Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Anselmo Cardoso de Paiva

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Estadual do Maranhão (1990), mestrado em Engenharia Civil - Estruturas pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1993) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2001). Atualmente é Professor Titular da Universidade Federal do Maranhão. Sendo coordenador do Núcleo de Computação Aplicada NCA-UFMA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: Realidade Virtual e Aumentada, Computação Gráfica, GIS, Processamento de Imagens Médicas e Visualização Volumétrica. É membro da SBC (Sociedade Brasileira de Computação) e da ACM (Association for Computing Machinery). (Texto informado pelo autor)

https://lattes.cnpq.br/6446831084215512 (13/10/2021)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do Maranhão, Centro Tecnológico, Departamento de Informática. Departamento de Informática - Centro de Ciências Exatas e Tecnologia - Campus do Bacanga S/N Bacanga 65085580 - São Luís, MA - Brasil Telefone: (98) 33019284 URL da Homepage: https://www.deinf.ufma.br/~paiva

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (90)
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.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (4)
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (163)
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161. GOMES JR, D. L. ; BAPTISTA, Cláudio de Souza ; PAIVA, A. C. ; LEITE JR., Fábio Luiz ; FALCAO, A. G. R. ; FERNANDES, R. A. C.. Ambiente virtual 3D para Operação e Controle de sistemas de potência integrando SCADA/SMS e GIS. Em: III Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE/2010, 2010.
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162. FIGUEIREDO, H. F. ; ANDRADE, F. G. ; BAPTISTA, Cláudio de Souza ; PAIVA, A. C. ; FERNANDES, R. A.. Using Geoprocessing to Monitor Voltage Disturbance in Power Systems. Em: 2010 IEEE/PES Transmission & Distribution Latin America, 2010.
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163. Ericeira, Daniel Rodrigues ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; PAIVA, Anselmo Cardoso de. Detecção de Regiões Suspeitas em Mamografias Digitais Utilizando Descrição Espacial com Variograma Cruzado. Em: XII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - CBIS, 2010.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (7)
1. ANCHIETA JÚNIOR, RICARDO JOSÉ FERNANDES ; SILVA, ITALO FRANCYLES SANTOS DA ; Silva, Aristófanes Corrêa ; Paiva, Anselmo Cardoso De. Detecção de Nódulos da Tireoide em Exames de Termografia utilizando Redes Neurais Convolucionais em Cascata. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2021, v. 1, p. 269-280, 2021.
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2. SALES, A. M. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C.. Detecção de regiões assimétricas em mamografias digitais utilizando índice de Getis-Ord. Em: Workshop de Informática Médica, 2011, Natal RN. Anais do Workshop de Informática Médica, 2011.
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3. SILVA, V. ; SOUSA, H. P. ; PAIVA, A. C. ; SILVA, A. C.. Interação com Dados Médicos Usando Acelerômetros. Em: Workshop de Informática Médica, 2011, Natal RN. Anais do Workshop de Informatica Médica, 2011.
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4. MOREIRA, A. S. ; ROCHA, S. V. ; BRAZ JUNIOR, G. ; PAIVA, A. C. ; SILVA, A. C.. RASTREAMENTO DE OBJETOS EM VÍDEOS UTILIZANDO ASIFT E GRAPH CUT. Em: XX Seminário de Iniciação Cientifica da UFMA - SEMIC, 2011, São Luis, MA. Anasi do XX Seminário de Iniciação Cientifica da UFMA - SEMIC. São Luis, MA: UFMA, 2011.
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5. NASCIMENTO, B. R. ; NASCIMENTO, T. S. ; PAIVA, A. C.. REPOSITÓRIO DE DADOS PARA SUPORTE À PESQUISA EM MODELAGEM MATEMÁTICA DA DENGUE. Em: XX Seminario de Iniciaçào Cientifica, 2011, São Luis. Anais do XX Seminario de Iniciaçào Cientifica. são Luis, MA: UFMA, 2011.
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6. SILVA, V. R. A. ; PAIVA, A. C.. INTERAÇÃO COM DADOS VOLUMÉTRICOS USANDO ACELERÔMETROS. Em: XX Seminario de Iniciaçào Cientifica, 2011, Sãoi Luis. Anais do XX Seminario de Iniciaçào Cientifica, 2011.
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7. RIBEIRO, T. R. ; PAIVA, A. C.. RECORTE DE VOLUMES COM INTERFACE BASEADA EM GESTOS. Em: XX Seminario de Iniciaçào Cientifica, 2011, são Luis. Anais do XX Seminario de Iniciaçào Cientifica, 2011.
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Artigos aceitos para publicação (2)
1. FERREIRA, M. M. ; BRAZ JUNIOR, G. ; ALMEIDA, J. D. S. ; PAIVA, A. C. ; VERAS, R. M. S.. Multilevel CNN for Anterior Chamber Angle Classification using AS-OCT Images. International Journal of Innovative Computing and Applications (Online). 2021.
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2. FERNANDES, V. R. M. ; BRAS, G. X. ; PAIVA, LISLE FARAY DE ; BRAZ JUNIOR, G. ; PAIVA, A. C. ; CABREJOS, L. J. E. R.. Transfer Learning Based Lung Segmentation and Pneumonia Detection for Pediatric Chest X-Ray Images. International Journal of Innovative Computing and Applications (Online). 2021.
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Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (1)
1. MOREIRA, A. S. ; PAIVA, A. C. ; BRAZ JUNIOR, G. ; SILVA, A. C. ; GATTASS, M. Engenharia Reversa para Modelos CAD Utilizando Descritores de Forma e Máquinas de Vetores de Suporte. 2016. Relatório Técnico
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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 (1)
1. Luis Fernando Paullo Muñoz. . Universidade Federal do Maranhão, Fundação Sousândrade de Apoio ao Desenvolvimento da UFMA.. Início: 2020.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
Tese de doutorado (5)
1. THAMILA FONTENELE DE BRITO SILVA. Diagnóstico de Osteoporosis baseado em lacunarity analysis e capsule network. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação Associação UFMA-UFPI) - Universidade Federal do Maranhão. (Coorientador)., . Início: 2020.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
2. Regis Costa de Oliveira. Performances Artisticas com Realidade Aumentada. Tese (Doutorado em Doutoramento em Artes) - Universidade Nova de Lisboa. (Coorientador)., . Início: 2019.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
3. ALAN CARLOS DE MOURA LIMA. Detecção de Pólipos em Imagens Imagens do trato gastrointestinal Utilizando Aprendizagem Profunda. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2019.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
4. JEFFERSON ALVES DE SOUSA. Segmentação de imagens de tomografia de coerência ótica e diagnostico de degeneração macular relacionada a idade e edema macular diabético utilizando redes neurais convolucionais e capsule network. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2017.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
5. VANDECIA REJANE MONTEIRO FERNANDES. Estimação bayesiana de redes neurais convolucionais para detecção e diagnóstico de pneumonia. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2017.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Dissertação de mestrado (6)
1. FREDSON COSTA RODRIGUES. Processamento de Imagens Oftalmológicas. Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
2. PETTERSON SOUSA DINIZ. Detecção de Assinaturas de Gás em Imagens Sísmicas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2020.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
3. ITALO FERNANDES SERRA DA SILVA. Inteligência Artificial Aplicada a Predição de Litígios Judiciais Consumeristas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . Início: 2020.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
4. ALEXANDRE DE CARVALHO ARAUJO. Arquitetura baseada em algoritmos de agrupamento e aprendizado profundo para agrupamento de séries temporais de consumo elétrico. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2019.
  Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
5. VICTOR HENRIQUE BEZERRA DE LEMOS. Estimação Individual de Consumo Elétrico Utilizando Temporal Convolution Network. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2019.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
6. DANIEL TROVAO SIMOES. SISTEMA DE COMPENSAÇÃO DE CONTROLADOR PID VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ALTITUDE DE QUADRIMOTOR. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão. (Coorientador)., . Início: 2018.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (11)
1. OTILIO 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
2. Artur Bernardo 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
3. 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
4. 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
5. DARLAN BRUNO PONTES QUINTANILHA. Universidade Federal do Maranh ?aoCentro de Ci?encias Exatas e TecnologiaPrograma de P ?os-Gradua ?c ?ao em Engenharia de EletricidadeAn ?alise temporal de les ?oes pulmonares atrav ?es detextura e forma din?amicas. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
6. 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
7. 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
8. WENER BORGES DE 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.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
9. 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.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
10. Ladjane Coelho dos Santos. Plataforma computacional para análise de de imagens termográficas visando a detecção e a caracterização de anomalias mamárias.. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
  Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
11. Simara Vieira da Rocha. DIFERENCIAÇÃO DO PADRÃO DE MALIGNIDADE E BENIGNIDADE DE MASSAS EM IMAGENS DE MAMOGRAFIAS USANDO PADRÕES BINÁRIOS LOCAIS, GEOESTATÍSTICA E ÍNDICE DE DIVERSIDADE. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
  Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Dissertação de mestrado (40)

Daniel Moreira Guilhon. Classificação de Risco em Transferências Voluntárias Federais Utilizando XGBoost. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Yan Ferreira da Silva. Determinação da blindagem de um novo laboratório de pesquisa contendo um equipamento de Radiologia Intervencionista usando o método Monte Carlo. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA BIOMÉDICA) - Universidade Federal de Uberlândia, . 2020.
Orientadores: Anselmo Cardoso de Paiva, Lucio Pereira Neves.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Lucas Bezerra Maia. Diagnóstico de Melanoma através de Deep Features e Inbalanced Learning. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientadores: Geraldo Braz Júnior, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
JOHNATAN CARVALHO SOUZA. Diagnóstico de Câncer de Mama a partir de Imagens de Mamografia 2D utilizando Descritores de Forma 3D. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Camila Costa Silva. Estudo da validade interna de um protocolo de terapia cognitivo-comportamental infantil para tratamento da sintomatologia depressiva e/ou ansiosa. Dissertação (Mestrado em Departamento de Psicologia) - Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2018.
Orientadores: João Dallyson Sousa de Almeida, Anselmo Cardoso de Paiva, Margareth da Silva Oliveira, Francirosy Campos Barbosa.
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, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Geovane Menezes Ramos Neto. Reconhecimento de Li?ngua de Sinais Baseado em Redes Neurais Convolucionais 3D. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computacão) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientadores: Geraldo Braz Júnior, Anselmo Cardoso de Paiva.
Caio Eduardo Falcão Matos. Diagnóstico de câncer de mama em imagens mamográficas através de características locais e invariantes. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientadores: Geraldo Braz Júnior, Anselmo Cardoso de Paiva.
João Otávio Bandeira Diniz. Detecção de Regiões de Massa por Análise Bilateral adaptado a Densidade da Mama utilizando Indices 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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Giovanni Lucca Franca 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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
JEFFERSON ALVES DE SOUSA. Diagnóstico de Glaucoma em Retinografias Utilizando Funcções Geoestatistica. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientadores: João Dallyson Sousa de Almeida, Anselmo Cardoso de Paiva.
VALERIA PRISCILLA MONTEIRO FERNANDES. Classificação de Nódulos Pulmonares Baseado em Distribuição de Forma. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computacão) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientadores: Geraldo Braz Júnior, Anselmo Cardoso de Paiva.
THAMILA FONTENELE DE BRITO SILVA. Diferenciação do Padrão de Malignidade e Benignidade de Massas em Mamografias Utilizando Características Geométricas e Máquina de Vetor de Suporte. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
WHESLEY CUNHA DANTAS. Análise Temporal de Lesões Pulmonares Baseado em Forma Utilizando Funcionais de Minkowski e Análise Fractal. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Paulo Roberto Jansen dos Reis. Uma Arquitetura Para a Construção e Visualização de Panoramas Aumentados em Ambientes Industriais. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Suellen de Araujo Caduda da Silva Motta. Detecção de Falhas em Dados Sísmicos 3D Utilizando Geoestatística. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
JEFFERSON ALVES DE SOUSA. Diagnostico de Glaucoma em Retinogra?as Utilizando Funções Geoestat?stica. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2015.
Supervisor: Anselmo Cardoso de Paiva.
Tiago 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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Karoline Viana Leão. Detecção e Classificação de Posturas Usando Câmeras de Profundidade Segundo a metodologia OWAS. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
VANDECIA REJANE MONTEIRO FERNANDES. Uma Arquitetura para Aplicaçòes de TV Digital Baseadas em Contexto. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Leonardo Silva Kury. Segmentação de Imagens Mamográficas Utilizando Beamlets. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Heber de Pádua Sousa. Segmentação de Nódulos Pulmonares Através de INteraçòes Baseadas em gestos. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Joberth de Nazare 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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Antonio Oseas de Carvalho Filho. Detecção Automática de Nódulos Pulmonares Solitários usando Quality Threshold Clustering e MVS. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2013.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
LEONARDO BARROS NASCIMENTO. Classificação de Nódulos Pulmonares em Maligno e Benigno Utilizando Índices de Diversidade de Shannon e de Simpson. Científico e Tecnológico - MA, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
PÉTERSON MORAES DE SOUSA CARVALHO. Classificação de Tecidos da mama a Partir de Imagens mamográficas em Massa e Nào Massa Usando Indice de Diversidade de Mcintosh e Máquinas de Vetores de Suporte. Científico e Tecnológico - MA, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
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, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2011.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
Orientadores: Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva.
