Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Aristofanes Correa Silva

Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Maranhão (1995), mestrado em Engenharia de Eletricidade pela Universidade Federal do Maranhão (1997) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2004). Atualmente é professor titular da Universidade Federal do Maranhão (UFMA). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: imagens médicas e inteligência artificial. (Texto informado pelo autor)

https://lattes.cnpq.br/2446301582459104 (20/10/2021)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do Maranhão, Centro Tecnológico, Departamento de Engenharia de Eletricidade. DEEE - Centro Tecnológico - Campus do Bacanga Bacanga 65085580 - São Luís, MA - Brasil Telefone: (98) 32729286 Fax: (98) 32728241 URL da Homepage: https://www.dee.ufma.br/~ari

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (89)
1. Fialho Pinheiro, Jullyana ; DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA, JOAO ; Antonio Meireles Teixeira, Jorge ; BRAZ JUNIOR, Geraldo ; Cardoso de Paiva, Anselmo ; CORREA SILVA, ARISTOFANES ; DE M.S. VERAS, RODRIGO. Automatic Ocular Version Evaluation in Images using Random Forest. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 176, p. 114847, issn: 0957-4174, 2021.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (6)
1. Serra, Arthur Costa ; França, João Vitor Ferreira ; Marques, Ricardo Costa da Silva ; FIGUEREDO, WESLLEY KELSON RIBEIRO ; Reis, Artur Bernardo Silva ; Silva, Italo Francyles Santos da ; ROCHA, SIMARA VIEIRA DA ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; Monteiro, Eliana Márcia Garros ; Silva, Italo Fernandes Serra da ; Silva, Marcia Izabel Alves da ; Santos, José Messias dos. RECONHECIMENTO DE DÍGITOS EM IMAGENS DE MEDIDORES DE ENERGIA NO CONTEXTO DE UM APLICATIVO DE AUTOLEITURA. A Produção do Conhecimento na Engenharia Elétrica 2. 1ed. Em: . : Atena Editora. 2020.p. 11-22.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (83)
1. PINTO, D. M. ; SOUZA, J. C. ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; MARTINS FILHO, H. M. A. ; PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; ZANGARO, R. A.. Classificação de Esteatose Hepática Não Alcoólica em Imagens Térmicas da Região do Fígado Utilizando Redes Neurais Convolucionais. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), p. 302-313, 2021.
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2. ANCHIETA JUNIOR, R. J. F. ; SILVA, I. F. S. ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Detecção de Nódulos da Tireoide em Exames de Termogra?a utilizando Redes Neurais Convolucionais em Cascata. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), p. 269-280, 2021.
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3. SILVA, G. L. F. ; OLIVEIRA, F. Y. C. ; BANDEIRA DINIZ, JOÃO OTÁVIO ; DINIZ, P. S. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de ; CAVALCANTI, E. A. A.. An automatic method for prostate segmentation on 3D MRI scans using local phylogenetic indexes and XGBoost. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), p. 165-176, 2021.
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4. BANDEIRA DINIZ, JOÃO OTÁVIO ; FERREIRA, JONNISON L. ; SILVA, G. L. F. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Segmentação de coração em tomogra?as computadorizadas utilizando atlas probabilístico e redes neurais convolucionais. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), p. 83-94, 2021.
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82. Vanessa de Oliveira Campos ; Feitosa, Raul Queiroz ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; NUNES, Rodolfo Acatauassú. Multicriterion Homogeneity Metric for Nodule Segmentation and Detection in Computed Tomography. Em: 17th International Conference on Systems, p. 344-347, 2010.
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83. Ericeira, Daniel Rodrigues ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Detecção de Regiões Suspeitas em Mamografias Digitais Utilizando Descrição Espacial com Variograma Cruzado. Em: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2010.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (6)
1. FERNANDO SANTOS, LUIZ ; GATTASS, Marcelo ; CORREA SILVA, ARISTOFANES ; MIRANDA, FREDERICO ; SIEDSCHLAG, CARLOS ; RIBEIRO, ROBERTO. Natural gas detection in onshore data using transfer learning from a LSTM pre-trained with offshore data. Em: SEG Technical Program Expanded Abstracts 2020, 2020, Virtual. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2020, p. 1190, 2020.
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2. PEREIRA, R. M. P. ; MATOS, C. E. F. ; DINIZ, J. O. B. ; BRAZ, GERALDO ; Almeida, João Dallyson Sousa de ; Silva, Aristofanes Correa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Abordagem Deep Learning para Classificação de Lesões Mamárias. Em: Workshop de Informa?tica Me?dica, 2016, Porto Aelgre. 16 Workshop de Informa?tica Me?dica, p. 2597-2600, 2016.
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3. CARDOSO, J. P. S. ; Silva, Aristofanes Correa ; PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; BARROS NETTO, Stelmo Magalhães ; Conci, Aura. Detecção de Anomalias em Termografia Dinâmica das Mamas. Em: Workshop de Informa?tica Me?dica, 2016, Porto Aelgre. 16 Workshop de Informa?tica Me?dica, p. 2609-2612, 2016.
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4. BELFORT, C. N. S. ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Detecçao de Lesões em Imagens Termográficas da Mama Utilizando Índice de Similaridade Jaccard e Artificial Crawlers. Em: XV Workshop de Informática Médica (WIM 2015), 2015, Recife. XV Workshop de Informática Médica (WIM 2015), 2015.
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5. Silva,Vinicius ; Sousa, Héber ; PAIVA, Anselmo Cardoso de ; SILVA, Aristófanes Corrêa. Interação com Dados Médicos Usando Acelerômetros. Em: WIM - XI Workshop de Informática Médica, 2011, Natal. WIM - XI Workshop de Informática Médica, 2011.
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6. Sales, Antônio Marcos ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Detecção de regiões assimétricas em mamografias digitais utilizando índice de Getis-Ord. Em: WIM - XI Workshop de Informática Médica, 2011, Natal. WIM - XI Workshop de Informática Médica, 2011.
