PPG-engenharia-da-informacao

André Kazuo Takahata

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2005), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2009) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2014). Durante o seu doutorado realizou estágio de doutorando no exterior na University of Oslo (UiO) na Noruega por meio do Programa Institucional de Bolsas de Doutorado Sanduíche no Exterior (PDSE) com bolsa da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), processo 5634-11-3, no período de 01/2012 a 06/2012. Foi sócio fundador da Start-up DSPGeo. Atualmente é docente no curso de Engenharia de Informação na Universidade Federal do ABC (UFABC). (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/5335439141754127 (06/03/2024)
  • Rótulo/Grupo: PERMANENTE
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas. Avenida dos Estados, 5001 Santa Terezinha 09210580 - Santo André, SP - Brasil Telefone: (11) 49968276 Ramal: 8276 URL da Homepage: http://cecs.ufabc.edu.br/index.php
  • Grande área: Engenharias
  • Área: Engenharia Elétrica
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (3)
    1. 2022-Atual. Centro de Ciência, Tecnologia e Desenvolvimento para inovação em Medicina e Saúde: inLab.iNova
      Descrição: Este documento trata do Projeto de Pesquisa sobre sistemas integrados de informação em saúde, incluindo grandes bases de dados (big data), inteligência artificial, modelos preditivos, terapias avançadas para diagnóstico, prevenção e tratamento de doenças crônicas a ser realizado pelo Inova HC, Núcleo de Inovação Tecnológica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP. A área de Medicina e Saúde é um campo científico essencial para o desenvolvimento da sociedade e evolução da humanidade. A recente pandemia mundial demonstrou quão fundamental e necessário é o desenvolvimento de novos métodos e técnicas para diagnóstico e terapêutica que permitam soluções rápidas e eficazes para os problemas de saúde. A aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) em Medicina e Saúde tem o potencial de aprimorar, agilizar e automatizar o diagnóstico e tratamento de algumas das principais doenças que afligem a humanidade. Neste aspecto, esta inovação permitirá um salto científico e tecnológico que poderá beneficiar milhares de pessoas e pacientes. Objetivos: Realizar pesquisas básicas e aplicadas orientadas a problemas, buscando produzir riquezas para o Brasil e contribuir para a garantia de direitos e qualidade de vida dos brasileiros; Realizar projetos em parceria com órgãos governamentais e não governamentais; Gerar Startups ou Spin-offs que incorporem resultados de pesquisas desenvolvidas pelo Centro em seus produtos ou serviços; Contribuir de forma substancial à formação de mão-de-obra qualificada nos níveis técnicos, tecnólogos, bacharéis e de pós-graduação lato e/ou stricto sensu na área de Inteligência Artificial aplicada nas áreas temáticas de Medicina e Saúde; Focar em pesquisa avançada científica e tecnológica comum, articulador das atividades de pesquisa a serem desenvolvidas, que é o campo de Inteligência Artificial em Medicina e Saúde. Neste projeto visamos implantar um Centro de Ciência para Desenvolvimento (CCD) de Pesquisas sobre sistemas integrados de informação em saúde, incluindo grandes bases de dados (big data), inteligência artificial, modelos preditivos, terapias avançadas para diagnóstico, prevenção e tratamento de doenças crônicas na área de Saúde. O projeto é feito em conjunto entre a Faculdade de Medicina da USP (FMUSP), o Hospital das Clínicas da FMUSP (HC), o Instituto de Radiologia do HC (InRad), a Escola Politécnica de Engenharia da USP (POLI). Esta parceria visa implementar plataformas, desenvolver métodos e criar novos algoritmos para apoio ao diagnóstico e terapêutica em Medicina e gestão em Saúde. O HCFMUSP atende cerca de 1,5 milhão de pacientes por ano. É o maior complexo de Medicina da América do Sul. Está vinculado à Secretaria da Saúde do Estado de São Paulo, responsável por uma população de 44 milhões de pessoas, para fins assistenciais. Está vinculado e à FMUSP para fins de ensino e pesquisa. A FMUSP possui 1.000 alunos de graduação e 2.000 de pós-graduação. A Pós-graduação stricto sensu da FMUSP é composta por 27 programas nos níveis de Mestrado Acadêmico, Mestrado Profissional e Doutorado, voltados à formação de pesquisadores e docentes de ensino superior. Possui aproximadamente 500 orientadores credenciados e protagoniza importante papel na produção científica do País, com publicações em periódicos de alto impacto em nível nacional e internacional. A Escola Politécnica de Engenharia da USP possui uma quantidade de alunos de graduação e pós-graduação equivalentes à Faculdade de Medicina. Estão previstos cursos de graduação e pós-graduação, em ambas as faculdades, pela USP. Esta plataforma tem o potencial de ser utilizada em unidades do SUS Sistema Único de Saúde. Primeiramente, pretendemos oferecer à SES-SP Secretaria de Saúde do Estado de São Paulo, e para todas as unidades federativas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Kazuo Takahata - Coordenador / SUYAMA, RICARDO - Integrante / Lilian Berton - Integrante / Antonio Valerio Netto - Integrante / Giovanni Guido Cerri - Integrante / Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
