Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Joao Dallyson Sousa de Almeida

Possui graduação em Ciência da computação pela Universidade Federal do Maranhão (2007), mestrado em Engenharia de Eletricidade pela Universidade Federal do Maranhão (2010) e doutorado em Engenharia de Eletricidade pela Universidade Federal do Maranhão (2013). Atualmente é professor Associado I da Universidade Federal do Maranhão. Sendo coordenador do Laboratório de Visão e Processamento de Imagens VipLab-UFMA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina e imagens médicas oftalmológicas. Em 2020 foi membro comitê organizador local do IWSSIP 2020 e editor convidado de uma Special Issue do International Journal of Innovative Computing and Applications (IJICA), em 2020. Atualmente coordena pesquisas com a finalidade de diagnosticar patologias da visão em imagens e vídeos. (Texto informado pelo autor)

  • https://lattes.cnpq.br/6047330108382641 (27/10/2021)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal do Maranhão, Núcleo de Tecnologia da Informação. Avenida dos Portugueses S/N Bacanga 65085580 - São Luís, MA - Brasil Telefone: (98) 3272 Ramal: 8092 URL da Homepage: https://www.ufma.br
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (7)
    1. 2020-Atual. Rastreamento automatico de deformidades da coluna vertebral em imagens
      Descrição: Os avanços computacionais têm contribuído cada vez mais nos procedimentos médicos, auxiliando na detecção, diagnóstico e prevenção de doenças. As ferramentas Computacionais de Auxílio a Detecção (CAD - Computer- Aided Detection) são utilizadas como segunda opinião para os especialistas que utilizam imagens analisadas por computador na detecção de patologias. A finalidade do CAD é melhorar a acurácia do diagnóstico, assim como a consistência da interpretação da imagem utilizando a resposta do computador como referência. Os computadores podem auxiliar os médicos especialistas em ortopedia, ou até não médicos, diagnosticar e a acompanhar o tratamento de deformidades da coluna vertebral. Este pesquisa visa o desenvolvimento de um métodos automatizados para rastrear deformidades na coluna vertebral baseados em imagens clínicas dos pacientes.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Coordenador / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante / Raul Frankllim de Carvalho Almeida - Integrante.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    2. 2018-Atual. Deteccao e Diagnostico Automatico de Patologias da Visao
      Descrição: A visualização e documentação de doenças oculares tem sido de grande interesse para os cientistas há muitos anos. A melhoria das técnicas de fotografia e a evolução dos sistemas ópticos facilitaram a adaptação para atender às necessidades dos pesquisadores. Neste contexto, este projeto visa desenvolver métodos computacionais baseados na aquisição de imagens e vídeos para detecção e diagnóstico de patologias da visão. Serão abordadas linhas de pesquisa aplicadas principalmente, mais não restritas a estas, ao Estrabismo, Glaucoma, Retinopatia Diabética e Catarata, patologias que se não tratadas precocemente podem ocasionar a cegueira. Estas serão detectadas através de testes oftalmológicos convencionais que serão automatizados através da análise de imagens e vídeos. Dentre os testes e exames oftalmológicos que serão estudados destacam-se o Teste de Hirchberg, Teste de Cobertura, o Teste de Bruckner, Exames de avaliação dos movimentos oculares e o Exame de Fundo de Olho. Pretende-se investigar técnicas de processamento de imagens, visão computacional e inteligência computacional no desenvolvimento de soluções computacionais que visem facilitar a detecção e diagnóstico de patologias da visão. Os resultados dos métodos estudados serão incorporados em um Dispositivo de Detecção e Diagnóstico de Patologia da Visão a ser desenvolvido no escopo deste projeto.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Coordenador / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / JORGE ANTONIO MEIRELES TEIXEIRA - Integrante / Simara Vieira Rocha - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante / Daniel Lima Gomes Júnior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    3. 2016-2020. Processamento de Imagens Oftalmologicas: Deteccao do Glaucoma, e Diagnostico e Plano Cirurgico do Estrabismo
      Descrição: O avanço das tecnologias de aquisição e processamento de imagens vem possibilitando o desenvolvimento de soluções computacionais para auxiliar os especialistas em oftalmologia na realização do diagnóstico precoce de doenças da visão, com o objetivo maior de preservar a visão e evitar a cegueira, favorecendo assim a população mais carente que se encontra geograficamente afastada das grandes cidades. Neste contexto, este projeto visa desenvolver metodologias computacionais baseadas na aquisição de imagens e vídeos para detecção e diagnóstico de patologias da visão. Serão abordadas duas linhas de pesquisa aplicadas ao Glaucoma e ao Estrabismo, patologias que se não tratadas precocemente podem ocasionar a cegueira. O estrabismo é uma patologia que afeta cerca de 4% da população provocando problemas estéticos, reversíveis a qualquer idade, e alterações sensoriais irreversíveis, modificando o mecanismo da visão. Dados da OMS apontam que o glaucoma é a segunda principal causa de cegueira acometendo atualmente cerca de 70 milhões pessoas em todo o mundo. Pretende-se investigar técnicas de processamento de imagens, visão computacional e aprendizado de máquina no desenvolvimento de soluções computacionais que visem facilitar a detecção e diagnóstico precoce do glaucoma e do estrabismo além do planejamento cirúrgico do estrabismo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Coordenador / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / JORGE ANTONIO MEIRELES TEIXEIRA - Integrante / Simara Vieira Rocha - Integrante / Thales Levi Azevedo Valente - Integrante / Tiago Bonini Borchartt - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante / Igor Tálisson Carreira Furtado - Integrante / Jefferson Alves de Sousa - Integrante / Jullyana Filaho Pinheiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    4. 