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Resumos publicados em anais de congressos (1)
1. Teixeira, Jorge Antonio Meireles ; MESQUITA, M. ; Almeida, João Dallyson Sousa de ; SILVA, Aristófanes Corrêa. Computed tool for strabismus surgical planning. Em: Congress of the European Society of Ophthalmology (SOE), 2015, Viena. Congress of the European Society of Ophthalmology (SOE). Viena: Abstracts e-book, v. 1, p. 186-186, 2015.
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Artigos aceitos para publicação (1)
1. ROCHA, CARLOS VINICIOS MARTINS ; LIMA, ARTHUR AZEVEDO ; VIEIRA, PEDRO HENRIQUE CARVALHO ; CIPRIANO, CAROLINA LIMA SARAIVA ; PAIVA, ANDERSON MATHEUS PASSOS ; DA SILVA, ITALO FRANCYLES SANTOS ; DA ROCHA, SIMARA VIEIRA ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; NOGUEIRA, HUGO DANIEL CASTRO SILVA ; Monteiro, Eliana Márcia Garros ; FERNANDES, EDUARDO CAMACHO. A Chatbot Solution for Self-Reading Energy Consumption via Chatting Applications. JOURNAL OF CONTROL, AUTOMATION AND ELECTRICAL SYSTEMS. 2021.
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Apresentações de trabalho (1)
1. FERNANDO MARIN SEPULVEDA, LUIS ; SILVA, Aristófanes Corrêa. Meta-learning applications in digital image processing. 2020. Apresentação de Trabalho/Outra
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (9)
1. Thayane Simões. Detecção Automática de Endometriose Profunda em Exame de Ressonância Magnética. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
2. Anderson Matheus Paiva. Predição do Comportamento de Nódulos Pulmonares em Imagens de Tomografia Computadorizada Utilizando Redes Adversárias Generativas. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Políticas Públicas da UFMA) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
3. Weslley Kelson Figueredo. Detecção e segmentação de nódulos cancerígenos esofágicos em imagens de endoscopia. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
4. Luana Batista da Cruz. Segmentação de rins e tumores renais em imagens de tomografia computadorizada. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2019.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
5. Italo Francyles Santos da Silva. Segmentação do ventrículo esquerdo do coração em uma proposta 4D. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2019.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
6. Giovanni Augusto Ferreira Dias. Análise temporal de falhas em veículos ferroviários utilizando textura. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2019.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
7. Antonino Calisto dos Santos Neto. Predição do comportamento do tecidos dos nódulos pulmonares utilizando deep learning. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2019.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
8. José Denes Lima Araújo. Segmentação do fígado e lesões hepáticas em tomografia computadorizada. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA. Início: 2018.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
9. Johnatan Carvalho Sousa. Metodologia computacional para segmentação dos pulmões e detecção de lesões de tuberculose em imagens de radiografia de tórax. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2018.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Dissertação de mestrado (1)
1. Carolina Lima Saraiva Cipriano. Detecção de soleira e gás em imagens sísmicas. Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (3)
1. Daniel Moreira Pinto. Diagnóstico de esteatose hepática não alcoólica e esteato-hepatite não alcoólica baseado em imagens de térmicas do fígado. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
2. Luan de Souza Silva. Diagnóstico de pneumonia por COVID-19 em imagens de Raio-X do tórax utilizando Deep Learning. Iniciação científica (Graduando em Serviço Social) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Bolsa IC-UNIRIO AF (Ações Afirmativas). Início: 2020.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Lobelia da Silva Faceira.
3. Ricardo José Fernandes Anchieta Junior. Detecção dos nódulos da tireoide em imagens térmicas usando deep learning. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (15)
1. Giovanni Lucca França da Silva. Métodos computacionais baseados em superpixels para segmentação automática da próstata em imagens de ressonância magnética 3D. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
2. João Otávio Bandeira Diniz. Métodos para segmentação de medula espinhal e esôfago em tomografia computadorizada de planejamento à radioterapia. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
3. Otílio Paulo da Silva Neto. Análise Temporal de Mudanças no Tecido Tumoral da Mama em Imagens de Ressonância Magnética com Realce de Contraste Dinâmico. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
4. Alex Martins Santos. Diagnóstico de Degeneração Macular Relacionada à Idade a partir de Tomografia de Coerência Óptica usando Geoestatística e Capsule Networks. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
  Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
5. Artur Bernado Silva Reis. Metodologia computacional para a segmentação da próstata e classificação de lesões em imagens de ressonância magnética utilizando o modelo de Ising. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
6. Darlan Bruno Pontes Quintanilha. Análise Temporal de Lesões Pulmonares através de Textura e Forma Dinâmicas. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
7. Pedro Henrique Bandeira Diniz. Detection of regions of white matter lesion of the brain in T1 and FLAIR images. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, . 2018.
  Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
8. Osvaldo Silva de Sousa Junior. Um framework para suportar de forma semiautomática a atividade de desenvolvimento de software para mapreduce utilizando MDE. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2017.
  Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
9. Daniel Lima Gomes Júnior. Metodologia para construção de aplicações de rv e ra com marcadores naturais em cenários industriais. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2017.
  Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
10. Stelmo Magalhães Barros Netto. Métodos computacionais para identificação, quantificação e análise de mudanças no tecido da lesão pulmonar através de imagens de tomografia computadorizada. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
11. Antonio Oseas de Carvalho Filho. Métodos para sistemas CAD e CADx de nódulo pulmonar baseado em tomografia computadorizada usando análise de forma e textura. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
12. Wenner Sampaio. Detecção de massas em imagens mamográficas usando uma metodologia adaptada à densidade de mama. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
13. Geraldo Braz Júnior. Detecção de regiões de massas em mamografias usando índices de diversidade, geoestatística e geometria côncava. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
  Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
14. Simara Vieira da Rocha. Diferenciação do padrão de malignidade e benignidade de massas em imagens de mamografias usando padrão local binário, geoestatística e índice de diversidade. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
  Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
15. João Dallyson Sousa de Almeida. Metodologia computacional para detecção e diagnóstico automáticos, e planejamento cirúrgico de estrabismo. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
  Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Dissertação de mestrado (31)

Anderson Matheus Passos Paiva. Segmentação Automática de Vértebras em 3D e Diagnóstico de Fraturas em Imagens de Ressonância Magnética Utilizando Dense U-Net e XGBoost. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Weslley Kelson Ribeiro Figueredo. Abordagens Computacionais para Análise da Resistência de Carrapatos Bovinos aos Acaricidas Baseadas em Imagens. Científico e Tecnológico - MA, . 2020.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Antonino Calisto dos Santos Neto. Uma abordagem radiomics usando índices de diversidade filogenética e funcional para classificar nódulos de câncer de pulmão de células não pequenas em imagens de tomografia computadorizada. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Jonnison Lima Ferreira. Segmentação automática da próstata em imagens de ressonância magnética utilizando redes neurais convolucionais, mapa probabilístico e treinamento adversário. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Luis Fernando Marin Sepulveda. Meta-Learning Application in Digital Image Processing. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Luana Batista da Cruz. Classificação da camada lipídica do filme lacrimal Usando índices de diversidade filogenética e a função K de Ripley como descritores de textura. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
Fernanda da Cunha Duarte. Classificação de Gliomas Utilizando Índices de Biodiversidade e de Diversidade Filogenética em Imagens por Ressonância Magnética Através de uma Abordagem Radiomics. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, . 2019.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
José Denes Lima Araújo. Diagnóstico de Glaucoma a partir de Imagens de Fundo de Olho Utilizando Índices de Diversidade. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
Johnatan Carvalho Sousa. Diagnóstico de Câncer de Mama a partir de Imagens de Mamografia 2D utilizando Descritores de Forma 3D. Científico e Tecnológico - MA, . 2018.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
João Otávio Bandeira Diniz. Detecção de Regiões de Massa por Análise Bilateral Adaptada à Densidade da Mama Utilizando Índices de Similaridade e Redes Neurais Convolucionais. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Giovanni Lucca França da Silva. Diagnóstico de nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada usando redes neurais convolucionais evolutivas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Whesley Cunha Dantas. Análise Temporal de Lesões Pulmonares Baseado em Forma Utilizando Funcionais de Minkowski e Análise Fractal. Científico e Tecnológico - MA, . 2016.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Otílio Paulo da Silva Neto. Detecc?a?o automa?tica de massas em imagens mamogra?ficas usando particle swarm optimization (PSO) e i?ndice de diversidade funcional. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Suellen de Araujo Caduda da Silva Motta. Detecção Automática de Falha Sísmica usando Algoritmo da Formiga. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Bruno Rodrigues Froz. Classificação de nódulo pulmonar e não-nódulo utilizando vidas artificiais, MVS e medidas direcionais de textura. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Pedro Henrique Bandeira Diniz. Análise Temporal de Textura de Nódulos Pulmonares. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Wallas Henrique Sousa dos Santos. Metodologia autom ?atica para processamento de M ?etodos Quantitativos em Imagens de Cintilografia Renal Din?amica. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Thiago Paiva Freire. Classificação em nódulos e não nódulos baseado em imagens de tomografia computadorizada usando índices de diversidade e máquina de vetor de suporte. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Joberth de Nazaré Silva. Detecção Automática de Massas em Mamografias Digitais usando Quality Threshold Clustering e MVS. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Antonio Oseas de Carvalho Filho. Detecção Automática de Nódulos Pulmonares Solitários usando Quality Threshold Clustering e MVS. Científico e Tecnológico - MA, . 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Darlan Bruno Pontes Quintanilha. Estimação e Análise Automática de Parâmetros de Postura Ergonômica usando Sensor de Profundidade. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Héber de Padua Sousa. Segmentação de Nódulos Pulmonares através de Interações baseadas em Gestos. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
Fernando Soares Sérvulo de Oliveira. Classificação de Tecidos da Mama em Massa e não Massa usando Índice de Diversidade Taxonômico e Máquina de Vetores de Suporte. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2013.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
Artur Bernardo Silva Reis. Análise de índices de diversidade como descritores de textura para classificação de imagens de faces. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Leonardo Dorneles Figueiredo Silva. Monitoramento do Estado de Sonolência de Motoristas de Automóveis através de Análise de Imagens de Olhos. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Alex Martins Santos. Detecção de Nódulos Pulmonares Pequenos usando Modelo de Mistura Gaussiana e Matriz Hessiana. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2011.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Daniel Rodrigues Ericeira. Detecção de Regiões Suspeitas e Classificação de Massas em Mamografias Digitais Uilizando Descrição Espacial com Função Variograma. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2011.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Edgar Moraes Diniz. Simulação de Cirurgia Mamária usando Elementos Finitos com Modelos Reconstruídos a partir de Mamografias. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
Ulysses Santos Sousa. Classificação de Massas na Mama a partir de Imagens Mamográficas usando índice de Diversidade de Shannon-Wiener. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Supervisor: Aristófanes Corrêa Silva.
