Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Geraldo Braz Junior

possui graduação em Ciência da Computação(2005), Mestrado em Engenharia de Eletricidade com ênfase em Ciência da Computação (2007) e Doutorado em Engenharia de Eletricidade com ênfase em Ciência da Computação (2014), todos realizados na Universidade Federal do Maranhão. Atualmente é professor Adjunto IV da Universidade Federal do Maranhão, permanente dos Programas de Pós-graduação do Mestrado em Ciência da Computação (PPGCC/UFMA) e do Doutorado em Ciência da Computação ? Associação UFMA-UFPI. Bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq ? Nível 2 desde 2019. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: visão computacional, aprendizado de máquina, deep learning, processamento de imagens médicas. (Texto informado pelo autor)

  • https://lattes.cnpq.br/8287861610873629 (10/09/2021)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal do Maranhão, Centro Tecnológico. Departamento de Informática- Deinf - Campus Bacanga Bacanga 65085580 - São Luís, MA - Brasil Telefone: (98) 32729246 URL da Homepage: nca.ufma.br/~geraldo
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (19)
    1. 2020-Atual. Sistema Juridico Inteligente para Analise e Predicao de Resultados de Litigios e Sugestao de Tratativas (SiJurI)
      Descrição: Os avanços tecnológicos nos últimos 10 anos tornaram possível explorar a aplicação de ferramentas orientadas por dados ao campo jurídico. O problema, no entanto, é que as os diversos ramos do direito envolvem tomadas de decisão muito subjetivas. O direito consumerista, em particular, pode ser um campo muito incerto, muitas vezes por causa das muitas leis e padrões que devem fornecer orientação aos advogados e juízes. As leis são um desafio por causa de sua especificidade intrincada. Padrões são difíceis de reconhecer, por causa da interpretabilidade das leis e instrumentos normativos. Em termos de padrões, o setor jurídico das empresas deve caracterizar relacionamentos, instrumentos e entidades para ajudá-las a cumprir a lei. A previsão em relação à caracterização do processo é uma habilidade legal essencial: para aconselhar sobre o cumprimento ou preparar-se para o litígio. No entanto, as previsões legais são limitadas pelo julgamento humano. Mesmo as previsões dos advogados mais experientes do setor jurídico das empresas podem ser imprecisas de várias maneiras: podem basear-se em leis gerais excessivamente amplas, influenciadas por experiências individuais ou influenciadas pelos interesses das empresas. Os recentes avanços na Inteligência Artificial (IA) oferecem ao setor jurídico uma oportunidade de usar essas poderosas ferramentas para dar suporte às suas previsões. Ao analisar os fatos, entendimentos de magistrados e os resultados de litígios passados, os algoritmos de IA podem encontrar padrões ocultos nos dados existentes para prever o resultado de novos litígios. As técnicas de previsão fazem uso de diferentes tipos de informações obtidas de litígios anteriores, política de acordos da empresa e entendimento do que seria um bom resultado em cada tipo de demanda/assunto. Entre essas informações podemos destacar: os juízes e escritórios de advocacia litigando casos de diferentes tipos; informações atitudinais sobre juízes; tendências históricas nas decisões; padrões de fatos estereotipados que fortalecem uma reivindicação ou defesa, isto é, fatores legais, e patrocinadores das causas (Jus postulandi, defensoria, advogados). Tais características diferem na medida em que capturam informações sobre os méritos de um litígio. A IA tem a capacidade de analisar dados para ajudar a fazer previsões sobre os resultados dos procedimentos legais melhor do que os humanos. As empresas frequentemente pedem ao setor jurídico que ?preveja o futuro? com perguntas como ?Se empresa for a julgamento, qual a probabilidade de ter um resultado favorável??. Ou ?A empresa deve entrar em acordo??. Tal incerteza é difícil de lidar por causa do envolvimento de um grande número de variáveis, como testemunhas, provas, advogados e juiz. Com o uso de IA que tem acesso a anos de dados do estudo, o setor jurídico da empresa poderia obter uma visão holística do problema e gerar respostas a essas perguntas. A IA ainda pode ser utilizada como instrumento para sugestão de tratativas com o litigante para solucionar da melhor forma possível a ação judicial, minimizando custos e tempo. Esta interação pode ser baseada em Robô (Bot em inglês). Bot é um programa de computador projetado para simular conversas humanas. A combinação dessas duas aplicações de IA podem fornecer às concessionárias de energia elétrica, uma ferramenta para auxiliar o setor jurídico com a predição de resultados e com as tratativas com o litigante. Assim sendo, o objetivo deste projeto é desenvolver uma ferramenta computacional baseado em Inteligência Artificial, para analisar e predizer resultados de litígios e possibilitar a interação com o consumidor com o objetivo de sugerir tratativas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / João Dallyson de Sousa Almeida - Integrante.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    2. 2020-Atual. Analise e Processamento de Imagens Medicas usando Deep e Imbalanced Learning
