PPG-engenharia-da-informacao

Marcelo Zanchetta do Nascimento

Possui graduação em Tecnologia em Processamentos de Dados pelo Centro Universitário de Rio Preto(1998), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo(2002), doutorado em Engenharia Eletrica (S.Carlos) pela Universidade de São Paulo(2005) e curso-tecnico-profissionalizantepelo Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza(1994). Atualmente é Revisor de periódico da Journal of Digital Imaging, Revisor de periódico da Revista de Informática Teórica e Aplicada, Avaliador de Curso de Graduação do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira, Revisor de periódico da Journal of Health Informatics, Revisor de periódico da International Journal of Computational Science and Engineering, Revisor de periódico da International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Revisor de periódico da American Journal of Biochemistry and Biotechnology (Online), professor titular da Universidade Federal de Uberlândia, Revisor de projeto de fomento do Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, Revisor de periódico da Journal of Medical Imaging and Health Informatics, Revisor de periódico da The Scientific World Journal, Revisor de periódico da Applied Mathematics & Information Sciences (Print), Revisor de periódico da International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (Print), Revisor de periódico da Current Medical Imaging Reviews, Revisor de periódico da IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Hu, Revisor de periódico da IETE Journal of Research, Revisor de periódico da Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visu, Revisor de periódico da Expert Systems with Applications, Revisor de periódico da International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering, Revisor de periódico da JOURNAL OF EXPERIMENTAL & THEORETICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Revisor de periódico da Biocybernetics and Biomedical Engineering, Revisor de periódico da IET Computer Vision, Revisor de periódico da MULTIDIMENSIONAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, Revisor de periódico da Engineering Science and Technology, an International Journal, Revisor de periódico da ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW, Revisor de periódico da International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Revisor de periódico da Engineering Science and Technology an International Journal, Revisor de periódico da Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, Revisor de periódico da Entropy, Revisor de periódico da IEEE Access, Revisor de periódico da COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, Revisor de periódico da ELECTRONICS LETTERS, Revisor de periódico da International Journal of Environmental Research and Public Health, Revisor de periódico da JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING, Membro de corpo editorial da Informatics in Medicine Unlocked, Revisor de projeto de fomento da Financiadora de Estudos e Projetos, Revisor de periódico da Healthcare, Revisor de periódico da SENSORS, Revisor de periódico da Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Revisor de periódico da Complex & Intelligent Systems (2199--453), Revisor de periódico da Biomedical Signal Processing and Control, Revisor de periódico da Computational and Structural Biotechnology Journal (2001--037), Revisor de periódico da COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, Revisor de periódico da SoftwareX, Revisor de periódico da Intelligent Systems with Applications, Revisor de projeto de fomento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Revisor de periódico da Microscopy Research and Technique, Revisor de periódico da Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, Revisor de projeto de fomento do Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia, Revisor de periódico da PATTERN RECOGNITION, Revisor de periódico da MEASUREMENT, Revisor de projeto de fomento do Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, da Universidade Federal de São Paulo, Membro de corpo editorial da Frontiers in Computational Neuroscience, Revisor de projeto de fomento do Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco, Revisor de periódico da Information Fusion e Membro de corpo editorial da PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS. Tem experiência na área de Engenharia Biomédica, com ênfase em Imagens Médicas. Atuando principalmente nos seguintes temas:Efeito "heel", Processamento de imagens, raios X, Imagens radiográficas, Simulação computacional e algoritmos. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)

http://lattes.cnpq.br/5800175874658088 (23/09/2024)

Rótulo/Grupo: COLABORADOR

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal de Uberlândia, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Faculdade de Ciências da Computação. Av. João Naves de Ávila, 2121 - Bloco 1A - Sala 1A236 Santa Mônica 38400902 - Uberlândia, MG - Brasil Telefone: (34) 32394571 URL da Homepage: http://www.facom.ufu.br/