Jocielma Jerusa Leal Rocha :. APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA CLASSIFICAÇÃO DE DEPÓSITOS MINERAIS BASEADA EM MODELO TEOR-TONELAGEM. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Daniel Lima Gomes Júnior. Visualização de Sistemas de Potência com Base em Dados Geográficos. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (3)

Alcides Rodrigues Sodré. Modelagem de Objetos em Terceira Dimensão para o Ensino de geometria Espacial. (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização Em Análise e Projeto de Sistemas) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Heider Campos Pinheiro. Proposta de Heurísticas de Acessibilidade na Web Para usuários Cegos. (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização Em Análise e Projeto de Sistemas) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Carlos Augusto Azevedo Dantas. Avaliação de INterfaces de Sistemas de Automação industrial: Sistema de TRansferência e Carregamento de Alumina. (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização Em Análise e Projeto de Sistemas) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Trabalho de conclusão de curso de graduação (35)

Petterson Sousa Diniz. Visualização de Modelos de Elementos Finitos em Realidade Virtual. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
José Paulo Fernandes Neto. Avaliação heurística de Jogos Tile-matching: Um Estudo de Caso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Anderson Silva Fonseca. Estratégia de Agrupamento baseado em Algoritmo genético para Construção Capacitada de Unidades de leitura. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Weslley Kelson Ribeiro Figueiredo. Leitura Automática de Consumo de Energia Elétrica em Aplicativos Móveis. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Victor Henrique Bezerra de Lemos. Desenvolvimento de Uma Aplicação de Visualização de Simulações Computacionais em RA Aplicando Design Participativo. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Polyana Bezerra da Costa. Mensurações Automáticas Através de Realidade Aumentada em Obras Civis: Medição e Construção do As-Built. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Pedro Vinicius Almeida de Freitas. Avaliação Ergonômica Utilizando o Projeto Tango. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Anderson Matheus Passos paiva. Segmentação Automática de Contornos em Imagens de Peies e Modelagem Tridimensional para Caracterização Morfológica. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Alexandre de Carvalho Araújo. Interação gestual Usando LeapMotion para Visualização em REalidade Aumentada através do Meta 2. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Nigel da Silva LIma. Exame Clínico da Osteoartrose do Joelho comRealidade Aumentada. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
JORDAN BOAZ RODRIGUES. Processamento de Imagens de Obras de Arte Para Construção de Modelos 3D Acessíveis à Deficientes Visuais. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2017.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Daniela de Sousa Costa. Detecção Automática de Edema Macular Diabético e de Degeneração Macular RElacionada à Idade em Imagens de Tomografis de Coerência Ótica. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2017.
Orientadores: Anselmo Cardoso de Paiva, Suzana Guimaraes Leitao.
Johnatan Carvalho de Souza. Diferenciação dos Padrões de malignidade e benignidade de massas em Imagens de Mamografias Usando Descritores de Forma e Máquina de Vetortes de Suporte. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Artur Assunção Pinheiro. Ambiente Virtual Imersivo para Visualização e Interação com Dados Médicos. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
JEFFERSON ALVES DE SOUSA. Classificação de Imagens de Massas em Mamografias usando LBP, Índice de Diversidade e SVM.. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
FELIPE THIAGO SILVA ARAGAO. COMPARATIVO ENTRE ARQUITETURAS DE SERVIÇOS WEB. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2015.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
LUCAS CARACAS DE FIGUEIREDO. Detecção de Alterações do Uso e Ocupação do Solo em Imagens de Sensoriamento Remoto. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
RENIER MENDONCA CARDOSO PESTANA. MINERAÇÃO DE DADOS ESPACIAIS: QUEIMADAS E FALHAS EM LINHAS DE TRANSMISSÃO.. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Afonso Pereira Lopes. Detecção de Falhas Geológicas em dados Sísmicos Usando Semivariograma e Sprendizado de Máquina. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
ANTÔNIO GOMES DA SILVA JÚNIOR. CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS GEOLÓGICAS EM DADOS SÍSMICOS USANDO CORRELOGRAMA E APRENDIZADO DE MÁQUINA.. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Agência nacional do Petróleo, Gás natural e Biocombustíveis. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
MÁRCIO SYGEAKS FRAZÃO BARROS. CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS GEOLÓGICA EM DADOS SÍSMICO USANDO COVARIOGRAMA E APRENDIZADO DE MÁQUINA. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Agência nacional do Petróleo, Gás natural e Biocombustíveis. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
ANTONIO JOSÉ GRANDSON BUSSON. CONTROLE DE PERSONAGENS SIMULADOS FISICAMENTE USANDO SINAIS DO WIIMOTE: jogo master and slave. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
WHESLEY CUNHA DANTAS. Solução de Hardware e Software para Rastreamento de Face e Detecção do Nível de Atenção de Operadores. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientadores: João Dallyson Sousa de Almeida, Anselmo Cardoso de Paiva.
VALERIA PRISCILLA MONTEIRO FERNANDES. Reconhecimento de Postura segundo a Metodologia REBA usando Câmera de Profundidade. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Vinicius Rogério Araújo Silva. Recorte de Dados Volumétricos Usando Wiimote e Kinect. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Tiago Ramos Ribeiro. Reconstrução da Superfície da mama a Partir de Câmera de Profundidade. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Mercio Pio de Carvalho. Um Algoritmo para Visualização 3D de Contorno de tensão. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
ITAMAR FRANCISCO DE SALES JÚNIOR. SISTEMA GEORREFERENCIADO PARA PARTICIPAÇÃO POPULAR NA COMUNICAÇÃO DE PROBLEMAS DE INFRAESTRUTURA URBANA.. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2012.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Camila Costa Silva. Ferramenta de Apoio a Estudos Hidrológicos com Delimitaçào de bacias Hidrográficas e Visualização de Areas Inundadas. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Luciano Carvalho Braga. Uso de mashups no Acopmanhamento de Obras de Construçãso Civil. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
William Cesar Mesquita Sodre. Mineração de Dados de Queimadas em Banco de Dados Geoespacial. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Ticiane Andrade Aguiar. Interação com Volumes: Desenvolvimento de ferramentas de Recorte em 2D e 3D.. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2011.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Heber de Padua Souza. Exploração de Dados Volumétricos Através de ferramentas de Recorte. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Allan kassio Beckman Soares. Desenvolvimento de Jogos Baseado em Localização. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Vanessa Rodrigues Coelho Leite. Visualização de Modelos Urbanos Usando X3D e banco de dados Espaciais. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Iniciação científica (38)

TIAGO EUDE COSTA CHAVES. Captioning Automático de Imagens Médicas. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2020.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
ARTHUR AZEVEDO LIMA. Diagnóstico de Glaucoma em Imagens de Fundo de Olho e OCT. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