      Membro: André Kazuo Takahata.
    2. 2021-Atual. BI0S - Brazilian Institute of Data Science
      Descrição: O Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial - Brazilian Institute of Data Science (BI0S) tem como principal objetivo desenvolver soluções de estado da arte em ciência dos dados e inteligência artificial (IA), propondo soluções para problemas relevantes e conectando a academia, empresas, startups, a sociedade e o setor público em um ecossistema integrado de inovação. Ele vai contribuir com o desenvolvimento científico-tecnológico e social em áreas estratégicas que surgirão da interação entre todos os atores envolvidos. Ademais, o Centro vai incentivar uma cultura de empreendedorismo, visando explorar o potencial de suas propostas. Também serão promovidas ações de difusão de conhecimento, buscando atrair novos talentos do ensino médio e dos primeiros anos da faculdade, e promover cursos de extensão para profissionais. Inicialmente, o Centro focará em duas áreas estratégicas no plano nacional: Saúde (trilha focal) e Agropecuária (Agro, trilha secundária). Na Trilha Saúde, o foco de atuação do BI0S se dará no enfrentamento de problemas associados à saúde da mulher nos diversos momentos de seu ciclo de vida. Numa primeira etapa, os principais problemas que serão abordados estão relacionados à morte materna e neonatal e à mortalidade precoce de mulheres por doenças preveníveis e potencialmente curáveis, como o câncer de colo e câncer de mama. Outros problemas de interesse incluem ferramentas de IA para diagnóstico médico e para o desenvolvimento de remédios. Na trilha Agro, o objetivo principal é ampliar a disponibilidade e a qualidade de informações úteis para a tomada de decisões na agropecuária, tanto em escala local como regional, ou mesmo global, com soluções para a agricultura de precisão, e abordando também problemas tais como os impactos das mudanças climáticas. Também serão desenvolvidos métodos para otimização do uso de recursos agrícolos, a para a integração sustentável entre a indústria e o ambiente. Além das trilhas Saúde e Agro, o BI0S conta com uma trilha de Método, cujo objetivo é subsidiar as frentes de aplicação com ferramentas de IA. Finalmente, cabe destacar que a atuação em duas trilhas temáticas posiciona o BI0S como um centro capaz de abordar problemas transversais de grande interesse atual e que se encontram na fronteira entre as trilhas Saúde e Agro, como as relações entre uma determinada estratégia de cultivo e seus efeitos na saúde humana.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Kazuo Takahata - Integrante / ROMANO, JOAO MARCOS TRAVASSOS - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
      Membro: André Kazuo Takahata.
    3. 2020-Atual. BRAINN - The Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology
      Descrição: Programas de Inovação Tecnológica / CEPID - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - FAPESP - processo 2013/07559-3. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Kazuo Takahata - Integrante / Romis - Integrante / Sarah Negreiros de Carvalho - Integrante / Thiago Bulhões da Silva Costa - Integrante / Diogo Coutinho Soriano - Integrante / Ricardo Suyama - Integrante / Gabriela Castellano - Integrante / Paula Gabrielly Rodrigues - Integrante / Arnaldo Fim Neto - Integrante / Fernando Cendes - Coordenador / Alan Stewart Hazell - Integrante / Fernando José Von Zuben - Integrante / iscia teresinha lopes cendes - Integrante / João Bosco Pesquero - Integrante / Li Li Min - Integrante / Lilia Freire Rodrigues de Souza Li - Integrante / Marcondes Cavalcante Franca Junior - Integrante / Marilisa Mantovani Guerreiro - Integrante / RIcardo Ribeiro Gudwin - Integrante / Roberto de Alencar Lotufo - Integrante / Roberto José Maria Covolan - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
      Membro: André Kazuo Takahata.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (2)
      1. IV Workshop @NUVEM.Sistemas de Diálogo Falado em Português: uma Abordagem Multimodal para a Saúde Digital. 2020. (Oficina).
      2. XVII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - CBIS 2020. Classificação de Sinais EEG para Interfaces Cérebro-Máquina com Uso de Redes Neurais Artificiais. 2020. (Congresso).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (1)
      1. NOSE-FILHO, KENJI ; TAKAHATA, A. K. ; SPADINI, T. C. C. ; NASCIMENTO, V. H. ; TESTONI, V.. Ciclo de palestras do Capítulo São Paulo de Processamento de Sinais do IEEE (2020). 2020. Outro