Grande área: Engenharias

Área: Engenharia Biomédica

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (23)
1. LONGO, LEONARDO H. DA COSTA ; ROBERTO, GUILHERME F. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; DE FARIA, PAULO R. ; LOYOLA, ADRIANO M. ; CARDOSO, SÉRGIO V. ; SILVA, ADRIANO B. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z. ; NEVES, LEANDRO A.. Classification of Multiple H. Entropy. v. 26, p. 34, issn: 1099-4300, 2024.
2. TENGUAM, JAQUELINE J. ; LONGO, LEONARDO H. DA COSTA ; ROBERTO, GUILHERME F. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; DE FARIA, PAULO R. ; LOYOLA, ADRIANO M. ; CARDOSO, SÉRGIO V. ; SILVA, ADRIANO B. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z. ; NEVES, LEANDRO A.. Ensemble Learning-Based Solutions: An Approach for Evaluating Multiple Features in the Context of H. Applied Sciences-Basel. v. 14, p. 1084, issn: 2076-3417, 2024.
3. TOSTA, THAÍNA A. AZEVEDO ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; NEVES, Leandro Alves ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; KAUSHAL, CHETNA ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Evaluation of sparsity metrics and evolutionary algorithms applied for normalization of H. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS. v. 27, p. 1-13, issn: 1433-7541, 2024.
4. ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; NEVES, Leandro Alves ; LUMINI, ALESSANDRA ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; Nascimento, Marcelo Zanchetta do. An ensemble of learned features and reshaping of fractal geometry-based descriptors for classification of histological images. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS. v. 27, p. 8, issn: 1433-7541, 2024.
5. SILVA, ADRIANO BARBOSA ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; TOSTA, THAÍNA APARECIDA AZEVEDO ; LOYOLA, ADRIANO MOTA ; CARDOSO, SÉRGIO VITORINO ; NEVES, Leandro Alves ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. OralEpitheliumDB: A Dataset for Oral Epithelial Dysplasia Image Segmentation and Classification. Journal of Imaging Informatics in Medicine. v. 1, p. 20, issn: 2948-2933, 2024.
6. MARTINEZ, JOÃO MANOEL CARDOSO ; NEVES, Leandro Alves ; LONGO, LEONARDO HENRIQUE DA COSTA ; ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO ; ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; TOSTA, THAÍNA APARECIDA AZEVEDO ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; LOYOLA, ADRIANO MOTA ; CARDOSO, SÉRGIO VITORINO ; SILVA, ADRIANO BARBOSA ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Exploring DeepDream and XAI Representations for Classifying Histological Images. SN Computer Science. v. 5, p. 1-17, issn: 2661-8907, 2024.
7. TENGUAM, JAQUELINE JUNKO ; DA COSTA LONGO, LEONARDO H. ; ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; TOSTA, THAÍNA A.A. ; SILVA, ADRIANO B. ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA ; NEVES, Leandro Alves. Higuchi Fractal Dimension with a multidimensional approach for color images. Software Impacts. v. 1, p. 100690, issn: 2665-9638, 2024.
8. ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO ; GARCIA, BIANCA LANÇONI DE OLIVEIRA ; BORGUE, VINICIUS AUGUSTO TORELI ; LUMINI, ALESSANDRA ; TOSTA, THAÍNA APARECIDA AZEVEDO ; Nascimento, Marcelo Zanchetta do ; NEVES, Leandro Alves. Data Augmentation in Histopathological Classification: An Analysis Exploring GANs with XAI and Vision Transformers. Applied Sciences-Basel. v. 14, p. 8125, issn: 2076-3417, 2024.
9. DOS SANTOS, DALÍ F. D. ; DE FARIA, PAULO R. ; TRAVENÇOLO, BRUNO A. N. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Influence of Data Augmentation Strategies on the Segmentation of Oral Histological Images Using Fully Convolutional Neural Networks. JOURNAL OF DIGITAL IMAGING (INTERNET). p. 1, issn: 1618-727X, 2023.
10. TOSTA, THAÍNA A. AZEVEDO ; FREITAS, ANDRÉ DIAS ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; NEVES, Leandro Alves ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. A stain color normalization with robust dictionary learning for breast cancer histological images processing. Biomedical Signal Processing and Control. v. 85, p. 104978, issn: 1746-8094, 2023.
11. MIGUEL, JOÃO PEDRO MIRANDA ; NEVES, Leandro Alves ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA ; TOSTA, THAÍNA A. AZEVEDO. Analysis of neural networks trained with evolutionary algorithms for the classification of breast cancer histological images. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 231, p. 120609, issn: 0957-4174, 2023.
12. OLIVEIRA, C. I. ; NASCIMENTO, M.Z. ; ROBERTO, G. F. ; TOSTA, T. A. A. ; MARTINS, A. S. ; NEVES, Leandro Alves. Hybrid models for classifying histological images: an association of deep features by transfer learning with ensemble classifier. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS. v. 1, p. 1-24, issn: 1380-7501, 2023.
13. SILVA, ADRIANO BARBOSA ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; TOSTA, THAÍNA APARECIDA AZEVEDO ; NEVES, Leandro Alves ; SERVATO, JOÃO PAULO SILVA ; DE ARAÚJO, MARCELO SIVIERI ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Computational analysis of histological images from hematoxylin and eosin-stained oral epithelial dysplasia tissue sections. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 193, p. 116456, issn: 0957-4174, 2022.
14. DANTAS, ADILMAR COELHO ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Recognition of Emotions for People with Autism: An Approach to Improve Skills. International Journal of Computer Games Technology. v. 2022, p. 1-21, issn: 1687-7055, 2022.
15. DANTAS, A. C. ; DO NASCIMENTO, M. Z.. Face emotions: improving emotional skills in individuals with autism. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS. v. 81, p. 25947-25969, issn: 1380-7501, 2022.
16. ROZENDO, G. B. ; NASCIMENTO, M.Z. ; ROBERTO, G. F. ; FARIA, P. R. ; TOSTA, T. A. A. ; SILVA, A. B. ; NEVES, Leandro Alves. Classification of non-Hodgkin lymphomas based on sample entropy signatures. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 202, p. 117238, issn: 0957-4174, 2022.
17. ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA ; ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; SILVA, ADRIANO BARBOSA ; TOSTA, THAÍNA APARECIDA AZEVEDO ; NEVES, Leandro Alves. Sample Entropy Signatures: A new way to interpret SampEn values. Software Impacts. v. 13, p. 100329, issn: 2665-9638, 2022.
18. ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; NEVES, Leandro Alves ; DA COSTA LONGO, LEONARDO HENRIQUE ; ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO ; TOSTA, THAÍNA APARECIDA AZEVEDO ; DE FARIA, PAULO ROGÉRIO ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Percolation Features: An approach for evaluating fractal properties in colour images. Software Impacts. v. 14, p. 100387, issn: 2665-9638, 2022.
19. ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; LUMINI, ALESSANDRA ; NEVES, Leandro Alves ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Fractal Neural Network: A new ensemble of fractal geometry and convolutional neural networks for the classification of histology images. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 166, p. 114103, issn: 0957-4174, 2021.