GUSTAVO ROBERTH CRUZ GOMES. Captioning Automático de Imagens Médicas. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
CAIO JOSEPH ALVES SILVEIRA. Aplicações de Realidade Aumentada usando Dados Médicos. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2020.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
CAIO MANFREDINI DA SILVA MARTINS. Visualização de Dados Médicos em Realidade Aumentada. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
LAYANE MENEZES AZEVEDO. Diagnóstico de Glaucoma baseada em Variantes de Color-LBP. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Lian França da Silva. Projeto de ambiente gráfico para software educacional direcionado para pessoas cujo comportamento apresente Transtorno do Espectro Autista.. (Graduando em Ciência da Computação) - Instituto Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Alinne Victória Martins Ferreira. Metodologia de projeto de recursos para ensino de crianças com transtornos do espectro autista. (Graduando em Artes Visuais) - Instituto Federal do Maranhão, . 2019.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Sebastião Henrique Nascimento Santos. Visualização Colaborativa Imersiva de Dados Médicos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
CAIO MANFREDINI DA SILVA MARTINS. Visualização Imersiva de Simulações de Parto. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
NELIA CANTANHEDE REIS. Diagnóstico automático de Glaucoma em Retinografias baseado no CDR. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
CHRISTYELLEN DE SOUZA COSTA LIMA. Visualização de Dados Médicos em Realidade Aumentada. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Kleyciane Dutra Mendes. Modelagem de ambientes 3d para cenários de aplicações imersivas colaborativas. (Graduando em Artes Visuais) - Instituto Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Vanessa Costa Silveira. Desenvolvimento de base de vídeos anotados representando morphemas em libras.. (Graduando em Artes Visuais) - Instituto Federal do Maranhão, . 2018.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Alexandre Cesar Pinto pessoa. Aplicações de Realidade Aumentada usando C6ameras de Profundidade. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Polyana Bezerra da Costa. Reconhecimento e composição de gestos a partir de dispositivos eletromiográficos. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
GABRIEL SANTOS DRUMMMOND. Interação Baseada em Gestos para Aplicações Imersivas Colaborativas. Científico e Tecnológico - MA, . 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
DANIELA SOUSA COSTA. DIAGNOSTICO DE GLAUCOMA EM IMAGENS DE FUNDO DE OLHO USANDO GEOESTATISTICA E ANALISE DE DIVERSIDADE;. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
POLYANA BEZERRA DA COSTA. INTERAÇÃO BASEADA EM GESTOS PARA APLICAÇÕES IMERSIVAS UTILIZANDO STEM SYSTEM E MYO. Científico e Tecnológico - MA, . 2015.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Alexandre Cesar Pinto Pessoa. Diferenciação do Padrão de Malignidade e Benignidade de Massas em Mamografias Usando Características de Análise de Forma e SVM. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Rodrigo Fumihiro de Azevedo Kanehisa. Diagnóstico de Câncer de Pulmão baseado em Descritos de Forma extraídas Com Uso de geometria Côncava. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Daniela de Sousa Costa. Desenvolvimento de uma bebida para atletas a partir da Saracura-mira, Ampelozizyphus amazonicus Ducke. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, UFRJ. 2015.
Orientadores: Anselmo Cardoso de Paiva, Suzana Guimaraes Leitao.
ARTUR ASSUNÇÃO PINHEIRO. Diagnóstico de Massas em Imagens de Mamografias usando índices de Diversidade. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, . 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
JEFFERSON ALVES DE SOUSA. DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE MAMA USANDO TEXTURA. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
POLYANA BEZERRA DA COSTA. INTERAÇÃO BASEADA EM GESTOS PARA APLICAÇÕES IMERSIVA UTILIZANDO O LEAP MOTION. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
DANIELA SOUSA COSTA. INTERAÇÃO BASEADA EM GESTOS PARA APLICAÇÕES IMERSIVA UTILIZANDO CÂMERAS DE PROFUNDIDADE.. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
RODRIGO FUMIHIRO DE AZEVEDO KANEHISA. DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE PULMÃO BASEADO EM MORFOLOGIA E TOPOLOGIA EXTRAÍDAS DE ALPHA-SHAPES. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
JOHNATAN CARVALHO SOUZA. DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE MAMA USANDO TEXTURA. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Weslley Kelson Ribeiro Figueredo. Redução de Falso Positivos em Detecção de Massas em Mamografias: Um estudo comparativo da utilização de índices de geoestatística e diversidade. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
JORDAN BOAZ RODRIGUES. Reconstrução 3D da Mama usando Câmeras de Profundidade. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
JEFFERSON ALVES DE SOUSA. Melhoramento de Imagens de Mamografia: Técnicas de Realce.. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
ARTUR ASSUNÇÃO PINHEIRO. SEGMENTAÇÃO DE MASSAS USANDO MAMOGRAFIAS DIGITAIS BILATERAIS. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
ROBERTO MATHEUS PINHEIRO PEREIRA. INTERAÇÃO COM DADOS MÉDICOS BASEADA EM GESTOS PRA SEGMENTAÇÃO INTERATIVA DE NÓDULOS. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
PETTERSON SOUSA DINIZ. DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE MAMA BASEADO EM MORFOLOGIA E TOPOLOGIA EXTRAÍDAS DE ALPHA-SHAPES. Científico e Tecnológico - MA, . 2013.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Andre de Souza Moreira. Detecção de Massas em Imagens da Mama Usando Indices de Diversidade. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Tiago Ramos Ribeiro. Reconstrução 3D da Mama a Partir de Imagens Médicas de Mamografia, Tomografia Computadorizada e Ressonância Magnética.. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Vinicius Rogerio Araujo Silva. Interação com Dados Volumétricos Usando Acelerômetros. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Samir Silva Fahd. Detecção de Massas em Imagens da Mama Usando SIFT e PCA-SIFT. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Maranhão, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
Orientador: Anselmo Cardoso de Paiva.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (24)

2019-2020. Definicao adaptativa de parametros para a critica da medicao do consumo de energia eletrica usando Deep Learning e Survival Analysis
Descrição: Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para definir de maneira individualizada e adaptativa, parâmetros para crítica da medição do consumo de energia elétrica baseados em informações históricas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Stelmo Magalhães Barros Neto - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Coordenador / Simara Veira da Rocha - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2019-Atual. Inteligencia Computacional Aplicada ao Setor de Energia e de Atencao a Saude Humana - ICAES
Descrição: O projeto visa implantar uma rede de cooperação acadêmica entre o Núcleo de Computação Aplicada NCA-UFMA e o Instituto Tecgraf de Desenvolvimento de Software Técnico-Científico da PUC-Rio (Tecgraf/PUC-Rio), possibilitando a produção de pesquisas científicas e tecnológicas e a formação de recursos humanos em nível de pós-graduação, nas instituições envolvidas. Neste projeto de pesquisa serão abordadas duas linhas de pesquisa que tratam de aplicações de Machine Learning (Deep Learning) na área de energia e atenção à saúde humana. Na linha de pesquisa voltada para a área de energia pretende-se desenvolver métodos baseados em machine learning para suporte às atividades de planejamento de logística de atendimento a clientes em empresas de distribuição de energia elétrica, predição de consumo de energia elétrica, predição de predisposição de clientes ao ajuizamento de ações consumeristas e processamento de dados sísmicos para detecção de reservatórios de hidrocarbonetos. Na linha de pesquisa relacionada a atenção a saúde humana pretende-se desenvolver métodos baseados em machine learning para detecção e diagnóstico de patologias no pulmão (câncer, pneumonia, tuberculose), na próstata (câncer), nos olhos (glaucoma, olho seco), tireoide (câncer), de modo a contribuir para um diagnóstico precoce e mais preciso.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Integrante / Vandecia Rejane M. Fernandes - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2018-Atual. VISUALIZACAO E PROCESSAMENTO DE IMAGENS MEDICAS PARA SUPORTE A DETECCAO E DIAGNOSTICO DE PATOLOGIAS: CANCER DE PULMAO E GLAUCOMA