2014-2016. Metodologia Computacional para Deteccao e Diagnostico Automaticos de Estrabismo baseado nos testes de Hirschberg e de Cover
      Descrição: O estrabismo é uma patologia que afeta cerca de 4% da população provocando problemas estéticos, reversíveis a qualquer idade, e alterações sensoriais irreversíveis, modificando o mecanismo da visão. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS): ?a cada cinco segundos uma pessoa fica cega no nosso mundo, e uma criança fica cega a cada minuto. O custo econômico da cegueira no mundo é estimado em US$ 28 bilhões por ano?. Entre 60 e 75% dos casos de cegueira e baixa de visão são evitáveis e/ou curáveis. O tratamento precoce do estrabismo evita a diminuição da visão e até mesmo a cegueira legal do olho amblíope. Atentos a esta problemática, o estudo em questão visa desenvolver uma maneira fácil, ágil e menos onerosa de se avaliar de forma automatizada o risco de um paciente ter estrabismo e indicar o diagnóstico. Pretende-se utilizar dispositivos móveis baseados em Android (SmartPhones e Tablets) para detecção e diagnóstico automáticos do estrabismo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Coordenador / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / JORGE ANTONIO MEIRELES TEIXEIRA - Integrante / Thales Levi Azevedo Valente - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Outra. Número de produções C, T & A: 4
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    5. 2014-Atual. Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama Usando Analise de Diversidade e Analise Geometrica Concava
      Descrição: No Brasil, estimativas para o ano 2014 (INCA, 2014) apontam que 576 mil novos casos de câncer serão registrados (contra 518.510 estimados para 2013), onde 181.550 casos são de câncer de pele não melanoma. Os demais casos são distribuídos 203.930 casos para o sexo masculino e 190.520 no grupo feminino. Para o grupo feminino, o câncer de mama serão predominante, representando 57.120 novos casos, 20,8% de todos os novos casos de câncer no grupo feminino (INCA, 2014). A região Nordeste tem uma estimativa para o ano de 2014 de 10.490 novos casos de câncer de mama, seguindo a média de incidência brasileira. Os exames de rastreamento são apontados como o principal método diagnóstico do câncer de mama em estágios iniciais, sendo capaz de detectar alterações ainda não palpáveis. Entretanto, a sensibilidade desse exame pode variar bastante, em decorrência de fatores como qualidade do exame, experiência do especialista ou idade do paciente resultando em falhas nos laudos emitidos por radiologistas que variam entre 10% a 30% (Bird, 1992). Nesse contexto, técnicas computacionais de processamento de imagens e reconhecimento de padrões têm adquirido importância para o diagnóstico e auxílio na intervenção médica. O tempo gasto para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem contribuído para o surgimento de novas metodologias de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. O objetivo deste projeto de pesquisa científica é propor metodologias para a detecção e diagnóstico de câncer de mama a partir das imagens da mamografia 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.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Simara Vieira Rocha - Integrante / Gerado Braz Junior - Coordenador / Ricardo Costa da Silva Marques - Integrante / Marcos Vinicius Moreira Serra Benevides - Integrante / Rafael Dias Ferreira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Outra.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    6. 2013-2014. Metodologia Computacional para Deteccao e Diagnostico Automaticos e Planejamento Cirurgico do Estrabismo
      Descrição: O estudo em questão visa desenvolver uma maneira fácil, ágil e menos onerosa de se avaliar de forma automatizada o risco de um paciente ter estrabismo e indicar o diagnóstico e o plano cirúrgico. Busca-se, ainda, que esse método seja acessível a oftalmologistas generalistas ou não subespecializados em estrabismo. Pretende-se utilizar máquina fotográfica digital e um computador, portátil ou não, com o software implementado seguindo a metodologia proposta neste estudo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Coordenador / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / JORGE ANTONIO MEIRELES TEIXEIRA - Integrante / Thales Levi Azevedo Valente - Integrante.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    7. 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: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (5) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / Aristófanes Côrrea Silva - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Marcelo Gattass - Integrante / Rodolfo Acatauassú Nunes - 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): Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - Cooperação / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