20. AZEVEDO TOSTA, THAÍNA A. ; DE FARIA, PAULO R. ; NEVES, LEANDRO A. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Evaluation of statistical and Haralick texture features for lymphoma histological images classification. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. v. 1, p. 1-12, issn: 2168-1163, 2021.
21. MARTINS, ALESSANDRO S. ; NEVES, LEANDRO A. ; DE FARIA, PAULO R. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; LONGO, LEONARDO C. ; SILVA, ADRIANO B. ; ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. A Hermite polynomial algorithm for detection of lesions in lymphoma images. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS. v. 24, p. 523-535, issn: 1433-7541, 2021.
22. DOS SANTOS, DALÍ F.D. ; DE FARIA, PAULO R. ; TRAVENÇOLO, BRUNO A.N. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Automated detection of tumor regions from oral histological whole slide images using fully convolutional neural networks. Biomedical Signal Processing and Control. v. 69, p. 102921, issn: 1746-8094, 2021.
23. TAINO, DANIELA F. ; RIBEIRO, MATHEUS G. ; ROBERTO, GUILHERME F. ; ZAFALON, GERALDO F. D. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; NEVES, LEANDRO A.. Analysis of cancer in histological images: employing an approach based on genetic algorithm. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS. v. 24, p. 483-496, issn: 1433-755X, 2020.
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (1)
1. LUMINI, ALESSANDRA ; ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; NEVES, Leandro Alves ; MARTINS, ALESSANDRO SANTANA ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA. Percolation Images: Fractal Geometry Features for Brain Tumor Classification. Advances in Neurobiology. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2024.p. 557-570.
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (31)
1. CARVALHO, RAFAEL ; SILVA, ADRIANO ; MARTINS, ALESSANDRO ; CARDOSO, SÉRGIO ; FREIRE, GUILHERME ; R. DE FARIA, PAULO ; LOYOLA, ADRIANO ; TOSTA, THAÍNA ; NEVES, LEANDRO ; Z. DO NASCIMENTO, MARCELO. Oral Dysplasia Classification by Using Fractal Representation Images and Convolutional Neural Networks. Em: 19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, p. 524, 2024.
2. FERNANDES, VITOR ; SILVA, ADRIANO ; PEREIRA, DANILO ; CARDOSO, SÉRGIO ; R. DE FARIA, PAULO ; LOYOLA, ADRIANO ; TOSTA, THAÍNA ; NEVES, LEANDRO ; Z. DO NASCIMENTO, MARCELO. Investigation of Deep Neural Network Compression Based on Tucker Decomposition for the Classification of Lesions in Cavity Oral. Em: 19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, p. 516, 2024.
3. LOPES, THALES ; ROBERTO, GUILHERME ; SOARES, CARLOS ; TOSTA, THAÍNA ; SILVA, ADRIANO ; LOYOLA, ADRIANO ; CARDOSO, SÉRGIO ; R. DE FARIA, PAULO ; Z. DO NASCIMENTO, MARCELO ; NEVES, LEANDRO. Association of Grad-CAM, LIME and Multidimensional Fractal Techniques for the Classification of H&E Images. Em: 19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, p. 441, 2024.
4. JULIA, ETIENNE ; Zanchetta do Nascimento, Marcelo ; FARIA, MATHEUS ; JULIA, RITA. Deep Learning-Based Models for Performing Multi-Instance Multi-Label Event Classification in Gameplay Footage. Em: 19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, p. 110, 2024.
5. ROZENDO, GUILHERME ; LUMINI, ALESSANDRA ; ROBERTO, GUILHERME ; TOSTA, THAÍNA ; Zanchetta do Nascimento, Marcelo ; NEVES, LEANDRO. X-GAN: Generative Adversarial Networks Training Guided with Explainable Artificial Intelligence. Em: 26th International Conference on Enterprise Information Systems, p. 674, 2024.
6. SOARES, T. R. M. ; SILVA, A. B. ; LOYOLA, A. M. ; CARDOSO, S. V. ; FARIA, P. R. ; NEVES, Leandro Alves ; NASCIMENTO, M Z ; RAZENTE, H. L.. Divergências de Bregman aplicadas na Recuperação por Conteúdo de Imagens de Displasias Orais. Em: XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024.
7. MIGUEL, PEDRO ; LUMINI, ALESSANDRA ; MEDALHA, GIULIANO ; ROBERTO, GUILHERME ; ROZENDO, GUILHERME ; CANSIAN, ADRIANO ; TOSTA, THAÍNA ; Z. DO NASCIMENTO, MARCELO ; NEVES, LEANDRO. Improving Explainability of the Attention Branch Network with CAM Fostering Techniques in the Context of Histological Images. Em: 26th International Conference on Enterprise Information Systems, p. 456, 2024.
8. FARIA, MATHEUS ; JULIA, ETIENNE ; FERNANDES, HENRIQUE ; Zanchetta do Nascimento, Marcelo ; JULIA, RITA. Investigating the Performance of Optimization Techniques on Deep Learning Models to Identify Dota2 Game Events. Em: 18th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, v. 1, p. 881, 2023.
9. NEVES, LEANDRO ; MARTINEZ, JOÃO ; LONGO, LEONARDO ; ROBERTO, GUILHERME ; TOSTA, THAÍNA ; DE FARIA, PAULO ; LOYOLA, ADRIANO ; CARDOSO, SÉRGIO ; SILVA, ADRIANO ; DO NASCIMENTO, MARCELO ; ROZENDO, GUILHERME. Classification of H&E Images via CNN Models with XAI Approaches, DeepDream Representations and Multiple Classifiers. Em: 25th International Conference on Enterprise Information Systems, p. 354, 2023.
10. SILVA, ADRIANO B. ; ROZENDO, GUILHERME B. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; LOYOLA, ADRIANO M. ; CARDOSO, SÉRGIO V. ; LUMINI, ALESSANDRA ; NEVES, LEANDRO A. ; DE FARIA, PAULO R. ; NASCIMENTO, MARCELO Z. DO. CNN Ensembles for Nuclei Segmentation on Histological Images of OED. Em: 2023 IEEE 36th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), p. 601, 2023.
11. PEREIRA, DANILO C. ; LONGO, LEONARDO C. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; SILVA, ADRIANO B. ; ROZENDO, GUILHERME B. ; ROBERTO, GUILHERME F. ; LUMINI, ALESSANDRA ; NEVES, LEANDRO A. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Handcrafted features vs deep-learned features: Hermite Polynomial Classification of Liver Images. Em: 2023 IEEE 36th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), p. 495, 2023.
12. ROZENDO, GUILHERME ; ROBERTO, GUILHERME F. ; NASCIMENTO, M.Z. ; NEVES, Leandro Alves ; LUMINI, ALESSANDRA. Weeds Classification with Deep Learning: An Investigation Using CNN, Vision Transformers, Pyramid Vision Transformers, and Ensemble Strategy. Em: 26th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, v. 14469, p. 229-243, 2023.
13. ROBERTO, GUILHERME F. ; PEREIRA, D. C. ; MARTINS, A. S. ; TOSTA, T. A. A. ; SOARES, C. ; LUMINI, ALESSANDRA ; ROZENDO, GUILHERME B. ; NEVES, Leandro Alves ; NASCIMENTO, M.Z.. Detection of Covid-19 in Chest X-Ray Images Using Percolation Features and Hermite Polynomial Classification. Em: 26th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, v. 14469, p. 163-177, 2023.
14. MIGUEL, PEDRO ; CANSIAN, ADRIANO ; ROZENDO, GUILHERME ; MEDALHA, GIULIANO ; Zanchetta do Nascimento, Marcelo ; NEVES, LEANDRO. An Investigation of Deep-Learned Features for Classifying Radiographic Images of COVID-19. Em: 25th International Conference on Enterprise Information Systems, p. 675, 2023.