Descrição: O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de metodologias computacionais que permitam a visualização, processamento e análise de imagens médicas, notadamente Tomografia Computadorizada e Retinografias, para a detecção e diagnóstico de doenças como o câncer de pulmão e glaucoma. Neste sentido este projeto propõe o desenvolvimento de três linhas de pesquisa principais: detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares; visualização imersiva/aumentada e interação com dados médicos volumétricos e sua utilização para segmentação interativa; processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma. Com relação à linha de pesquisa de detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares, 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, visando fornecer aos profissionais de saúde uma segunda opinião para identificar sua malignidade ou benignidade. Com relação à linhas de pesquisa de visualização imersiva/aumentada e interação com dados médicos volumétricos e sua utilização para segmentação interativa, o objetivo principal é o desenvolvimento e extensão de técnicas de visualização volumétrica, realidade virtual imersiva e realidade aumentada para auxílio à visualização, interpretação e diagnóstico das imagens médicas, de modo a ampliar a capacidade de análise e verificação do profissional da área médica, contribuindo para diagnósticos mais precisos e precoces. Com relação às linhas de pesquisa de processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma o objetivo principal é desenvolver uma metodologia auxiliada por computador e baseada em processamento digital de imagens para dar suporte aos médicos no diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de retinografia.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Thamila Fontenele de Brito Silva - Integrante / Heber de Padua Sousa - Integrante / Vandecia Rejane M. Fernandes - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante / Luana Batista da Cruz. - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2018-Atual. IMAGENS BIOMEDICAS: PROCESSAMENTO, ANALISE, E VISUALIZACAO
Descrição: O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de metodologias computacionais que permitam a visualização, processamento e análise de imagens médicas, notadamente Tomografia Computadorizada, Ressonância Magnética, Mamografias e Retinografias, para a detecção e diagnóstico de doenças como o câncer de pulmão e de mama, e doenças oftalmológicas como o glaucoma e a degeneração macular relativa à idade (DMRI). Neste sentido este projeto propõe o desenvolvimento de três linhas de pesquisa principais: detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares e lesões na mama; visualização imersiva e interação com dados médicos volumétricos e sua utilização para segmentação interativa; processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de doenças oftalmológicas como o glaucoma e a degeneração macular relativa à idade (DMRI). Com relação às linhas de pesquisa de detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares e lesões na 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. Com relação às linhas de pesquisa de processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma, DMRI e outras patologias 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 dessas patologias a partir de imagens de retinografia e tomografia de coerência ótica (OCT).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (6) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Aristofanes Correa Silva - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2018-Atual. Deteccao e Diagnostico de Doencas Oftalmologicas e de Pulmao Baseada em Imagens
Descrição: As linhas de pesquisa propostas neste projeto pretendem investigar a aplicação de técnicas de processamento de imagens, computação gráfica, realidade virtual/aumentada e visão computacional no desenvolvimento de ferramentas que visem facilitar a detecção e o diagnóstico de doenças oftalmológicas e do pulmão, através do paradigma conhecido como ?Diagnóstico Assistido por Computador - Computer-Aided Diagnosis (CAD). Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Integrante / RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante / AIRES, KELSON - Integrante.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2018-Atual. Deteccao e Diagnostico de Doencas Oftalmologicas e de Pulmao Baseada em Imagens
Descrição: O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de metodologias computacionais que permitam o processamento e análise de imagens médicas, notadamente Tomografia Computadorizada, Raio-X de Tórax, Retinografias e Tomografia de Coerência Ótica (OCT), para a detecção e diagnóstico de doenças pulmonares (tuberculose, pneumonia), câncer de pulmão e glaucoma. Neste sentido este projeto propõe o desenvolvimento de três linhas de pesquisa principais: detecção e diagnóstico de doenças pulmonares (tuberculose, pneumonia); detecção e diagnóstico de câncer de pulmão; e, processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma. Com relação à linha de pesquisa de detecção e diagnóstico de doenças pulmonares (tuberculose, pneumonia), 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 da tuberculose e pneumonia, visando fornecer aos profissionais de saúde uma segunda opinião para incrementar a eficiência do diagnóstico baseado em radiografias de torax. Com relação à linha de pesquisa de detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares, 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, visando fornecer aos profissionais de saúde uma segunda opinião para identificar sua malignidade ou benignidade. Com relação às linhas de pesquisa de processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma o objetivo principal é desenvolver uma metodologia auxiliada por computador e baseada em processamento digital de imagens para dar suporte aos médicos no diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de retinografia e de Tomografia de Coerência Ótica (OCT).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Vandecia Rejane M. Fernandes - Integrante / Aura Conci - Integrante / MATOS, CAIO EDUARDO FALCAO - Integrante / KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES - Integrante / RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante / Jefferson Alves de Sousa - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2017-2020. Construcao Auto Organizavel de Agrupamentos de Leitura sujeito a Restricoes atraves de Metodos de Inteligencia Computacional e Sistemas de Informacao Geografica
Descrição: O projeto se baseia na auto-organização de agrupamento de dados de leitura de medição do consumo de energia elétrica de consumidores residenciais. O objetivo é desenvolver técnicas de Inteligência computacional e Geoprocessamento para obter a organização de grupos de consumidores organizados em dias de leitura e em conjuntos denominados Unidades de leitura que serão lidos por um leiturista.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Integrante / Cláudio de Souza Baptista - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante / Daniel Lima Gomes - Integrante. Financiador(es): Centrais Elétricas do Pará - Cooperação / Companhia Energetica do Maranhão - Cooperação.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2016-2020. Imagens Medicas: Processamento, Analise e Visualizacao