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (4)
      • André Kazuo Takahata ⇔ Diogo Coutinho Soriano (4.0)
        1. FIM NETO, ARNALDO ; DE LUCCAS, JULIA BALDI ; BIANQUETI, BRUNO LEONARDO ; DA SILVA, LUIZ RICARDO ; ALMEIDA, TIAGO PAGGI ; TAKAHATA, ANDRÉ KAZUO ; TEIXEIRA, MANOEL JACOBSEN ; FIGUEIREDO, EBERVAL GADELHA ; NASUTO, SLAWOMIR J. ; ROCHA, MARIA SHEILA GUIMARÃES ; SORIANO, DIOGO COUTINHO ; GODINHO, FABIO. Subthalamic low beta bursts differ in Parkinson?s disease phenotypes. CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY. v. 140, p. 45-58, issn: 1388-2457, 2022.
        2. GODINHO, FABIO ; FIM NETO, ARNALDO ; BIANQUETI, BRUNO LEONARDO ; DE LUCCAS, JULIA BALDI ; VARJÃO, EDUARDO ; TERZIAN FILHO, PAULO ROBERTO ; FIGUEIREDO, EBERVAL GADELHA ; ALMEIDA, TIAGO PAGGI ; YONEYAMA, TAKASHI ; TAKAHATA, ANDRÉ KAZUO ; ROCHA, MARIA SHEILA ; SORIANO, DIOGO COUTINHO. Spectral characteristics of subthalamic nucleus local field potentials in Parkinson's disease: Phenotype and movement matter. EJN. European Journal of Neuroscience (Online). v. 00, p. 2804-2818, issn: 1460-9568, 2021.
        3. Rodrigues, Paula G. ; Filho, Carlos A. Stefano ; Takahata, André K. ; Suyama, Ricardo ; Attux, Romis ; Castellano, Gabriela ; Sato, João R. ; Nasuto, Slawomir J. ; Soriano, Diogo C.. Can Dynamic Functional Connectivity Be Used to Distinguish Between Resting-State and Motor Imagery in EEG-BCIs?. Studies in Computational Intelligence. 1ed. Em: Benito, R.M.; Cherifi, C.; Cherifi, H.; Moro, E.; Rocha, L.M.; Sales-Pardo, M.. (Org.). Complex Networks & Their Applications X. COMPLEX NETWORKS 2021. Studies in Computational Intelligence. 1ed. : Springer International Publishing. 2022.v. 1016, p. 688-699.
        4. DE LUCCAS, JULIA BALDI ; BIANQUETI, B. L. ; FIM NETO, A. ; ROCHA, MARIA SHEILA GUIMARÃES ; TAKAHATA, A. K. ; SORIANO, D. C. ; GODINHO, F.. Subthalamic Field Potentials in Parkinson?s Disease Encodes Motor Symptoms Severity and Asymmetry. Em: Teodiano Freire Bastos-Filho, Eliete Maria de Oliveira Caldeira, Anselmo Frizera-Neto. (Org.). XXVII Brazilian Congress on Biomedical Engineering. CBEB 2020. IFMBE Proceedings.. 1ed. : Springer Nature Switzerland AG. 2022.v. 85, p. 2211-2217.