15. FARIA, M. P. P. ; JULIA, E. S. ; NASCIMENTO, M.Z. ; JULIA, R. M. S.. Investigating the Performance of Various Deep Neural Networks-based Approaches Designed to Identify Game Events in Gameplay Footage. Em: ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games, p. 1-17, 2022.
16. DA COSTA LONGO, LEONARDO HENRIQUE ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA ; DOS SANTOS, LUIZ FERNANDO SEGATO ; ROBERTO, GUILHERME FREIRE ; NEVES, Leandro Alves. Ensembles of fractal descriptors with multiple deep learned features for classification of histological images. Em: 2022 29th International Conference on Systems, p. 1, 2022.
17. SANTOS, LUIZ FERNANDO SEGATO DOS ; ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO ; Nascimento, Marcelo Zanchetta do ; TOSTA, THAINA APARECIDA AZEVEDO ; LONGO, LEONARDO HENRIQUE DA COSTA ; NEVES, Leandro Alves. Multidimensional shannon entropy (H _M ) as an approach to classify H&E colorectal images. Em: 2022 29th International Conference on Systems, p. 1, 2022.
18. PEREIRA, DANILO C. ; LONGO, LEONARDO C. ; TOSTA, THAINA A. A. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; SILVA, ADRIANO B. ; FARIA, PAULO R. DE ; NEVES, LEANDRO A. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Classification of lymphomas images with polynomial strategy: An application with Ridge regularization. Em: 2022 35th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 258-8, 2022.
19. SILVA, ADRIANO B. ; DE OLIVEIRA, CLEBER I. ; PEREIRA, DANILO C. ; TOSTA, THAINA A. A. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; LOYOLA, ADRIANO M. ; CARDOSO, SERGIO V. ; DE FARIA, PAULO R. ; NEVES, LEANDRO A. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Assessment of the association of deep features with a polynomial algorithm for automated oral epithelial dysplasia grading. Em: 2022 35th SIBGRAPI Conference on Graphics, p. 264-8, 2022.
20. TENGUAM, JAQUELINE JUNKO ; DA COSTA LONGO, LEONARDO HENRIQUE ; SILVA, ADRIANO BARBOSA ; DE FARIA, PAULO ROGERIO ; DO NASCIMENTO, MARCELO ZANCHETTA ; NEVES, Leandro Alves. Classification of H&E images exploring ensemble learning with two-stage feature selection. Em: 2022 29th International Conference on Systems, p. 1, 2022.
21. DE FARIA, TIAGO P. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z. ; MARTINS, LUIZ G. A.. Understanding the multiclass classification of lymphomas from simple descriptors. Em: 2021 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), v. 1, p. 1202-189, 2021.
22. FARIA, TIAGO P. DE ; NASCIMENTO, MARCELO Z. DO ; MARTINS, LUIZ G. A.. A Method For Multiclass Lymphoma Classification Based on Morphological and Non-Morphological Descriptors. Em: Workshop de Visão Computacional, v. 1, p. 184, 2021.
23. FREITAS, ANDRÉ D. ; SILVA, ADRIANO B. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; NEVES, LEANDRO A. ; TOSTA, THAÍNA A. A. ; FARIA, PAULO R. DE ; NASCIMENTO, MARCELO Z. DO. Evaluation of normalization technique on classification with deep learning features. Em: Workshop de Visão Computacional, p. 107, 2021.
24. DOS SANTOS, DALI F. D. ; TOSTA, THAINA A. A. ; SILVA, ADRIANO B. ; DE FARIA, PAULO R. ; TRAVENCOLO, BRUNO A. N. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Automated Nuclei Segmentation on Dysplastic Oral Tissues Using CNN. Em: 2020 International Conference on Systems, p. 45, 2020.
25. CARVALHO, RAFAEL H. DE O. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; NEVES, LEANDRO A. ; DO NASCIMENTO, MARCELO Z.. Analysis of Features for Breast Cancer Recognition in Different Magnifications of Histopathological Images. Em: 2020 International Conference on Systems, p. 39, 2020.
26. SILVA, R. R. ; BRITO, L. F. A. ; ALBERTINI, M. K. ; NASCIMENTO, M. Z. ; BACKES, A. R.. Using CNNs for Quality Assessment of No-Reference and Full-Reference Compressed-Video Frames. Em: XVI Workshop de Visão Computacional, p. 75-80, 2020.
27. SANTOS, D. F. D. ; SILVA, A. B. ; FARIA, P. R. ; TRAVENCOLO, B. A. N. ; NASCIMENTO, M.Z.. Impacts of Color Space Transformations on Dysplastic Nuclei Segmentation Using CNN. Em: XVI Workshop de Visão Computacional, p. 6-11, 2020.
28. CANDELERO, D. ; ROBERTO, G. F. ; NASCIMENTO, MARCELO Z. ; ROZENDO, G. B. ; NEVES, Leandro Alves. Selection of CNN, Haralick and Fractal Features Based on Evolutionary Algorithms for Classification of Histological Images. Em: IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), p. 2709-2716, 2020.
29. SILVA, A. B. ; SANTOS, D. F. D. ; TOSTA, T. A. A. ; MARTINS, A. S. ; TRAVENCOLO, B. A. N. ; FARIA, P. R. ; NASCIMENTO, MARCELO Z.. Segmentation of Oral Epithelial Dysplasias Employing Mask R-CNN and Color Normalization. Em: IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), p. 2818-2824, 2020.
30. TENGUAM, J. J. ; ROZENDO, G. B. ; ROBERTO, G. F. ; NASCIMENTO, MARCELO Z. ; MARTINS, A. S. ; NEVES, Leandro Alves. Multidimensional and multiscale Higuchi dimension for the analysis of colorectal histological images. Em: IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), p. 2833-2839, 2020.
31. DANTAS, ADILMAR C. ; XAVIER, MICHEL S. ; GUIMARÃES, GUILHERME B. ; TORRES, HEIDIE S. ; TAKAHASHI, EDUARDO K. ; MELO, SARA L. ; NASCIMENTO, MARCELO Z. DO. Diquinha: Aplicativo móvel para auxiliar no processo de aprendizado não formal em museus. Em: Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, p. 95-103, 2020.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (1)
1. FARIA, MATHEUS PRADO PRANDINI ; JULIA, ETIENNE SILVA ; SILVA, RODRIGO ZAMBONI ; Nascimento, Marcelo Zanchetta do ; JULIA, RITA MARIA SILVA. Proposing an Automatic System for Generating Super Mario Bros Datasets. Em: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital, 2022, v. 1, p. 325, 2022.
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (1)
1. ROBERTO, GUILHERME F. ; PEREIRA, DANILO C. ; MARTINS, ALESSANDRO S. ; TOSTA, THAÍNA A.A. ; SOARES, CARLOS ; LUMINI, ALESSANDRA ; ROZENDO, GUILHERME B. ; NEVES, LEANDRO A. ; NASCIMENTO, MARCELO Z.. Exploring percolation features with polynomial algorithms for classifying Covid-19 in chest X-ray images. PATTERN RECOGNITION LETTERS. 2024.
Apresentações de trabalho (3)
1. PEREIRA, D. C. ; LONGO, LEONARDO C. ; TOSTA, T. A. A. ; MARTINS, A. S. ; FARIA, P. R. ; NEVES, Leandro Alves ; NASCIMENTO, M.Z.. Classification of lymphomas images with polynomial strategy: an application with Ridge regularization. 2022. Apresentação de Trabalho/Congresso
2. SILVA, A. B. ; OLIVEIRA, C. I. ; PEREIRA, D. C. ; TOSTA, T. A. A. ; MARTINS, A. S. ; LOYOLA, A. M. ; CARDOSO, S. V. ; FARIA, P. R. ; NEVES, Leandro Alves ; NASCIMENTO, M.Z.. Assessment of the association of deep features with a polynomial algorithm for automated oral epithelial dysplasia grading. 2022. Apresentação de Trabalho/Congresso
3. FARIA, M. P. P. ; JULIA, R. M. S. ; NASCIMENTO, M.Z. ; SILVA, R. ; JULIA, E. S.. Proposing an Automatic System for Generating Super Mario Bros Datasets. 2022. Apresentação de Trabalho/Congresso
Demais tipos de produção bibliográfica (1)
1. SANTOS, D. F. D. ; DE FARIA, PAULO R. ; LOYOLA, A. M. ; CARDOSO, S. V. ; TRAVENCOLO, B. A. N. ; NASCIMENTO, M.Z.. Hematoxylin and eosin stained oral squamous cell carcinoma histological images dataset. arXiv. 2023. Preprint