      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.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (19)
    1. Menção Honrosa - Categoria Jovem Pesquisador do Homenageados Prêmio FAPEMA., Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2020.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    2. 1º Lugar na categoria Apresentação Oral da Área de Ciências Tecnológicas no XXXII Seminário de Iniciação Científica (SEMIC). Orientador. Aluno: Antonio Moreira Pinto., Universidade Federal do Maranhão... 2020.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    3. Honorable Mention for the work: Multilevel CNN for Angle Closure Glaucoma Detection Using AS-OCT Images, 27th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)... 2020.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    4. Menção Honrosa Artigo Completo intitulado: Identificando a Paralisia do Sexto Nervo Ótico em Vídeos Através de Redes Neurais Convolucionais e Curvatura Isophotes., 19º Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Autores: Polyana B. Costa et al... 2019.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    5. 3º Lugar na categoria Apresentação Oral da Área de Ciências Exatas no XXXI Seminário de Iniciação Científica (SEMIC). Orientador. Aluno: Cleomilson Velozo Coelho Moraes., Universidade Federal do Maranhão.. 2019.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    6. 3º lugar para o trabalho apresentado no Seminário de Iniciação Tecnológica e Inovação (SEMITI 2019). Orientador. Aluno: João Vitor Miranda Roma, Pró-Reitoria de Extensão, Cultura e Empreendedorismo.. 2019.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    7. Honra ao mérito - Prêmio na categoria dissertação de mestrado - Orientador., Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2019.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    8. Melhor artigo científico na Jornada de Informática do Maranhão - 2018, UFMA., Departamento de Informática e Coordenação de Engenharia da Computação.. 2018.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    9. Honra ao mérito - Prêmio FAPEMA: Sérgio Ferreti na categoria Pesquisador Sênior, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA... 2018.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    10. Honra ao mérito - Prêmio FAPEMA: Sérgio Ferreti na categoria Orientador Jovem Cientista, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA.. 2018.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    11. Menção Honrosa Apresentação Oral no Seminário de Iniciação Tecnológica e Inovação (SEMITI 2018). Orientador. Aluna: Rayane Maria Cunha Silveira, Pró-Reitoria de Extensão, Cultura e Empreendedorismo.. 2018.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    12. 2º Lugar na categoria Apresentação Pôster da Área de Ciências Exatas e Tecnológicas no XIX Seminário de Iniciação Científica (SEMIC). Orientador. Aluna: Mayara Gomes Silva., Pró-reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação da Universidade Federal do Maranhão.. 2017.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    13. Honra a Mérito pela relevante contribuição ao Programa Institucional de Bosas de Iniciação Científica - PIBIC, Pró-reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação da Universidade Federal do Maranhão.. 2017.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    14. Honra ao mérito pela participação no desenvolvimento científico-tecnológico do Maranhão na Categoria Pesquisador Sênior, Prêmio FAPEMA 2017.. 2017.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    15. Prêmio FAPEMA na categoria de Jovem Cientista -Menção Honrosa,, Fundação de Amparo à Pesquisa e Desenvolvimento Científico do Maranhão - FAPEMA... 2016.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    16. Menção Honrosa e Medalha Eduardo Campos no Prêmio Mais IDH para a Ciência, Tecnologia e Inovação. Categoria Pesquisador., Secretaria da Ciência, Tecnologia e Inovação. Governo do Maranhão.. 2015.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    17. 2º Lugar na categoria Apresentação Oral da Área de Ciências Exatas no XXVII Seminário de Iniciação Científica (SEMIC). Orientador. Aluno: André Felipe Carvalho Pinheiro., Universidade Federal do Maranhão.. 2015.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    18. Prêmio de Melhor Artigo - JIM 2014 (menção honrosa - 3 melhores artigos), Comitê de Programa da Jornada de Informática do Maranhão.. 2014.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.
    19. Prêmio FAPEMA na categoria de Dissertação de Mestrado - 1º Lugar, FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃO.. 2010.
      Membro: João Dallyson Sousa de Almeida.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (9)
    1. I CONEXÃO CIÊNCIA MARANHÃO,.DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO AUTOMÁTICO DE PATOLOGIAS DA VISÃO. 2021. (Outra).
    2. (DigitalWorld 2019): 11 International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services GEOProcessing. Using Unsupervised Learning to Determine Geospatial Clusters in Municipalities to Improve Energy Measurements. 2019. (Congresso).
    3. 14º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI).Avaliação Automática do Alinhamento Ocular para Detecção do Estrabismo Usando Redes YOLO e U-net. 2019. (Simpósio).