Descrição: O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de metodologias computacionais que permitam a visualização, processamento e análise de imagens médicas, notadamente Tomografia Computadorizada, Ressonância Magnética, Mamografias e Retinografias, para a detecção e diagnóstico de doenças como o câncer de pulmão e de mama, e glaucoma. Neste sentido este projeto propõe o desenvolvimento de três linhas de pesquisa principais: detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares e lesões na mama; visualização imersiva e interação com dados médicos volumétricos e sua utilização para segmentação interativa; processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma. Com relação às linhas de pesquisa de detecção e diagnóstico de nódulos pulmonares e lesões na 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. Com relação às linhas de pesquisa de visualização imersiva e interação com dados médicos volumétricos e sua utilização para segmentação interativa, os principais objetivos são o desenvolvimento e extensão de técnicas de visualização volumétrica e realidade virtual imersiva para auxílio à visualização, interpretação e diagnóstico das imagens médicas, de modo a ampliar a capacidade de análise e verificação do profissional da área médica, contribuindo para diagnósticos mais precisos e precoces. Com relação às linhas de pesquisa de processamento e análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico de glaucoma o objetivo principal é desenvolver é desenvolver uma metodologia auxiliada por computador e baseada em processamento digital de imagens para dar suporte aos médicos no diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de retinografia.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (5) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Integrante / Cláudio de Souza Baptista - Integrante / Eveline de Jesus Viana Sá - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / Karla Donato Fook - Integrante / Tiago Bonini Borchart - Integrante / Evaldinólia Gilbertoni Moreira - Integrante / Jeane Silva Ferreira - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2016-2020. 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 de métodos e ferramentas computacionais para realizar a medição e validação da leitura do consumo de energia elétrica através da aquisição de imagens e uso de dispositivos móveis.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Coordenador. Financiador(es): Centrais Elétricas do Pará - Outra / Companhia Energetica do Maranhão - Outra.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
2016-2017. VISUALIZACAO IMERSIVA DE SIMULACOES DE PARTO
Descrição: A implantação de uma cooperação internacional entre o Núcleo de Computação Aplicada NCA-UFMA e a Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto - Portugal contribuirá no processo de formação de recursos humanos e suporte técnico no desenvolvimento dos projetos em áreas relacionadas a mecânica computacional, biomecânica e visualização e dados 3D, áreas estas que são de fundamental importância para o desenvolvimento e aperfeiçoamento dos projetos de pesquisas em desenvolvimento ou concluídos realizados na instituição. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Renato Natal Jorge - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2015-2017. Deteccao e Diagnostico de Patologias Baseado em Exames de Imagens: Cancer de Mama e de Pulmao
Descrição: Este projeto é 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. Serão usadas imagens proveniente de bases de dados de imagens disponibilizadas publicamente na Internet. Usaremos a base DDSM e LIDC. O LIDC é um grupo que procura estabelecer um formato padrão e processos de gerenciamento de imagens de pulmão, relatórios técnicos e dados clínicos necessários para o desenvolvimento, treinamento, e evolução de algoritmos para detectar e diagnosticar câncer de pulmão. O DDSM é um banco disponível gratuitamente na Web.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / João Dallyson Sousa Almeida - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2014-2017. AMBIENTE VIRTUAL COM INTERACAO BASEADA EM GESTOS PARA TREINAMENTO DE OPERADORES
Descrição: Este projeto visa pesquisar e desenvolver técnicas de visualização e interação em ambientes virtuais 3D que sejam efetivas para ambientes gráficos interativos voltados para o treinamento de operadores. Esperando que neste ambiente simulado os operádores consigam assimilar o passo a passo dos procedimentos, e possam validar as vantagens do treinamento virtual posteriormente num treinamento real. Com o treinamento virtual também espera-se agilizar o tempo de treinamento e melhorar os métodos de avaliação e aplicação de testes de aptidão, tudo isso tendo em vista a crescente necessidade de mão de obra qualificada para futuros empreendimentos no país.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Daniel Lima Gomes Júnior - Integrante / TIAGO RAMOS RIBEIRO - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Paulo Roberto Jansen dos reis - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Descrição: Este projeto visa pesquisar e desenvolver técnicas de visualização e interação em ambientes virtuais 3D que sejam efetivas para ambientes gráficos interativos voltados para o treinamento de operadores. Esperando que neste ambiente simulado os operádores consigam assimilar o passo a passo dos procedimentos, e possam validar as vantagens do treinamento virtual posteriormente num treinamento real. Com o treinamento virtual também espera-se agilizar o tempo de treinamento e melhorar os métodos de avaliação e aplicação de testes de aptidão, tudo isso tendo em vista a crescente necessidade de mão de obra qualificada para futuros empreendimentos no país. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / TIAGO RAMOS RIBEIRO - Integrante / Paulo Roberto Jansen dos reis - Integrante / Daniel Lima Gomes Júnior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
Membro: Geraldo Braz Junior.
2014-2014. Desenvolvimento de jogos serios para o ensino interativo de conceitos matematicos
Descrição: A questão do Ensino da Matemática tem sido discutido quanto a importância de se trabalharem determinados conteúdos matemáticos para formar o aluno para atuar na sociedade utilizando conceitos tecnológicos como o auxílio de jogos computacionais como uma maneira de associação. Com este objetivo, este projeto de pesquisa visa implementar jogos computacionais para o auxílio do ensino matemático, incorporando técnicas visuais e de interatividade necessárias para manter a atenção e aumentar o ganho no processo de ensino-aprendizagem. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Descrição: A questão do Ensino da Matemática tem sido discutido quanto a importância de se trabalharem determinados conteúdos matemáticos para formar o aluno para atuar na sociedade utilizando conceitos tecnológicos como o auxílio de jogos computacionais como uma maneira de associação. Com este objetivo, este projeto de pesquisa visa implementar jogos computacionais para o auxílio do ensino matemático, incorporando técnicas visuais e de interatividade necessárias para manter a atenção e aumentar o ganho no processo de ensino-aprendizagem.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Ruy G. S. G. de Oliveira - Integrante / Roberth A. F. Araujo - Integrante / Rodrigo Menezes - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Geraldo Braz Junior.
2013-2016. 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: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante. Financiador(es): (CNPq) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 9
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Simara Veira da Rocha - Integrante.
Membro: Geraldo Braz Junior.
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.