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (3)
1. TENGUAM, JAQUELINE J. ; LONGO, LEONARDO C. ; ROBERTO, GUILHERME F. ; TOSTA, THAINA A. A. ; SILVA, A. B. ; NASCIMENTO, M.Z. ; NEVES, LEANDRO A.. Higuchi Fractal Dimension with a multidimensional approach forcolor image. 2024.
2. ROZENDO, GUILHERME BOTAZZO ; ROBERTO, GUILHERME F. ; NASCIMENTO, M.Z. ; FARIA, PAULO R. DE ; SILVA, ADRIANO B. ; TOSTA, THAINA A. A. ; NEVES, LEANDRO A.. Sample Entropy Signatures: A new way to interpret SampEn values. 2022.
3. NEVES, L A ; DA COSTA LONGO, LEONARDO HENRIQUE ; ROZENDO, G. B. ; TOSTA, THAINA A. A. ; FARIA, P. R. ; MARTINS, A. S. ; NASCIMENTO, M.Z.. Percolation Features: An approach for evaluating fractal properties in colour images Ano de desenvolvimento. 2022.
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (115)
1. NASCIMENTO, M.Z. Avaliador ad hoc CNPq (Membro Externo) do Comitê Externo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica para o Ensino Médio ? PIBIC-EM 2024- 2025. 2024.
2. NASCIMENTO, M.Z. Comite da SIBGRAPI 2024 37th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2024.
3. NASCIMENTO, M.Z. Comite da The International Conference on Intelligent Computing, Communication, Networking and Services (ICCNS2024). 2024.
4. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico IMU-D-24-00109 - Informatics in Medicine Unlocked. 2024.
5. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico JDIM-D-24-00112 - Journal of Digital Imaging. 2024.
6. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-24-08340 - Expert Systems With Applications. 2024.
7. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico PR-D-24-00526 - Pattern Recognition. 2024.
8. DO NASCIMENTO, M. Z. Avaliador ad hoc CNPq (Membro Externo) do Processo de Seleção de Projetos EDITAL 10/2023 - PIBIC/PIVIC-CNPQ-UNIVASF. 2023.
9. DO NASCIMENTO, M. Z. Avaliador ad hoc CNPq (Membro Externo) do Processo de Seleção de Projetos EDITAL 01/2023 - Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC/CNPq e PIBIC/FAPEMIG) do IFTM. 2023.
10. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-02964 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2023.
11. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-23-04721 - Journal Expert Systems With Applications. 2023.
12. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CARS-D-23-00048 - International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2023.
13. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-23-04211 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2023.
14. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CAIS-D-23-00472 - Complex & Intelligent Systems. 2023.
15. NASCIMENTO, M Z. Comite da 20th ACS/IEEE International Conference on Computer Systems and Applications. 2023.
16. NASCIMENTO, M Z. Comite da SIBGRAPI 2023 ? 36th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2023.
17. DO NASCIMENTO, M. Z. Comite da 10th International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security. 2023.
18. NASCIMENTO, M.Z. Comitê científico do XVIII Workshop de Visão Computacional (WVC 2023). 2023.
19. DO NASCIMENTO, M. Z. Avaliador ad hoc CNPq (Membro Externo) do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação ? PIBITI/CNPq/UFPI. 2023.
20. DO NASCIMENTO, M. Z. Comite da XVI Brazilian Congress on Computational Intelligence. 2023.
21. DO NASCIMENTO, M. Z. Avaliador adhoc dA Comissão de Avaliação dos Projetos de Pesquisa EDITAL Nº 075/2022 - PUC Minas. 2023.
22. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-23-03794 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2023.
23. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CAIS-D-23-00472R1 - Complex & Intelligent Systems. 2023.
24. DO NASCIMENTO, M. Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-23-06149 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2023.
25. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-23-12558 - Journal Expert Systems With Applications. 2023.
26. DO NASCIMENTO, M. Z. Parecer do Artigo Científico INFFUS-D-23-01067 - Journal Information Fusion. 2023.
27. DO NASCIMENTO, M. Z. Parecer do Artigo Científico JDIM-D-23-00501 - Journal of Digital Imaging. 2023.
28. DO NASCIMENTO, M. Z. Parecer do Artigo Científico PR-D-23-01105 - Journal Pattern Recognition. 2023.
29. DO NASCIMENTO, M. Z. Parecer do Artigo Científico INFFUS-D-23-01067R1 - Journal Information Fusion. 2023.
30. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-23-06149R1 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2023.
31. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-02623 - Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
32. Z. NASCIMENTO, M. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-00211 - Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
33. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-00680 - Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
34. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-01181- Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
35. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-22-00154 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2022.
36. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-21-04202 - Journal Expert Systems With Applications. 2022.
37. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-22-00006 - Journal Expert Systems With Applications. 2022.
38. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-21-06112R1 - Journal Expert Systems With Applications. 2022.
39. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico IMU-D-22-00193 - Journal Informatics in Medicine Unlocked. 2022.
40. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico IPR-2022-03-0157 - Journal IET Image Processing. 2022.
41. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico JDIM-D-21-00482R1 - Journal of Digital Imaging. 2022.
42. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico TCIV-2021-0337 - Journal Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2022.
43. NASCIMENTO, M.Z. Comite da 35th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2022.
44. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-00680R1 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
45. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-01181R1 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
46. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-22-02819 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2022.
47. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CARS-D-22-00088 - International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2022.
48. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-22-00154R3 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2022.
49. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-22-03437 - Journal Expert Systems With Applications. 2022.
50. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-22-06050- Journal Computers in Biology and Medicine. 2022.
51. NASCIMENTO, M Z DO. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-22-06305 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2022.
52. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico PR-D-22-00180 - Journal Pattern Recognition. 2022.
53. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico MEAS-D-22-02553 - Journal Measurement. 2022.
54. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico MEAS-D-22-02553R1 - Journal Measurement. 2022.
55. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CAIS-D-21-00951R2 - Journal Complex & Intelligent Systems. 2022.
56. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CAIS-D-21-00951R1 - Journal Complex & Intelligent Systems. 2022.
57. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico TETA-2022-0275 - Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. 2022.
58. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-22-00154R2 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2022.
59. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico TETA-2022-0275R1 - Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. 2022.
60. DO NASCIMENTO, M. Z. Comite da 11th International Conference on Theory and Practice in Modern Computing. 2022.
61. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 2021-07577 - Journal IEEE Access. 2021.
62. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 2021-08372 - Journal IEEE Access. 2021.
63. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico AIHC D-20-02990R1 - Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2021.
64. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-00738 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
65. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-00597R2 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
66. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CIBM-D-20-03734 - Journal Computers in Biology and Medicine. 2021.
67. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CSBJ-D-20-00710 - Computational and Structural Biotechnology Journal. 2021.
68. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CSBJ-D-20-00710 - Computational and Structural Biotechnology Journal. 2021.
69. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-20-01355R1 - Journal Expert Systems With Applications. 2021.
70. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico TCIV-2020-0261 - Journal Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2021.
71. NASCIMENTO, M Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-20-03574- Journal Expert Systems With Applications. 2021.
72. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-20-06836- Journal Expert Systems With Applications. 2021.
73. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-01486 - Journal Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
74. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-20-01454 - Journal Expert Systems With Applications. 2021.
75. NASCIMENTO, MARCELO Z. DO. Parecer do Artigo Científico JDIM-D-21-00012 - Journal of Digital Imaging. 2021.
76. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico COMPAG-D-21-00917 - Journal Computers and Electronics in Agriculture. 2021.
77. Marcelo Zanchetta do Nascimento. Parecer do Artigo Científico ID 7a691255-8c76-4661-84a1-3661cbbcbb3c - Journal Scientific Reports Nature. 2021.
78. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico SMCA-21-01-0135 - Journal IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems. 2021.
79. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico SOFTX-D-21-00040 - Journal SoftwareX. 2021.
80. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ISWA-D-21-00011 - Journal Intelligent Systems with Applications. 2021.
81. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico IMU-D-21-00014 - Journal Informatics in Medicine Unlocked. 2021.
82. NASCIMENTO, M.Z. Parecer da Avaliação de Cursos Superiores Guia da Faculdades. 2021.
83. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico MRT-21-768 - Microscopy Research and Technique. 2021.
84. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico GCMB-2021-0364 - Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2021.
85. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico ESWA-D-21-06112 - Expert Systems With Applications. 2021.
86. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico COMPAG-D-21-02354 - Computers and Electronics in Agriculture. 2021.
87. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-02219 - Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
88. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-01556 - Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
89. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-01646 - Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
90. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico BSPC-D-21-02125 - Biomedical Signal Processing and Control. 2021.
91. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico CAIS-D-21-00951 - Complex & Intelligent Systems. 2021.
92. Nascimento, Marcelo Zanchetta do. Comitê científico do XVI! Workshop de Visão Computacional. 2021.
93. NASCIMENTO, M.Z. Comite da 10th International Conference on Theory and Practice in Modern Computing. 2021.
94. NASCIMENTO, MARCELO Z. Avaliador externo ad hoc do Edital No 23/2020 ? Projetos PIBIC/PIBITI ? CNPq, na área de Ciências Exatas - Computação - PUC Minas. 2020.
95. NASCIMENTO, MARCELO Z. Comitê científico do XVI Workshop de Visão Computacional. 2020.
96. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 01920 - Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2020.
97. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 02990 - Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2020.
98. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 0209 - Journal of Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2020.
99. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 0113 - Journal of Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2020.
100. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 0130 - Journal of Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2020.
101. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 01738 - Journal Expert Systems With Applications. 2020.
102. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 00125 - Journal Expert Systems With Applications. 2020.
103. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 19-05074 - Journal Expert Systems With Applications. 2020.
104. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 03617 - Journal Expert Systems With Applications. 2020.
105. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 978847 - Journal Sensors. 2020.
106. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 897871 - Journal Sensors. 2020.
107. NASCIMENTO, MARCELO Z. Parecer do Artigo Científico 00299R1 - Journal of Digital Imaging. 2020.
108. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 860265 - Journal Healthcare. 2020.
109. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico entropy-627361 - Journal Entropy. 2020.
110. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 19-05826 - Journal Expert Systems With Applications. 2020.
111. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 20-00201 - Journal Informatics in Medicine Unlocked. 2020.
112. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 0239 - Journal Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2020.
113. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 01355 - Journal Expert Systems With Applications. 2020.
114. NASCIMENTO, M.Z. Parecer do Artigo Científico 00861 - Journal Complex & Intelligent Systems. 2020.
115. NASCIMENTO, M.Z.; GABRIEL, P. H. R.. O impacto da tecnologia no mercado de trabalho. 2024. (Programa de rádio ou. 2024.
Demais tipos de produção técnica (1)
1. SANTOS, D. F. D. ; FARIA, P. R. ; LOYOLA, A. M. ; CARDOSO, S. V. ; TRAVENCOLO, B. A. N. ; NASCIMENTO, M.Z.. H&E-stained oral squamous cell carcinoma histological images dataset. 2022. Base de Dados de Imagens Histológicas