João Dallyson Sousa de Almeida. Metodologia Computacional para Detecção Automática de Estrabismo em Imagens Digitais através do Teste de Hirschberg. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Stelmo Magalhães Barros Netto. Segmentação Automática de Nódulo Pulmonar com Growing Neural Gas e Maáquina de Vetores de Suporte. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (16)

Robherson Wector de Sousa Costa. Classificação de nódulos pulmonares em maligno e benigno usando o índice de diversidade taxonômica e distância média filogenética. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Domingos Alves Dias Junior. Método automático para classificar pacientes com COVID 19 em imagens de raio x de tórax usando deep features e xgboost otimizado com PSO. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Carolina Lima Saraiva Cipriano. Segmentação automática de lesões no cérebro em imagens de ressonância magnética usando superpixel, PSO e a rede geradora adversária com classificador auxiliar. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Caio Nogueira Silva Belfort. Análise de classificação de termografias dinâmicas da mama utilizando a variação de termperatura e máquina de vetores de suporte. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Ruberth André Amaral Barros. Detecção automática de de acne e manchas em inagens de face. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
João Otávio Bandeira Diniz. Análise temporal de lesão em mamografias digitalizadas usando índice de similaridade. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Giovanni Lucca França da Silva. Análise de nódulos pulmonares usando índice de diversidade para estabelecer possíveis diferenças entre padrões malignos e benignos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Ruy Guilherme Silva Gomes. Reconhecimento de expressões facias utilizando árvore de descisão CART. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Eduardo de Jesus Coelho Reis. Controle do cursor do mouse através dos olhos para pessoas com necessidades especiais. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Bruno Rodriguez Froz. Inferência de Expressões Faciais de Alegria e Tristeza utilizando EMFACS e Vídeo. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Pedro Henrique Bandeira Diniz. Controle do cursor do mouse através dos olhos para pessoas com limitação física. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Suellen de Araujo Caduda da Silva Motta. Reconhecimento de Gestos em Libras Através do Processamento de Imagens e Modelo Oculto de Markov de Vídeo. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Antônio Marcos Vieira Sales. Detecção de regiões com lesão em mamografias usando coeficiente de correlação cruzada, distância euclidiana e indice de Getis-Ord. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Igor Ramos Campos. Metodologia Computacional para Classificação de Postura baseada em Vídeos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Fábio Batista Sousa dos Santos. Manipulação interativa de imagens médicas em 3D usando kinect e técnicas de visão computacional. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Suilan da Silva Maia. Detecção e Monitoramento Automático de Pessoas em Vídeo baseado no Algoritmo W4 em um Ambiente Controlado. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Iniciação científica (29)

Carolina Lima Saraiva Cipriano. Segmentação automática de lesões no cérebro em imagens de ressonância magnética usando superpixel,PSO e a rede geradora adversária com classificador auxiliar. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Luan de Souza Silva. Detecção de regiões suspeitas de cárie proximal baseado em radiografias usando inteligência computacional. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Hiago Antonio Costa Silva. Identificação dos nódulos da tireoide em imagens térmicas com Redes Neurais Convolucionais. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Iuri Augusto Mendes Silva. Classificação de esteatose hepática não alcoólica baseada em imagens de térmicas do fígado com Redes Neurais Convolucionais. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
João Leonardo Paixao de Oliveira. Segmentação de massa em mamografias usando Generative Adversarial Networks. Científico e Tecnológico - MA, . 2019.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Felipe Jordão P. de Andrade. Classificação de Séries Temporais de Termografia Dinâmica Usando uma Arquitetura Profunda. Científico e Tecnológico - MA, . 2018.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Jessica Paloma Sousa Cardoso. Detecção de regiões suspeitas em termografia da mama usando Motif e extração de características local e global. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Carolina Lima Saraiva Cipriano. Segmentação automática de lesões no cérebro em imagens de ressonância magnética usando superpixel, PSO e a rede geradora adversária com classificador auxiliar. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Artur Albuquerque Silva. Detecção regiões suspeitas de cárie proximal baseado em radiografias usando clusterização e análise de textura. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Carolina Lima Saraiva Cipriano. Segmentação Automática de Lesões no Cérebro em Imagens de Ressonância Magnética usando SLIC e Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
André Felipe Texeira Monteiro. Detecão de regiões com anomalias em termografia da tireoide usando deep lerarning. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Paulo Ricardo Sousa Silva. Análise temporal de massas em mamografia digitalizada usando índices de diversidade. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Robherson Wector de Sousa Costa. Análise de nódulos pulmonares usando medidas de diversidade funcional para estabelecer possíveis diferenças entre padrões malignos e benignos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Jessica Paloma Sousa Cardoso. Análise de termografia da mama usando cross-variograma para identificar lesões. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Paulo Sérgio Aguiar Júnior. Análise de Termografia da Mama usando Índices de Diversidades para Estabelecer Possíveis Diferenças entre padrões malignos e benignos. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Thales Levi Azevedo Valente. Metodologia Computacional para Detecção e Diagnóstico Automáticos do Estrabismo. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Caio Mendes. Estudo de algoritmos de agrupamento para segmentação de imagens termográficas da mama. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
João Bandeira Diniz. Deteção de Faces usando Inferência estoástica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Ginaldo Oliveira Moraes. Deteção Preoce de Câncer de Mama baseado em Imagens Médicas Multimodais. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Tarcisio Sousa de Almeida. Deteção de Faces usando Inferência estatística. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Tássio Luz Campos. SAIM: Software para Auxiliar Médicos na Visualização, Detecção e Diagnóstico de Nódulo Pulmonar. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Eduardo Batista. Estudo de características Antropométricas para detecção de face em Documentos em Acervos Digitais. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Eduardo de Jesus Coelho Reis. Estudo de algoritmos computacionais para detecção automática de olhos em face. Científico e Tecnológico - MA, . 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Marcos Aurélio Pires Oliveira. Segmentação de mama em imagens termográficas. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Paulo Sérgio Aguiar Júnior. Estudo de medidas de textura e redes neurais artificiais aplicados a tecidos da mama usando imagens termográficas para estabelecer possível diferença entre padrões malignos e benignos. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Pedro Henrique Bandeira Diniz. Desenvolvimento de protótipo que auxilie na detecção e no diagnóstico de câncer de mama usando imagens de mamografia. Científico e Tecnológico - MA, . 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Samuel Vingremberg Chaves Soares da Silva. Estudo de fractais aplicado a tecidos da mama usando imagens termográficas para estabelecer possível diferença entre padrões malignos e benignos. Científico e Tecnológico - MA, . 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Wellington Jorge Cutrim Sousa. Estudo de algoritmos computacionais para detecção automática de boca em face. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Suellen de Araujo Caduda da Silva Motta. SAIM: Software para Auxiliar Médicos na Visualização, Detecção e Diagnóstico de Nódulo Pulmonar. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Aristófanes Corrêa Silva.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (10)