2013-2016. Ambiente Grafico Interativo para Treinamento Cooperativo de Operadores - AGITO
Descrição: Os sistemas elétricos de potência possuem operação complexa, e necessitam de profissionais qualificados e capazes de tomar decisões visando encontrar o compromisso entre segurança e economia. Na operação não podem ser admitidos erros operacionais que possam causar desligamentos indevidos que podem afetar milhares de pessoas e causar grande prejuízo a empresa. O treinamento contínuo de operadores é uma necessidade constante de modo a mantê-los atualizados com as normas e procedimentos/manobras, garantindo a eficiência na atuação e realização dos procedimentos. Os ambientes gráficos interativos podem contribuir consideravelmente para possibilitar uma melhor visualização do estado do sistema e assim garantir um processo de treinamento muito mais efetivo. Verifica-se portanto a necessidade de desenvolvimento de módulos de treinamento baseados em simulação gráfica interativa, integrados via base CIM aos ambientes de simulação e treinamento de operadores existentes.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / TIAGO RAMOS RIBEIRO - Integrante / Ivana Marcia Oliveira Maia - Integrante / Inaldo Azevedo Maia Filho - Integrante / Paulo Reis Jansen - Integrante / Antonio Sergio de Araujo - Integrante / MATOS, CAIO EDUARDO FALCAO - Integrante / DINIZ, PETTERSON SOUSA - Integrante / Aristofanes Correa Silva - Integrante. Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 7
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Gattass, Marcelo - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Rodolfo Acatauassú Nunes - Integrante / Aura Conci - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 10
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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.
2012-2015. SISTEMA DE INFORMACOES BASEADO EM GEOPROCESSAMENTO E MINERACAO DE DADOS PARA DETECCAO DE QUEIMADAS PROXIMAS A LINHAS DE TRANSMISSAO E IDENTIFICACAO EM TEMPO REAL DE RAIOS EM DESARMES DE LINHAS
Descrição: Este projeto está organizado de modo a prover o desenvolvimento de mecanismos de aquisição de informações associadas a descargas atmosféricas e focos de queimadas em regiões de interesse da Eletrobras/CHESF. O sistema permitirá a visualização espaço-temporal das ocorrências de queimadas e raios, bem como analisando, através de técnicas de mineração de dados, as correlações entre tais ocorrências e faltas no sistema de transmissão de energia.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Damião Ribeiro de Almeida, - Integrante / Cláudio de Souza Baptista - Coordenador / Vinicius Araujo Porto - Integrante / Tiago Eduardo da Silva - Integrante.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2012-2015. Sistema de Gestao Ambiental com Suporte a Dados Geoespaciais, Multimidia e Dispositivos Moveis
Descrição: Trata-se de um projeto de pesquisa e desenvolvimento, com engajamento da Companhia Hidroelétrica do São Francisco (CHESF), da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e da Fundação Parque Tecnológico da Paraíba (PAQTCPB). Este projeto está organizado de modo a prover tecnologias computacionais para dar suporte a processos de gestão ambiental dentro da companhia, permitindo uma melhor efetividade na execução e acompanhamento desses processos. Os macro processos principais a serem suportados pelas atividades de desenvolvimento são: Plano de Ações Socioambientais; Gerenciamento de Bordas de Reservatórios e Gerenciamento de Demandas Ambientais... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Hugo Feitosa de Figueiredo - Integrante / Ana Gabrielle Ramos Falcão - Integrante / Cláudio de Souza Baptista - Coordenador / Daniel Farias Batista leite - Integrante / Julio henrique Rocha - Integrante / jaindson valentim santana - Integrante / artur sena - Integrante.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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,. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Rita de Cássia Freire Silva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / alcione miranda dos santos - Integrante / Aura Conci - Integrante. Financiador(es): Universidade Federal Fluminense - Cooperação / Universidade Federal de Pernambuco - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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 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: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / Leonardo Silva Kury Aragão Mendes - Integrante / Héber P. Sousa - Integrante. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Leonardo Mendes dos Santos - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Simara Veira da Rocha - Integrante / Héber P. Sousa - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
Membro: Geraldo Braz Junior.
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.
2012-2014. DETECCAO E DIAGNOSTICO PRECOCE DE CANCER DE MAMA BASEADO EM ANALISE IMAGENS MEDICAS MULTIMODAIS
Descrição: 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, sendo esse também um dos objetivos deste trabalho.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador. Financiador(es): (FAPEMA) Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolvimento Científico e Tecn - Auxílio financeiro.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
2011-2015. Visualizacao e Processamento de Imagens Medicas da Mama e Pulmao
Descrição: Projeto de Bolsa de Produtividade em Pesquisa. Este projeto apresenta como principais temas de pesquisa: Detecção e Diagnóstico de Nódulos Pulmonares e Lesões na Mama, e Visualização e Simulação Tridimensional com Imagens Médicas. Todas essas linhas de atuação estarão inicialmente voltadas para o desenvolvimento de metodologias e técnicas que auxiliem o diagnóstico e tratamento de câncer de mama e de pulmão. ? Detecção e Diagnóstico de Nódulos Pulmonares e Lesões na Mama A presente linha de pesquisa tem por objetivo desenvolver técnicas para Detecção Automática e Diagnóstico de nódulos pulmonares em imagens de Tomografia Computadorizada, usando técnicas de processamento de imagens. As técnicas desenvolvidas serão incorporadas a um software de modo a oferecer aos médicos especialistas uma ferramenta que os auxilie na detecção e diagnósticos dos nódulos pulmonares. Esta linha de pesquisa também visa 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 mama e disponibilizar um sistema que implemente esta metodologia. ? Visualização e Simulação Tridimensional com Imagens Médicas Uma outra abordagem neste projeto de pesquisa é segundo o desenvolvimento de metodologias para a reconstrução tridimensional de modelos do corpo humano dos pacientes a partir dos exames de uso geral e a utilização desses modelos para simulação de procedimentos cirúrgicos ou terapêuticos. Mais precisamente prentende-se investigar metodologias para a construção de modelos numéricos tridimensionais da mama, a partir de imagens de mamografia/Ressonância magnética e a simulação de procedimentos com esses modelos que abordem deformação mecânica dos tecidos biológicos. Também pretende-se investigar formas diferentes de interação do usuário com aplicações envolvendo dados médicos, em especial com o uso de acelerômetros e reconhecimento de gestos corporais através de câmeras.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante. Financiador(es): (CNPq) Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Descrição: Projeto de Bolsa de Produtividade em Pesquisa. Este projeto apresenta como principais temas de pesquisa: Detecção e Diagnóstico de Nódulos Pulmonares e Lesões na Mama, e Visualização e Simulação Tridimensional com Imagens Médicas. Todas essas linhas de atuação estarão inicialmente voltadas para o desenvolvimento de metodologias e técnicas que auxiliem o diagnóstico e tratamento de câncer de mama e de pulmão. Detecção e Diagnóstico de Nódulos Pulmonares e Lesões na Mama A presente linha de pesquisa tem por objetivo desenvolver técnicas para Detecção Automática e Diagnóstico de nódulos pulmonares em imagens de Tomografia Computadorizada, usando técnicas de processamento de imagens. As técnicas desenvolvidas serão incorporadas a um software de modo a oferecer aos médicos especialistas uma ferramenta que os auxilie na detecção e diagnósticos dos nódulos pulmonares. Esta linha de pesquisa também visa 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 mama e disponibilizar um sistema que implemente esta metodologia. Visualização e Simulação Tridimensional com Imagens Médicas Uma outra abordagem neste projeto de pesquisa é segundo o desenvolvimento de metodologias para a reconstrução tridimensional de modelos do corpo humano dos pacientes a partir dos exames de uso geral e a utilização desses modelos para simulação de procedimentos cirúrgicos ou terapêuticos. Mais precisamente prentende-se investigar metodologias para a construção de modelos numéricos tridimensionais da mama, a partir de imagens de mamografia/Ressonância magnética e a simulação de procedimentos com esses modelos que abordem deformação mecânica dos tecidos biológicos. Também pretende-se investigar formas diferentes de interação do usuário com aplicações envolvendo dados médicos, em especial com o uso de acelerômetros e reconhecimento de gestos corporais através de câmeras.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Simara Veira da Rocha - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Geraldo Braz Junior.