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (5)
1. Domingos Lucas Latorre de Oliveira. Estudo de Transformers em Segmentação de Lesões Histológicas da Cavidade Oral. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . Início: 2024.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2. Jose Esteban Barrientos Apumayta. Uma abordagem para detecção de lesões em imagens da cavidade oral baseado em ensemble de técnicas de segmentação semântica explicável. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2023.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
3. Adriano Barbosa Silva. Aprendizagem Adaptativa a Domínio para Detecção de Lesões Pré-Câncer. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2020.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
4. Danilo César Pereira. Identificação de COVID-19 em Imagens Radiográficas Baseadas em Classificação Polinomial. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . Início: 2020.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
5. Matheus Prado Prandini Faria. Deep Learning e Processamento de Imagens na Implementação de Agentes Jogadores Inteligentes Treinados para Desenvolver as Habilidades Cognitivas de Portadores de Síncrome de Down. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia. (Coorientador)., . Início: 2020.
  Supervisor: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Dissertação de mestrado (2)
1. Roxanne Silva Julia. Desenvolvimento de Jogo Sério para Ensino de Linguas (Título Provisório). Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia. (Coorientador)., . Início: 2023.
  Supervisor: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2. André Dias Freitas. Investigação de técnicas de normalização de corantes H&E baseadas em modelos GANs. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . Início: 2022.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (1)
1. Gabriel Garcia Crepaldi. Investigação de Mecanismos de Atenção em Modelos Semânticos para Segmentação de Núcleos em Imagens Histológicas da Cavidade Oral. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . Início: 2024.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (4)
1. Adilmar Coelho Dantas. Abordagem Computacional para aprimoramento das habilidades com as emoções em indivíduos com autismo. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2022.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2. Dalí Freire Dias dos Santos. Automated Segmentation of Tumor Regions from Oral Histological Whole Slide Images Using Fully Convolutional Neural Networks. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2022.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
3. Guilherme Freire Roberto. Associação entre atributos manuais e aprendizado profundo baseada em geometria fractal para classificação de imagens histológicaslógicas. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
4. Thaína Aparecida Azevedo Tosta. Algoritmos Computacionais para Normalização de Corantes de Hematoxilina e Eosina em Imagens Histológicas Digitais. Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Dissertação de mestrado (4)