2016-Atual. Medic?a?o e validac?a?o do consumo de energia usando dispositivos mo?veis, te?cnicas de processamento de imagens e intelige?ncia computacional
Descrição: Desenvolver uma ferramenta computacional para realizar a medição e validação do consumo de energia elétrica através da aquisição de imagens e uso de dispositivos móveis. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (6) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2013-Atual. Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama e Pulmao Usando Analise de Diversidade e Analise Geometrica
Descrição: Este projeto será desenvolvido segundo duas linhas de investigação principais, visando atender o fluxo de processamento das imagens de mamografia (câncer de mama) e de tomografia computadorizada (câncer de pulmão) para atender a detecção e o diagnóstico de neoplasias. O seu principal obejtivo é desenvolver metodologias para detecção e diagnóstico de neoplasias a partir de imagens médicas da mama e do tórax, permitindo aos especialista, a partir dessas imagens, utilizando técnicas de computação gráfica, processamento de imagem e reconhecimento de padrões, obter uma segunda opinião acerca do problema. Estas metodologias permitirão o desenvolvimento de uma ferramenta de Detecção e Diagnóstico de neoplasias com auxílio do computador, que auxiliará médicos especialistas dando uma segunda opinião para seu prognóstico. O objetivo deste projeto está relacionado à investigação de uso técnicas de melhoramento e realce de imagens, assim como a proposta de novas características morfológicas e baseadas em textura para incrementar as taxas de acerto no processo de detecção e diagnóstico de neoplasias na mama e pulmão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Junior - Integrante / ROCHA, SIMARA VIEIRA DA - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2012-2016. Imagens Medicas: Processamento, Analise e Visualizacao
Descrição: Existem dificuldades para a detecção e o diagnóstico de lesões decorrentes de alguns fatores: O órgão contém estruturas com características (formas, densidades, etc.) semelhantes à lesão, que às vezes se confundem; a lesão na fase inicial, quando tem dimensões pequenas e forma mal definida, é de difícil diagnóstico; as medidas efetuadas pelos médicos para a análise da evolução da lesão, como, por exemplo, o seu diâmetro, é realizado de forma artesanal, geralmente utilizando uma régua sobre a imagem; o cansaço visual, o fator emocional e a experiência do médico podem influenciar no diagnóstico; e por fim, a imagem tem qualidade insuficiente, em muitos casos. Nesse contexto surgiu a motivação para o desenvolvimento de ferramentas para auxílio na análise de lesões, tais ferramentas comumente designadas como CAD e CADx, um acrônimo inglês para Computer Aided Detection (detecção auxiliada por computador) e Computer Aided Diagnosis (diagnóstico auxiliado por computador), respectivamente, se caracterizam pela aplicação de técnicas da ciência da computação, principalmente processamento de imagens e inteligência artificial. Estudos recentes mostram, por exemplo, que o índice de detecção da presença de câncer de mama poderia ser aumentado de 5 a 15\% se alguma técnica CAD ou CADx fosse utilizada. Obviamente, o objetivo dos esquemas CAD e CADx não é substituir o médico, mas funcionar como um segundo leitor e aumentar o índice de detecção da presença de cânceres, salvando vidas que seriam perdidas sem um diagnóstico precoce. Neste projeto serão abordados em duas linhas de pesquisa, dois dos mais letais cânceres encontrados no ser humano: câncer de pulmão e mama. Pretende-se investigar a aplicação de técnicas de processamento de imagens, computação gráfica, visão computacional e aprendizado de máquina no desenvolvimento de ferramentas que visem facilitar a detecção e o diagnóstico de nódulos de pulmão e massa na mama.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (5) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Marcelo Gattass - Integrante / Rodolfo Acatauassú Nunes - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Zair Abdelouahab - Integrante / Aura Conci - Integrante / Esteban Walter Gonzalez Clua - Integrante / João Viana da Fonseca Neto - Integrante / Waldemar Celes - Integrante / Cristina Nader Vasconcelos - Integrante / Leandro Augusto Frata Fernandes - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - Cooperação.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2012-2014. Visualizacao, deteccao e diagnostico precoce de cancer de mama baseado em analise de imagens medicas multimodais
Descrição: O câncer de mama é o líder em causa de morte por câncer entre a população feminina brasileira. Por outro lado, é conhecido que a melhor forma de prevenção é o seu diagnóstico precoce, fato que diminui a mortalidade, aumentando a eficácia do tratamento. A cada três minutos, é diagnosticado câncer de mama em uma mulher, e a cada treze minutos, uma mulher morre pela patologia. É também estimado que uma entre oito mulheres será diagnosticada com câncer de mama no seu ciclo de vida, e uma entre trinta morrerão por esta causa. Em medicina, técnicas de processamento de imagens e visão computacional vêm adquirindo uma importância ímpar para o diagnóstico e auxílio na intervenção médica. O tempo dispendido para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem feito surgir novas técnicas de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. Contribuir para o diagnóstico precoce e preciso do câncer de mama é o objetivo principal deste projeto que visa ainda combinar as informações de diversos tipos de exames médicos as imagens analisadas. Em especial, procura-se mesclar as informações dos diversos exames por imagens, pois, devido a seus princípio físicos, cada um se mostra mais adequado a detecção de uma característica especifica. Além dos exames já tradicionalmente aceitos pela comunidade médica (mamografia) visa-se especialmente verificar a eficiência do uso de imagens térmicas: uma técnica pouco conhecida e ainda experimental mesmo nos USA e Europa. Segundo pesquisadores de clima temperado, a termografia (que capta a emissão de radiação infravermelha -IR emitida por um corpo) aliada aos exames tradicionais aumenta em 98% a chance de se detectar um câncer precoce. Em um país de clima tropical, como o nosso, não há ainda pesquisas concretas do quanto os exames térmicos aliados aos convencionais poderia melhorar a qualidade do diagnóstico, send. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Alcione Miranda dos Santos - Integrante / Aura Conci - Integrante / Rita de Cássia Fernandes de Lima - Integrante / Evaldinólia Gilbertoni Moreira - Integrante / Karla Donato Fook - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro / Universidade Federal de Pernambuco - Cooperação / Universidade Federal Fluminense - Cooperação / Instituto Federal do Maranhão - Cooperação.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2012-2014. Deteccao e diagnostico precoce de cancer de mama baseado em analise de de imagens medicas multimodais