      • André Kazuo Takahata ⇔ Ricardo Suyama (4.0)
        1. FERREIRA, LEONARDO A. ; BERALDO, ROBERTO G. ; TAKAHATA, ANDRÉ K. ; SUYAMA, RICARDO. Restoring severely out-of-focus blurred text images with Deep Image Prior. Inverse Problems and Imaging. v. 17, p. 969-992, issn: 1930-8337, 2023.
        2. PINHEIRO, Talita Santos ; YAHATA, Erika ; SANTOS, Pablo Deoclecia dos ; OLIVEIRA, Fellipe Soares de ; TAKAHATA, Andre Kazuo ; SUYAMA, Ricardo ; TANAKA, Harki ; OLIVEIRA, TIAGO RIBEIRO ; ROMANI, Ana Paula ; SIMÕES, Priscyla Waleska. Machine Learning e Análise Multivariada aplicados à Sobrevida do Câncer Mama. journal of health informatics. v. 14, p. 53-58, issn: 2175-4411, 2022.
        3. Rodrigues, Paula G. ; Filho, Carlos A. Stefano ; Takahata, André K. ; Suyama, Ricardo ; Attux, Romis ; Castellano, Gabriela ; Sato, João R. ; Nasuto, Slawomir J. ; Soriano, Diogo C.. Can Dynamic Functional Connectivity Be Used to Distinguish Between Resting-State and Motor Imagery in EEG-BCIs?. Studies in Computational Intelligence. 1ed. Em: Benito, R.M.; Cherifi, C.; Cherifi, H.; Moro, E.; Rocha, L.M.; Sales-Pardo, M.. (Org.). Complex Networks & Their Applications X. COMPLEX NETWORKS 2021. Studies in Computational Intelligence. 1ed. : Springer International Publishing. 2022.v. 1016, p. 688-699.
        4. TAKAHATA, Andre Kazuo ; Simões, Priscyla Waleska ; SUYAMA, Ricardo. Aplicação de Inferência Bayesiana. Em: Antonio Valerio Netto, Lilian Berton, André Kazuo Takahata. (Org.). Ciência de Dados e Inteligência Artificial para Saúde Digital. 1ed.São Paulo / SP. : Editora dos Editores. 2021.v. 1, p. 41-63.

      • André Kazuo Takahata ⇔ Priscyla Waleska Targino de Azevedo Simões (2.0)
        1. PINHEIRO, Talita Santos ; YAHATA, Erika ; SANTOS, Pablo Deoclecia dos ; OLIVEIRA, Fellipe Soares de ; TAKAHATA, Andre Kazuo ; SUYAMA, Ricardo ; TANAKA, Harki ; OLIVEIRA, TIAGO RIBEIRO ; ROMANI, Ana Paula ; SIMÕES, Priscyla Waleska. Machine Learning e Análise Multivariada aplicados à Sobrevida do Câncer Mama. journal of health informatics. v. 14, p. 53-58, issn: 2175-4411, 2022.
        2. TAKAHATA, Andre Kazuo ; Simões, Priscyla Waleska ; SUYAMA, Ricardo. Aplicação de Inferência Bayesiana. Em: Antonio Valerio Netto, Lilian Berton, André Kazuo Takahata. (Org.). Ciência de Dados e Inteligência Artificial para Saúde Digital. 1ed.São Paulo / SP. : Editora dos Editores. 2021.v. 1, p. 41-63.

      • André Kazuo Takahata ⇔ Kenji Nose Filho (1.0)
        1. ASSIS, K. P. ; SILVA, C. M. ; LEITE, J. S. ; NOGUEIRA, W. A. ; NOSE-FILHO, K. ; TAKAHATA, ANDRÉ K. ; STEINBERGER-ELIAS, M.. Lexicalidade biomédica e sua mensuração em um corpus sobre COVID-19 em língua portuguesa. Em: XIII Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL 2021), p. 39-46, 2021.




    Data de processamento: 16/11/2024 16:25:58