Rafael Henrique de Oliveira Carvalho. Classificação de Displasia da Cavidade Oral baseada em Descritores Fractais e Ensemble learning. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2024.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Tiago Rosa Marques Soares. Divergências de Bregman Aplicadas na Recuperação de Imagens por Conteúdo em Displasias Orais. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2024.
Supervisor: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Etienne da Silva Julia. A Deep Learning system to perform Multi-Instance Multi-label event classification in video game footage. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2022.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Tiago Pereira de Faria. Metodologia para a Classificação Multiclasse de Imagens Histológicas baseada em Inteligência Artificial Explicável. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2022.
Supervisor: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (12)

Gustavo de Faria Silva. Aplicação de técnicas de pré-processamento e agrupamento na base de dados do aplicativo Michelzinho. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2023.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Mateus Pereira da Silva. Desenvolvimento de sistema para utilização do método de diagnóstico DC-TMD. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2023.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Diego Rodrigues de Jesus. Investigação de Técnicas de Aumento de Dados para Classificação de Lesões da Cavidade Oral. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2023.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Tarcisio Magno de Almeida Filho. Estudo do Algoritmo Jaya para Otimização de Parametrização das Técnicas de PDI na Classificação de Linfomas. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2023.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Thiago Mota Carvalho. Explorando Modelos em Cascata de CNNs e Fractais para Classificação de Displasia Oral. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2023.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Vitor Barbosa Lemes Fernandes. Compressão de Redes Neurais com Decomposição de Tucker para Classificação de Imagens Histológicas de Displasia. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2023.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Matheus Santiago Neto. Estudo de Segmentação baseada na PSPNet para a Detecção de Lesões da Cavidade Bucal. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2022.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Rafael Henrique de Oliveira Carvalho. Classificação de Lesões da Cavidade Bucal Baseada em Aprendizagem Profunda em Ambiente Remoto. (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2021.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
André Dias Freitas. Investigação de Normalização de Corantes para Classificação de Imagens da Cavidade Oral. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2021.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Hígor Emanuel Souza Silva. Classificação de Lesões em Imagens Histológicas de Mama usando Wavelet e ResNet-50. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2021.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
João Marcos de Freitas Moreira Gomes. Classificação de Núcleos com Diferentes Níveis de Displasia em Imagens Histológicas. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2021.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Isadora Matos de Freitas. Desenvolvimento de Chatbot para Atendimentos Acadêmicos na UFU. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2020.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Iniciação científica (8)

Igor Blanco. Investigação de Algoritmos de Representação de Mapas de Características para Classificação de Lesões da Cavidade Oral. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2024.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Vitor Barbosa Lemes Fernandes. : Investigação de Métodos de Decomposição de Tensores Para Aplicação em Redes Convolucionais de Classificação de Lesões da Cavidade Ora. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2024.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Lorena Martins dos Santos. Desenvolvimento de um método para potencializar os estudos de programação competitiva no ensino médio e fundamental. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2024.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Marcos Vinicyus Ferreira Martins Urzedo. Desenvolvimento de um método para potencializar os estudos de programação competitiva no ensino médio e fundamental. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2024.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Fernando Freddi de Lima. Desenvolvimento de um método para potencializar os estudos de programação competitiva no ensino médio e fundamental. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2024.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Igor Blanco Toneti. Classificação de Displasia baseada em Descritores Aprendidos e Matriz de Coocorrência Estrutural. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2022.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Thiago Mota Carvalho. Detecção da Covid-19 em Imagens Radiográficas usando Características Não Morfológicas e Regularizadores. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2022.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Rafael Henrique de Oliveira Carvalho. Algoritmos Baseados em Wavelet e Entropias para Análise de Imagens Histológicas da Cavidade Bucal. (Graduando em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2020.
Orientador: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (5)