2011-2014. 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: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Cláudio de Souza Baptista - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Paulo Cézar Carvalho Pinto - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Ulrich Schiel - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / Hugo Feitosa de Figueiredo - Integrante / Asla Medeiros e Sá - Integrante / Figueirêdo, Hugo Feitosa - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 5
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Anselmo Cardoso Paiva - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Asla Medeiros e Sá - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / Cláudio de Souza Baptista - Integrante / Paulo Cézar Carvalho Pinto - Integrante / Ulrich Schiel - Integrante / Hugo Feitosa de Figueiredo - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Geraldo Braz Junior.
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.
2010-2013. Imagens Medicas: Processamento, Analise e Visualizacao para Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama e Pulmao
Descrição: Este projeto visa o seu desenvolvimento segundo duas linhas de pesquisa: detecção e diagnóstico de câncer de pulmão e mama; e visualização de dados médicos volumétricos e sua utilização para segmentação de nódulos pulmonares. 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. Para tanto pretende-se: ? Desenvolver e estender técnicas de detecção de lesões na mama a partir de imagens de mamografia; ? Desenvolver métodos baseados em textura (Wavelet, Análise de Componente Independente, Semivariograma, etc) e geometria para caracterização e discriminação de nódulos pulmonares e de mama; ? Verificar a combinação dos métodos baseados em textura e geometria para a caracterização e discriminação dos nódulos; ? Verificar o comportamento dos métodos baseados em textura e geometria, quando aplicados a tomografias de tórax adquiridas com e sem aplicação de contraste iodado não-iônico; ? Comparar alguns métodos de classificação para o diagnóstico do nódulo como Análise Linear Discriminante de Fisher, Rede Neural Bayesiana, Máquina de Vetor de Suporte (SVM) e Rede Neural Perceptron Múltiplas Camadas; ? Projetar e implementar um software para auxiliar o diagnóstico de câncer de mama; ? Projetar e implementar um software para auxiliar o diagnóstico de câncer de pulmão; ? Contribuir para a minimização dos problemas de diagnóstico de câncer de mama e de pulmão; ? Consolidar um grupo de pesquisa no Nordeste especializado em processamento digital de imagens médicas, em área carente de pesquisadores qualificados; ? Formar recursos humanos qualificados de alto nível na área de processamento de imagens médicas; Com relação. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Rodolfo Acatauassú Nunes - Integrante / Geraldo Braz Júnior - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / Aura Conci - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 1
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Cardoso de Paiva, Anselmo - Coordenador. 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: Geraldo Braz Junior.
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.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (11)

Paper HONORABLE MENTION 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP).. 2020.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
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: Anselmo Cardoso de Paiva.
DISTINÇÃO HONORÍFICA PALMAS UNIVERSITÁRIAS, Universidade Federal do Maranhão.. 2019.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
One of the best articles published in 2018 - 2019 IMIA Yearbook of Medical Informatics as the ?Sensor, Signal, and Imaging Informatics? subfield, International Medical Informatics Association (IMIA) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PM).. 2019.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Prêmio de melhor artigo na categoria Trilha 3: Interação Humano-Computador, Inclusão e Acessibilidade, do VIII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE), Simpósio Brasileiro de Informática na Educação 2019.. 2019.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Prêmio Fapema Categoria Melhor Tese de Doutorado (Orientador) 2018 (DANIEL LIMA GOMES JÚNIOR), FAPEMA - Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Des Científico e Tecnológioco do Estado do Maranhão.. 2018.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Prêmio Fapema Categoria JOVEM CIENTISTA (Orientador) (NIGEL DA SILVA LIMAR), FAPEMA - Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Des Científico e Tecnológioco do Estado do Maranhão.. 2017.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Prêmio Fapema - Categoria Melhor Tese de Doutorado (Orientador), FAPEMA - Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Des Científico e Tecnológioco do Estado do Maranhão.. 2014.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Menção Honrosa entre os Melhores Artigos Completos - Webmedia 2014 - "A Comparison of SVM Versus Naive-Bayes Techniques for Sentiment Analysis in Tweets: A Case Study with the 2013 FIFA Conf. CUP", Comissão Especial CE-Webmedia. 2014.. 2014.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Prêmio FAPEMA - Categoria Pesquisador Sênior, FAPEMA - Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Des Científico e Tecnológioco do Estado do Maranhão.. 2013.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.
Prêmio Fapema na categoria Pesquisador Senior - 1º lugar,, FAPEMA - Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão.. 2011.
Membro: Anselmo Cardoso de Paiva.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (12)

CONCI, A.; FERNANDES, L. A. F. ; ZOVKO-CIHLAR, B. ; PAIVA, Anselmo Cardoso de ; ALMEIDA, J. D. S. ; LIATSIS, PANOS. Publication Chair of 27th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. 2020. Congresso
PAIVA, A. C.; CABREJOS, L. J. E. R. ; VIANA, D. ; BALUZ, R. A. R. S. ; GOMES, D. G.. Coordenação Geral - Escola Regional de Computação Ceará, Maranhão, Piauí 2019. 2019. Congresso
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PAIVA, A. C.. Coordenador local - POSCOMP SBC. 2010. (Outro).. . 0.
PAIVA, A. C.. Coordenador local - POSCOMP SBC. 2009. (Outro).. . 0.
PAIVA, A. C.. Coordenador local - POSCOMP SBC. 2008. (Outro).. . 0.
PAIVA, A. C.. Coordenador local - POSCOMP SBC. 2007. (Outro).. . 0.

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (5)

Anselmo Cardoso de Paiva ⇔ Aristófanes Corrêa Silva (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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BORCHART, T. B. ; RESMINI, R. ; CONCI, A. ; SANTOS, A. M. ; SILVA, A. C. ; DINIZ, E. M. ; PAIVA, A. C. ; LIMA, R. C. F.. Thermal features analysis to aid on breast diseases diagnosis. Em: 21st International Congress of Mechanical Engineering, v. 1, p. 1-8, 2011.
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Anselmo Cardoso de Paiva ⇔ 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 15:23:40

Relatório gerado por scriptLattes V8.11. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: henriquimicosp@gmail.com