test-retest diffusion MRI dataset with densely sampled b-values: a preliminary study”. Jej autor przedstawił wysokiej precyzji zbiór danych obrazowych dyfuzyjnie ważonego rezonansu magnetycznego mózgu, zarejestrowany w warunkach klinicznych. Praca obejmowała także metodykę przetwarzania danych z użyciem algorytmów komputerowych, w tym korektę wpływu szumu, ruchu głowy oraz zmian pola magnetycznego.
Kongres w Coimbrze zgromadził specjalistów zajmujących się obrazowaniem metodą rezonansu magnetycznego, w tym radiologów oraz inżynierów rozwijających nowe metody komputerowej analizy obrazów medycznych. Według informacji ISMRM Iberian Chapter wydarzenie odbywało się na Uniwersytecie w Coimbrze, a główne spotkanie zaplanowano na 2–3 lipca 2026 roku, z warsztatami poprzedzającymi kongres 1 lipca.
Podczas wydarzenia Tomasz Pięciak zaprezentował łącznie trzy prace naukowe. Poza nagrodzoną prezentacją przedstawił również projekt dotyczący korekty zniekształceń w obrazach mózgu spowodowanych szumem pomiarowym oraz pracę poświęconą analizie zależności między kompartmentami tkanki mózgowej.
Badania prowadzone przez tarnowianina dotyczą jednego z najważniejszych kierunków rozwoju współczesnej diagnostyki obrazowej. Rezonans magnetyczny pozwala nieinwazyjnie analizować struktury mózgu, ale surowe dane wymagają zaawansowanego przetwarzania matematycznego i informatycznego. Jak wskazuje AGH, obrazowanie dyfuzyjne MRI pozwala opisywać mikrostrukturę tkanki nerwowej, jednak dopiero odpowiednie modele i algorytmy umożliwiają uzyskanie danych użytecznych dla dalszej analizy.
Dr inż. Tomasz Pięciak jest związany naukowo z Uniwersytetem w Valladolid w Hiszpanii. Jego zainteresowania badawcze obejmują modele statystyczne i metody przetwarzania sygnałów oraz obrazów, szczególnie w kontekście rezonansu magnetycznego. Sano Centre for Computational Medicine wskazuje, że badacz zajmuje się m.in. modelowaniem sygnału i szumu w MRI, rekonstrukcją danych, dyfuzyjnym MRI, dyfuzyjno-relaksacyjnym MRI oraz wykorzystaniem głębokiego uczenia w obrazowaniu medycznym.
To nie pierwsze międzynarodowe wyróżnienie naukowca pochodzącego z Tarnowa. W jego dorobku są m.in. Nagroda Siemensa za najlepszą pracę doktorską w naukach inżynieryjnych, nagroda Polskiego Towarzystwa Przetwarzania Obrazów, stypendium dla wybitnych młodych naukowców, nagroda w programie im. Bekkera przyznana przez NAWA oraz zwycięstwo w konkursie MRI White Matter Reconstruction Challenge. W 2022 roku został także nagrodzony za najlepszą prezentację podczas ISMRM Iberian Chapter Annual Meeting w Lizbonie.
Jego wcześniejsze prace koncentrowały się m.in. na poprawie jakości obrazów rezonansu magnetycznego. Już w 2014 roku serwis Nauka w Polsce informował o prowadzonych przez niego badaniach nad oprogramowaniem służącym do ograniczania szumu w obrazach MRI, co mogło mieć znaczenie dla zmniejszenia ryzyka błędnej interpretacji badań.
Dorobek publikacyjny Tomasza Pięciaka obejmuje prace w międzynarodowych czasopismach naukowych, m.in. z zakresu obrazowania dyfuzyjnego mózgu, metod uczenia federacyjnego w obrazowaniu medycznym oraz odporności algorytmów MRI na szum termiczny. Portal naukowy Uniwersytetu w Valladolid wskazuje 38 publikacji badacza.
Wyróżnienie zdobyte w Coimbrze jest kolejnym potwierdzeniem, że badania prowadzone przez absolwenta tarnowskiego I LO są zauważane w międzynarodowym środowisku naukowym. Ich znaczenie wykracza poza samą informatykę czy inżynierię biomedyczną — mogą w przyszłości pomagać w dokładniejszej analizie zmian zachodzących w mózgu, w tym tych związanych ze starzeniem się oraz chorobami neurodegeneracyjnymi. AGH wskazywała, że takie podejście może otworzyć drogę do porównywania prawidłowych zmian w zdrowym mózgu z odstępstwami występującymi np. w chorobie Alzheimera czy Parkinsona.