Descrição: O câncer de mama é o líder em causa de morte por câncer entre a população feminina brasileira. Por outro lado, é conhecido que a melhor forma de prevenção é o seu diagnóstico precoce, fato que diminui a mortalidade, aumentando a eficácia do tratamento. A cada três minutos, é diagnosticado câncer de mama em uma mulher, e a cada treze minutos, uma mulher morre pela patologia. É também estimado que uma entre oito mulheres será diagnosticada com câncer de mama no seu ciclo de vida, e uma entre trinta morrerão por esta causa. Em medicina, técnicas de processamento de imagens e visão computacional vêm adquirindo uma importância ímpar para o diagnóstico e auxílio na intervenção médica. O tempo dispendido para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem feito surgir novas técnicas de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. Contribuir para o diagnóstico precoce e preciso do câncer de mama é o objetivo principal deste projeto que visa ainda combinar as informações de diversos tipos de exames médicos as imagens analisadas. Em especial, procura-se mesclar as informações dos diversos exames por imagens, pois, devido a seus princípio físicos, cada um se mostra mais adequado a detecção de uma característica especifica. Além dos exames já tradicionalmente aceitos pela comunidade médica (mamografia) visa-se especialmente verificar a eficiência do uso de imagens térmicas: uma técnica pouco conhecida e ainda experimental mesmo nos USA e Europa. Segundo pesquisadores de clima temperado, a termografia (que capta a emissão de radiação infravermelha -IR emitida por um corpo) aliada aos exames tradicionais aumenta em 98% a chance de se detectar um câncer precoce. Em um país de clima tropical, como o nosso, não há ainda pesquisas concretas do quanto os exames térmicos aliados aos convencionais poderia melhorar a qualidade do diagnóstico, send. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Alcione Miranda dos Santos - Integrante / Aura Conci - Integrante / Rita de Cássia Fernandes de Lima - Integrante / Evaldinólia Gilbertoni Moreira - Integrante / Karla Donato Fook - Integrante. Financiador(es): Universidade Federal de Pernambuco - Cooperação / Universidade Federal Fluminense - Cooperação / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Instituto Federal do Maranhão - Cooperação.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2012-Atual. Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama e Pulmao
Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa científica é propor metodologias para a detecção e diagnóstico de câncer de mama e pulmão a partir das imagens da mamografia e tomografia computadorizada dos pacientes. Para isso, será necessário estudar, implementar e aplicar técnicas de processamento de imagem e reconhecimento de padrões. Assim, a partir deste trabalho, será possível a criação de um software com o objetivo de auxiliar os especialistas da área médica, apresentando uma segunda opinião ao profissional, especialmente em casos de difícil detecção e visualização da anormalidade. Este projeto será desenvolvido segundo duas fases para atender tanto a detecção quanto ao diagnóstico de neoplasias. A fase de detecção consiste em encontrar dentre as várias estruturas que compõem a anatomia do paciente a neoplasia. Esta fase é dividida em três etapas: a) agrupamento de regiões semelhantes; b) análise de textura e geometria dessas regiões; e c) classificação das regiões encontradas na etapa anterior. Na primeira etapa serão investigadas a aplicabilidade de métodos da estatística espacial para a caracterização de texturas, mais especificamente pretende-se investigar o uso de índices de diversidade tais como Índice de Shannon. Na segunda etapa serão utilizadas as técnicas de agrupamento espacial baseados em agrupamento e hierárquicos, entre os algoritmos a serem pesquisados podemos citar K-Means, k-medoids, Expectation maximimization (EM), DBSCAN. Na etapa final serão aplicadas técnicas de reconhecimento de padrão como rede neural perceptron múltiplas camadas e máquina de vetores de suporte, para determinar se o objeto encontrado na fase anterior é uma neoplasia ou não. A fase de diagnóstico consiste em sugerir um diagnóstico de malignidade ou benignidade à neoplasia detectada na fase anterior. Esta fase utilizará características baseadas na geometria na textura (geoestatística) da neoplasia. Para a classificação serão aplicadas técnicas de reconhecimento de padrão como rede.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / ROCHA, SIMARA VIEIRA DA - Integrante / BRAZ, GERALDO - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2011-2013. Um Ambiente para Armazenamento, Recuperacao, Interpretacao e Analise de Grandes Volumes de Dados MultimIdia
Descrição: Os avanços tecnológicos recentes têm propiciado o uso de várias mídias digitais no formato de texto, fotografias, vídeos e aúdio. Particularmente, com a popularização das máquinas digitais e ferramentas de anotação e armazenamento dipsoníveis na Web tais como Flickr e Youtube, há um grande volume de dados nos formatos de imagem e vídeo disponível. Entretanto, à medida que tais volumes de dados multimídia aumentam, torna-se necessário desenvolvimento de técnicas e plataformas de software que permitam o armazenamento, indexação, e busca eficiente de tais recursos. Para tanto, o uso de anotação semi-automática e de interpretação de imagens, como reconhecimento de faces, torna-se mandatório para se atingir as metas desejadas. Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas computacionais que dêem suporte as atividades de organização, catalogação e disponibilização de informações que compõem acervos multimídia, de modo a contribuir com as atividades de armazenamento, distribuição, visualização e recuperação de repositórios de informações e documentos multimídia. Diante dos desafios da área, pretende-se aplicar estes métodos e técnicas a problemas específicos tais como a acervos institucionais de documentos multimídia e coleções pessoais de fotografias e vídeos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Paulo Cezar Pinto Carvalho - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Junior - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / Asla Medeiros e Sá - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação Getúlio Vargas - Cooperação.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2010-2014. Desenvolvimento de Modelos Matematicos para Aplicacao no Controle da Dengue
Descrição: O objetivo geral desta proposta é desenvolver modelos, sejam estes estatísticos, mecanicistas (sistemas dinâmicos, sistemas complexos) ou computacionais, para avaliar o impacto econômico, epidemiológico e ambiental de estratégias tradicionais e alternativas de monitoramento e controle do risco de transmissão de dengue, assim como gerar algoritmos que facilitem a implementação e acompanhamento das estratégias escolhidas. Consideramos como alvo desta proposta tanto o controle entomológico como o controle vacinal. Tanto para o caso do dengue quanto para outras doenças emergentes e re-emergentes, é cada vez mais necessária a expertise de profissionais em estatística, computação, ciência da informação, e matemáticos aplicados, interagindo de forma sistemática com os profissionais da área de saúde, visando estabelecer estratégias de monitoramento e controle epidemiológico. Os mais sofisticados métodos matemáticos estão se tornando disponíveis para os usuários finais, nas mais diversas áreas, na forma de aplicativos de cômoda utilização. Isto se deve não apenas ao avanço e acessibilidade da computação de alto desempenho, mas também pelo acesso cada vez mais fácil às ferramentas multimídia, online, web. Nosso grupo reúne cientistas de todas as áreas acima mencionadas, que trabalharão de forma integrada e multidisciplinar. Em termos metodológicos, pretende-se utilizar e gerar modelos capazes de serem validados com dados reais de campo. Estes modelos poderão também orientar as autoridades para os principais parâmetros necessários em coletas de dados mais aprofundadas e subsidiar tomadas de decisão. Assim, o objetivo deste grupo é duplo. Por um lado, produzir investigações de reconhecida qualidade internacional em epidemiologia matemática, com especificidade em dengue. Por outro lado, gerar sistemas de informações e aplicativos voltados a subsidiar as autoridades da área de saúde na tomada de decisões. Também é nosso objetivo a articulação de grupos de pesquis. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (4) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Cláudia Torres Codeço - Coordenador / Oswaldo Cruz - Integrante / Paula Mendes Luz - Integrante / Aline Nobre - Integrante / Taynana Simões - Integrante / Helio Schechtman - Integrante / Francisco Antônio Bezerra Coutinho - Integrante / Maria Izabel Tavares Camacho - Integrante / Jair Koller - Integrante / Eduardo Massad - Integrante / Renato Martins Assunção - Integrante / Glaura C Franco - Integrante / Marcelo A Costa - Integrante / Rosângela Loschi - Integrante / Fábio Demarqui - Integrante / Érica Castilho - Integrante / Márcia Barbian - Integrante / Maria Cristina Almeida - Integrante / Eduardo Peçanha - Integrante / Jorge Passamani Zubelli - Integrante / Tiago Garcia de Carneiro - Integrante / Raquel Martins Lana - Integrante / Iraziet da Cunha Charret - Integrante / Lucas Del Bianco Faria - Integrante / Rogério Luís Rizzi - Integrante / Guilherme Galante - Integrante / Claudia B. Rizzi - Integrante / Reginaldo A. Zara - Integrante / Emerson Vitor Castelani - Integrante / Sandro Marcos Guzzo - Integrante / Max Oliveira de Souza - Integrante / Maria Lucia Fernandes Penna - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
Descrição: O objetivo geral desta proposta é desenvolver uma rede de instituições com interesse em modelos, sejam estes estatísticos, mecanicistas (sistemas dinâmicos, sistemas complexos) ou computacionais, para avaliar o impacto econômico, epidemiológico e ambiental de estratégias tradicionais e alternativas de monitoramento e controle do risco de transmissão de dengue, assim como gerar algoritmos que facilitem a implementação e acompanhamento das estratégias escolhidas. Consideramos como alvo desta proposta tanto o controle entomológico como o controle vacinal.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paula Mendes Luz - Integrante / Cláudia Torres Codeço - Coordenador / Claudio Struchiner - Integrante / Eduardo Massad - Integrante / Flavio Coelho - Integrante / Iraziet C. Charret - Integrante / CRUZ, OSWALDO GONÇALVES - Integrante / Jair Koller - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante / Max Oliveira de Souza - Integrante / Antonio Monteiro - Integrante / Liliam Medeiros - Integrante / Leonardo Bacelar Santos - Integrante / Raquel Martins Lana - Integrante / Thiago Garcia Carneiro - Integrante / Tiago França Melo de Lima - Integrante / Crysttian Arantes Paixão - Integrante / Helio Schechtman - Integrante / Taynana Cesar Simoes - Integrante / Jean Carlos Barrado - Integrante / Aline Araujo Nobre - Integrante / Jorge Zubelli - Integrante / Rogério Luiz Rizzi - Integrante / Reginaldo Aparecido Lara - Integrante / Izabel Cristina dos Reis - Integrante / Danielle Costa - Integrante / Moacyr Alvim da Silva - Integrante / Leticia Nunes - Integrante / Jayron Soares - Integrante / Breno Resende - Integrante / Fernando dos Reis - Integrante / Leandro Gomes da Silva - Integrante / Allison Luiz da Silva Lemos - Integrante / Felipe da Cruz Rodrigues - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
Membro: Paula Mendes Luz.
2010-2014. Imagens Medicas: Processamento, Analise e Visualizacao para Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama e Pulmao
Descrição: Com relação às linhas de pesquisa de detecção e diagnóstico de câncer de pulmão e mama, o objetivo principal é desenvolver uma metodologia auxiliada por computador e baseada em processamento digital de imagens para dar suporte aos médicos na detecção e diagnóstico de câncer de pulmão e de mama, visando fornecer aos profissionais de saúde uma segunda opinião para identificar sua malignidade ou benignidade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Junior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
Membro: Aristofanes Correa Silva.
2010-2012. Reconhecimento de Face de Personalidades Historicas para Auxiliar na Recuperacao de Documentos em Acervos Digitais
Descrição: O reconhecimento de faces é uma das ações mais corriqueiras no dia a dia de um ser vivo inteligente. Esta atividade executada com tanta naturalidade por seres humanos, tem despertado o interesse de pesquisadores que trabalham com Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Este projeto de pesquisa tem por objetivo pesquisar a viabilidade de desenvolvimento de uma metodologia para reconhecer faces de personalidades históricas para auxiliar na recuperação de documentos em acervos digital. Uma metodologia híbrida será aplicada ao reconhecimento facial, mesclando características das técnicas de textura com técnicas geométricas para o reconhecimento de faces, às técnicas de aprendizado de máquina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante / Asla Medeiros e Sá - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
Membro: Aristofanes Correa Silva.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (18)

Top 10.000 cientistas - Latin America Scientist and University Rankings 2021, AD Scientific Index.. 2021.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio Mérito Científico Maria Ozanira da Silva e Silva, Universidade Federal do Maranhão.. 2020.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
2019 edition of the Yearbook as one of the best articles published in 2018 in the ?Sensor, Signal, and Imaging Informatics? subfield of medical informatics, IMIA Yearbook of Medical Informatics.. 2019.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Dissertação de Mestrado -1º lugar, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Tese de doutorado -1º lugar, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Semínario de Iniciação Científica - SEMIC - 3 lugar na categoria poster, Universidade Federal do Maranhão - UFMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Menção Honrosa - Produção na Pós-graduação de Engenharia de Eletricidade, Universidade Federal do Maranhão - UFMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Menção Honrosa - Produção na Pós-graduação de Ciência da Computação, Universidade Federal do Maranhão - UFMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Honra ao mérito - Prêmio na categoria dissertação de mestrado, Universidade Federal do Maranhão - UFMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Honra ao mérito - Prêmio na categoria tese de doutorado, Universidade Federal do Maranhão - UFMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Honra ao mérito - Prêmio FAPEMA, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2017.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Dissertação de Mestrado -1º lugar, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2015.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Jovem Cientista -1º lugar, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2015.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio Mérito Científico Maria Ozanira da Silva e Silva, Universidade Federal do Maranhão.. 2013.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Pesquisador Senior - 1º lugar, Fundação de Amparo a Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão - FAPEMA.. 2012.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio UFMA de diisertação de mestrado - Menção Honrosa, Universidade Federal do Maranhão.. 2010.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Pesquisador Senior -1º lugar, Fundação de Amparo a Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão - FAPEMA.. 2010.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.