    4. 15th International Conference on Image Analysis and Recognition. Segmentation of the Retinal Reflex in Brückner Test Images Using U-Net Convolutional Network. 2018. (Congresso).
    5. 67ª Reunião Anual da SBPC (estande da FAPEMA na ExpotC). Detecção e Diagnóstico Automáticos do Estrabismo baseado no Teste de Hirschberg. 2015. (Exposição).
    6. Semana Nacional de Ciência e Tecnologia no Maranhão.Segmentação Automática do Disco Óptico em Imagens de Retinografia para Detecção do Glaucoma. 2015. (Outra).
    7. Fórum de Graduação 2013 da Universidade Federal do Maranhão.Grupo de Trabalho - Graduação e Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas. 2013. (Encontro).
    8. 1° MICROSOFT DAY. 2012. (Encontro).
    9. JIM / ERCEMAPI 2012. 2012. (Encontro).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (4)
    1. ALMEIDA, J. D. S.. VI Jornada Informática do Maranhão (JIM 2016). 2016. (Outro).. . 0.
    2. ALMEIDA, J. D. S.. XXVIII Seminário de Iniciação Científica - SEMIC-UFMA. 2016. (Outro).. . 0.
    3. ALMEIDA, J. D. S.. V Jornada Informática do Maranhão (JIM 2014). 2014. (Outro).. . 0.
    4. ALMEIDA, J. D. S.. 64ª Reunião Anual da SBPC. 2012. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (3)
    • João Dallyson Sousa de Almeida ⇔ Geraldo Braz Júnior (66.0)
      1. 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.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. SOUSA, JEFFERSON ALVES ; PAIVA, ANSELMO ; SILVA, ARISTÓFANES ; ALMEIDA, JOÃO DALLYSON ; Braz Junior, Geraldo ; DINIZ, JOÃO OTÁVIO ; FIGUEREDO, WESLLEY KELSON ; GATTASS, Marcelo. Automatic segmentation of retinal layers in OCT images with intermediate age-related macular degeneration using U-Net and DexiNed. PLoS One. v. 16, p. e0251591, issn: 1932-6203, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. FERNANDES LEITE, FERNANDO HENRIQUE ; SOUSA DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON ; BATISTA DA CRUZ, LUANA ; MEIRELES TEIXEIRA, JORGE ANTONIO ; Junior, Geraldo Braz ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; Cardoso de Paiva, Anselmo. Surgical Planning of Horizontal Strabismus Using Multiple Output Regression Tree. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE. v. 134, p. 104493, issn: 0010-4825, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. SEPULVEDA, LUIS F.M. ; DINIZ, PETTERSON S. ; DINIZ, JOÃO O.B. ; NETTO, STELMO M.B. ; CIPRIANO, CAROLINA L.S. ; ARAÚJO, ALEXANDRE C. ; LEMOS, VICTOR H.B. ; PESSOA, ALEXANDRE C.P. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; ALMEIDA, JOÃO D.S. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; PAIVA, ANSELMO C. ; BRAZ, GERALDO ; SILVA, MÁRCIA I.A. ; MONTEIRO, ELIANA M.G. ; SILVA, ITALO F.S. ; FERNANDES, EDUARDO C.. Forecasting of individual electricity consumption using Optimized Gradient Boosting Regression with Modified Particle Swarm Optimization. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. v. 105, p. 104440, issn: 0952-1976, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. DINIZ, JOÃO O. B. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SANTOS NETO, ANTONINO C. ; DA SILVA, GIOVANNI L. F. ; FERREIRA, JONNISON L. ; NETTO, STELMO M. B. ; ARAÚJO, JOSÉ D. L. ; DA CRUZ, LUANA B. ; SILVA, THAMILA F. B. ; DA S. MARTINS, CAIO M. ; FERREIRA, MARCOS M. ; REGO, VENICIUS G. ; BOARO, JOSÉ M. C. ; CIPRIANO, CAROLINA L. S. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; DE PAIVA, ANSELMO C. ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; DE ALMEIDA, JOÃO D. S. ; NUNES, RODOLFO A. ; MOGAMI, ROBERTO ; GATTASS, M.. Segmentation and quantification of COVID-19 infections in CT using pulmonary vessels extraction and deep learning. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS. v. 2021, p. 29367-29399, issn: 1380-7501, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. LIMA, ALAN C. M. ; JÚNIOR, GERALDO BRAZ ; DE ALMEIDA, JOÃO D. S. ; DE PAIVA, ANSELMO C. ; VERAS, RODRIGO M. S.. An automated CNN architecture search for glaucoma diagnosis based on NEAT. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (DORDRECHT. ONLINE). v. 09, p. 104440, issn: 1380-7501, 2021.
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(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:34