2023-Atual. Normalização de corantes H&E por autocodificadores com análises de ensemble learning para imagens histológicas
Descrição: Diagnósticos de câncer podem ser confirmados por análises computacionais e visuais de imagens histológicas. Entretanto, variações de cores dessas imagens podem prejudicar o desempenho de métodos computacionais. Técnicas de normalização podem ser utilizadas para corrigir essas variações provocadas pelo processo de coloração de tecidos com corantes de Hematoxilina-Eosina (H&E), comumente utilizados em práticas clínicas reais. Alguns desafios em trabalhos da literatura tornam ainda necessário o desenvolvimento de novas propostas para o aprimoramento da normalização. Para isso, propriedades biológicas dos corantes e dos tecidos devem ser utilizadas para permitir uma interpretação biológica válida dessas propostas, e informações contextuais também devem ser consideradas, pela dependência espacial de estruturas histológicas. Assim, neste projeto é apresentada uma proposta para investigar métodos de correspondência espectral que promovam a integração entre esses conceitos com o uso de autocodificadores para a normalização de imagens histológicas H&E. Esta proposta será avaliada em imagens histológicas de diferentes tipos de câncer com evidentes variações de cores, a serem mapeadas e identificadas por uma revisão sistemática. Além disso, é esperado que o uso dessa metodologia contribua para as etapas de processamento de sistemas de apoio a diagnósticos. Nessa avaliação, almeja-se obter melhores resultados com o uso da normalização nas etapas de extração de características e classificação de imagens histológicas. Para isso, este projeto propõe utilizar atributos fractais com diferentes representações, tais como LIME e Grad-CAM. Essas estratégias permitem maior interpretabilidade dos atributos extraídos, com possíveis ganhos na classificação das imagens. Além disso, essas representações serão utilizadas por redes de aprendizagem profunda a fim de avaliar seu desempenho via diferentes modelos de ensemble learning no processo de predição de classes das imagens.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Marcelo Zanchetta do Nascimento - Integrante / Leandro Alves Neves - Integrante / thaina A A Tosta - Coordenador / Paulo Azevedo-Marques - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2022-Atual. Detecção de Lesões da Cavidade Bucal por Abordagens em Multiresolução e Aprendizagem Profunda
Descrição: Com objetivo de contribuir para área de desenvolvimento de soluções computacionais que possam melhorar a qualidade de vida de pessoas afetadas por esse tipo de doença, este projeto propõe desenvolver um sistema para análise e classificação de alterações de lesões da cavidade bucal como displasias, carcinomas in situ e carcinomas. Nessa proposta será investigado a representatividade por técnica não linear. Essas informações extraídas e representadas em modelos 2D que serão investigados em relação a descrição de informações relevantes das lesões. Essas informações serão avaliadas com algoritmo de classificação baseado em base polinomial. O resultado pretendido é um sistema de auxílio ao diagnóstico capaz de classificar as lesões presentes na cavidade bucal das imagens histológicas. Esse projeto permitirá avançar em colaborações científicas de abordagem interdisciplinar entre as áreas de computação e medicina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Marcelo Zanchetta do Nascimento - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2021-2021. Investigação de métodos para classificação de alterações de lesões geradas pela COVID-19 em imagens radiográficas
Descrição: Neste projeto é apresentado uma proposta que visa desenvolver um sistema computacional capaz de quantificar e classificar lesões geradas pela COVID-19 a partir de descritores fractais e transformada wavelet. Também será investigado algoritmos baseados em base polinomial e comparados com modelos clássicos de técnicas de aprendizado de máquina para classificação das lesões em imagens radiográficas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Marcelo Zanchetta do Nascimento - Integrante / Leandro Alves Neves - Integrante / Danilo C. Pereira - Integrante / Alessandro Santana Martins - Coordenador / MARTINS, RODRIGO G. - Integrante / Thaína Aparecida Azevedo Tosta - Integrante. Financiador(es): Instituto Federal do Triângulo Mineiro - Auxílio financeiro.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2021-Atual. Estudo do perfil de acetilação de histonas na mucosa bucal normal, desordens potencialmente malignas e no carcinoma de células escamosas bucal humano e murino
Descrição: O objetivo desta proposta é analisar o perfil de acetilação de histonas em mucosa normal, desordens potencialmente malignas e carcinoma de células escamosas bucal humano e murino, buscando identificar marcadores epigenéticos com potencial diagnóstico, prognóstico e terapêutico. Um estudo de coorte transversal será realizado com coleta de dados de prontuário e amostras de pacientes com leucoplasia, eritroplasia, líquen plano, queilite actínica e carcinoma de células escamosas. Também será realizado experimento de carcinogênese em modelo murino com 4-nitroquinoleína-1-óxido (4-NQO) etanol. Camundongos da linhagem C57BL/6J serão alocados em 8 grupos contendo 15 animais cada, sendo que dois grupos (Veículo/Água e Veículo/Etanol) receberão por 16 semanas solução contendo propilenoglicol, dois grupos experimentais (4-NQO/Etanol e 4-NQO/Água) receberão solução de 4-NQO a 50µg/mL por 16 semanas. Após este período, dois grupos (4-NQO/Etanol e Veículo/Etanol) receberão solução de etanol a 20% por mais 8 e 16 semanas, enquanto os grupos Veículo/Água e 4-NQO/Água receberão apenas água por mais 8 e 16 semanas. Ao final deste período, os animais serão eutanasiados para coleta de material biológico. As amostras serão submetidas a ensaio imunohistoquímico com anticorpos anti-KAT2A, PCAF, CBP, HDAC2, HDAC6, H3K9ac, H3K27ac, H3K14ac. Para análise histológica, um algoritmo computacional será desenvolvido e aplicado para a extração de descritores nucleares morfométricos e não-morfométricos para a classificação histológica automatizada das lesões e identificação de marcadores de diagnóstico e prognóstico. Também será realizado RT-PCR para detecção do mRNA dos genes KAT2A, PCAF, CBP, HDAC2, HDAC6, TP53, NOTCH1, CDKN2A, STAT3, CCND1, RB1. Imunoprecipitação de cromatina será realizada para identificar a deposição das modificações de histonas H3K9ac, H3K27ac, H3K14ac próximo aos sítios de promoção dos genes TP53, NOTCH1, CDKN2A, STAT3, CCND1, RB1.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcelo Zanchetta do Nascimento - Integrante / PAULO ROGÉRIO DE FARIA - Integrante / ADRIANO MOTA LOYOLA - Coordenador / Adriano Barbosa Silva - Integrante / CARLOS UEIRA VIEIRA - Integrante / TAMIRIS SABRINA RODRIGUES - Integrante / Anaíra Ribeiro Guedes Fonseca Costa - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
2021-Atual. Estudo das Alterações Histológicas em Leucoplasias por meio da Classificação Polinomial
Descrição: Sistemas de Apoio ao Diagnóstico podem contribuir na análise de lesões de tecidos histológicos da cavidade bucal. Por meio de técnicas computacionais é possível desenvolver algoritmos que possibilitam auxiliar os especialistas. Esse projeto propõe desenvolver métodos para análise e classificação de alterações de lesões provocadas pelas leucoplasias bucal. Na análise de imagens, uma etapa de segmentação baseada em modelo de redes convolucionais deve ser investigado para detecção da região dos núcleos. As informações obtidas por meio de descritores morfológicos e não morfológicos baseados em representações geométricas e textura serão usadas. Para a etapa de classificação, as informações serão avaliadas com um algoritmo de classificação polinomial. Nesta etapa, pretende-se investigar bases polinomiais para a etapa de classificação com os descritores. O resultado almejado é obter um sistema capaz de classificação de lesões presentes na cavidade bucal de imagens histológicas baseado em descritores morfológicos e não morfológicos, permitindo obter novas informações que possam fornecer o conhecimento aos especialistas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Marcelo Zanchetta do Nascimento - Integrante / Leandro Alves Neves - Integrante / Danilo C. Pereira - Integrante / Alessandro Santana Martins - Coordenador / thaina A A Tosta - Integrante / PAULO ROGÉRIO DE FARIA - Integrante / Guilherme Freire Roberto - Integrante / : Adriano Barbosa Silva - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (2)

Finalista do Doctoral Consortium do VISIGRAPP 2023 - Proposal of an Adaptive Learning System Applied in Games for Children with Down Syndrome, VISIGRAPP.. 2023.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.
Best Paper Award - Detection of Covid-19 in chest X-ray images using percolation features and Hermite polynomial classification, 26th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition.. 2023.
Membro: Marcelo Zanchetta do Nascimento.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (4)

XXI Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames). Proposing an Automatic System for Generating Super Mario Bros Datasets. 2022. (Congresso).
XXXV Conference on Graphics, Patterns, and Images (SIBGRAPI). Assessment of the association of deep features with a polynomial algorithm for automated oral epithelial dysplasia grading. 2022. (Congresso).
XXXV Conference on Graphics, Patterns, and Images (SIBGRAPI). Classification of lymphomas images with polynomial strategy: An application with Ridge regularization. 2022. (Congresso).
International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSI P) ). Session Chair in Biomedical Signal Processing and Analysis I and IV. 2020. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (0)

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

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