Prêmio FAPEMA na categoria de Dissertação de Mestrado -1º lugar, Fundação de Amparo a Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão - FAPEMA.. 2010.
Membro: Aristófanes Corrêa Silva.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (1)

Siqueira, Marcelo ; Silva, Aristofanes Correa. Workshop on Interactive Graphics and Visualization for Industry-Driven Applied and Exploratory Research (WGARI), evento do XXIV Sibgrapi 2011 - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2011. Congresso

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (7)

Aristófanes Corrêa Silva ⇔ Anselmo Cardoso de Paiva (128.0)
PINHEIRO, JULLYANA FIALHO ; DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON SOUSA ; TEIXEIRA, JORGE ANTONIO MEIRELES ; Junior, Geraldo Braz ; DE PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; VERAS, RODRIGO DE MELO SOUZA. Automatic Ocular Version Evaluation in Images using Random Forest. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 176, p. 114847, issn: 0957-4174, 2021.
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DIAS JÚNIOR, DOMINGOS ALVES ; DA CRUZ, LUANA BATISTA ; BANDEIRA DINIZ, JOÃO OTÁVIO ; FRANÇA DA SILVA, GIOVANNI LUCCA ; Junior, Geraldo Braz ; Silva, Aristófanes Corrêa ; DE PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; NUNES, RODOLFO ACATAUASSÚ ; GATTASS, MARCELO. Automatic method for classifying COVID-19 patients based on chest X-ray images, using deep features and PSO-optimized XGBoost. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 183, p. 115452, issn: 0957-4174, 2021.
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Borguezan, Bruno Max ; LOPES, AGNALDO JOSÉ ; Saito, Eduardo Haruo ; HIGA, CLAUDIO ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; NUNES, Rodolfo Acatauassú. Solid Indeterminate Nodules with a Radiological Stability Suggesting Benignity: A Texture Analysis of Computed Tomography Images Based on the Kurtosis and Skewness of the Nodule Volume Density Histogram. Pulmonary Medicine. v. 2019, p. 1-7, issn: 2090-1844, 2019.
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CROCCIA, CAROLINA ; LOPES, AGNALDO JOSE ; Pinto, Luis Felipe Ribeiro ; SABAA-SRUR, ARMANDO UBIRAJARA OLIVEIRA ; VAZ, LUIZ CARLOS AGUIAR ; TROTTE, MARCELE NOGUEIRA DE SOUSA ; TESSAROLLO, BERNARDO ; SILVA, ARISTOFANES CORREA ; DE MATOS, HAROLDO JOSE ; NUNES, RODOLFO ACATAUASSU. Royal Sun Medicinal Mushroom Agaricus brasiliensis (Higher Basidiomycetes) and the Attenuation of Pulmonary Inflammation Induced by 4-(Methylnitrosamino)-1-(3-Pyridyl)-1-Butanone (NNK). International Journal of Medicinal Mushrooms. v. 15, p. 345-355, issn: 1521-9437, 2013.
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CASTANHO, IVANY ALVES ; LOPES, AGNALDO JOSÉ ; KOURY, JOSELY CORREA ; TESSAROLLO, BERNARDO ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; NUNES, Rodolfo Acatauassú. Relationship between the Phase Angle and Volume of Tumours in Patients with Lung Cancer. Annals of Nutrition & Metabolism. v. 62, p. 68-74, issn: 0250-6807, 2013.
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Aristófanes Corrêa Silva ⇔ Luis Felipe Ribeiro Pinto (1.0)
CROCCIA, CAROLINA ; LOPES, AGNALDO JOSE ; Pinto, Luis Felipe Ribeiro ; SABAA-SRUR, ARMANDO UBIRAJARA OLIVEIRA ; VAZ, LUIZ CARLOS AGUIAR ; TROTTE, MARCELE NOGUEIRA DE SOUSA ; TESSAROLLO, BERNARDO ; SILVA, ARISTOFANES CORREA ; DE MATOS, HAROLDO JOSE ; NUNES, RODOLFO ACATAUASSU. Royal Sun Medicinal Mushroom Agaricus brasiliensis (Higher Basidiomycetes) and the Attenuation of Pulmonary Inflammation Induced by 4-(Methylnitrosamino)-1-(3-Pyridyl)-1-Butanone (NNK). International Journal of Medicinal Mushrooms. v. 15, p. 345-355, issn: 1521-9437, 2013.
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Aristófanes Corrêa Silva ⇔ Helio Côrtes Vieira Lopes (1.0)
BARROS NETTO, Stelmo Magalhães ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; LOPES, H. C. V. ; PAIVA, Anselmo Cardoso de ; GATTASS, Marcelo ; NUNES, Rodolfo Acatauassú. Statistical Tools for the Temporal Analysis and Classification of Lung Lesions. Computer Methods and Programs in Biomedicine (Print). v. 142, p. 55-72, issn: 0169-2607, 2017.
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(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:34

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