      Descrição: Algumas patologias provocam danos irreversíveis, não só financeiros, mas também há o custo humano, que inclui a incerteza e o sofrimento que um diagnóstico possui. Por trás de cada estatística há um indivíduo, acompanhado por seus familiares e amigos que juntos sofrem do mal. Metodologias de detecção e diagnóstico auxiliado por computador têm sido propostos com o objetivo de auxiliar a detecção precoce, indicando áreas suspeitas, bem como anormalidades mascaradas. O objetivo deste projeto de pesquisa científica consiste em analisar duas técnicas de aprendizado de máquina aplicado a construção de ferramentas eficazes no auxílio e diagnostico de doenças, que são o Deep learning e o Imbalanced learning. O primeiro tem sido aplicado com sucesso em contextos de imagens naturais e também na área médica, principalmente quando se dispõe uma quantidade grande de exames de imagem. O segundo tem uma proposta de resolver o problema de desbalanceamento de base ou mesmo de poucas informações nestes, característica muito presente em bases de imagens médica. O estudo proposto será realizado na detecção e diagnóstico de doenças relacionadas do câncer de pele, de mama e glaucoma. Todas conhecidas por terem melhores tratamentos quando existe um diagnóstico precoce. A metodologia consiste em viabilizar a junção dos dois métodos aplicados aos problemas propostos. Durante a pesquisa, esperamos comprovar que a associação de aprendizado de máquina usando arquitetura com características extraídas invariantes a escala e rotação afim de fornecer um resultado satisfatório de reconhecimento. Ao fim, o projeto pretende construir com a construção de ferramentas com alto desempenho para ser distribuída para a rede pública de saúde brasileira e também para a população em geral.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Vandecia Rejane Monteiro Fernandes - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / João Dallyson de Sousa Almeida - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    3. 2018-Atual. Analise e Processamento de Imagens Medicas usando Deep e Imbalanced Learning
      Descrição: Algumas patologias provocam danos irreversíveis, não só financeiros, mas também há o custo humano, que inclui a incerteza e o sofrimento que um diagnóstico possui. Por trás de cada estatística há um indivíduo, acompanhado por seus familiares e amigos que juntos sofrem do mal. Metodologias de detecção e diagnóstico auxiliado por computador têm sido propostos com o objetivo de auxiliar a detecção precoce, indicando áreas suspeitas, bem como anormalidades mascaradas. O objetivo deste projeto de pesquisa científica consiste em analisar duas técnicas de aprendizado de máquina aplicado a construção de ferramentas eficazes no auxílio e diagnostico de doenças, que são o Deep learning e o Imbalanced learning. O primeiro tem sido aplicado com sucesso em contextos de imagens naturais e também na área médica, principalmente quando se dispõe uma quantidade grande de exames de imagem. O segundo tem uma proposta de resolver o problema de desbalanceamento de base ou mesmo de poucas informações nestes, característica muito presente em bases de imagens médica. O estudo proposto será realizado na detecção e diagnóstico de doenças relacionadas do câncer de pele, de mama e glaucoma. Todas conhecidas por terem melhores tratamentos quando existe um diagnóstico precoce. A metodologia consiste em viabilizar a junção dos dois métodos aplicados aos problemas propostos. Durante a pesquisa, esperamos comprovar que a associação de aprendizado de máquina usando arquitetura com características extraídas invariantes a escala e rotação afim de fornecer um resultado satisfatório de reconhecimento. Ao fim, o projeto pretende construir com a construção de ferramentas com alto desempenho para ser distribuída para a rede pública de saúde brasileira e também para a população em geral.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Vandecia Rejane Monteiro Fernandes - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / João Dallyson de Sousa Almeida - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    4. 2016-2018. Estudo de Features Invariantes e Deep Learning para o Diagnostico de Cancer de Mama
      Descrição: A mamografia é atualmente uma das melhores técnicas de detecção precoce de lesões não apalpáveis na mama com altas chances de ser um câncer curável. Todavia, o tempo gasto para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem contribuído para o surgimento de novas metodologias de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. Metodologias de detecção e diagnóstico auxiliado por computador têm sido propostos com o objetivo de auxiliar o radiologista, indicando áreas suspeitas, bem como anormalidades mascaradas. O objetivo deste projeto de pesquisa científica é propor metodologias para diagnóstico de câncer de mama a partir das imagens da mamografia dos pacientes. A metodologia é definida através de um estudo de características invariantes a escala e rotação aplicadas conjuntamente com técnicas de Deep Learning. Durante a pesquisa, esperamos comprovar que a associação de aprendizado de máquina usando arquitetura com características extraídas invariantes a escala e rotação e fornecer um resultado satisfatório de reconhecimento. Ao fim, o projeto pretende construir uma ferramenta com alto desempenho para ser distribuída para a rede pública de saúde brasileira.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante / Vandecia Rejane Monteiro Fernandes - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / Tiago Bonini Borchartt - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    5. 2016-2018. Deteccao e Diagnostico de Melanoma atraves de Deep Features
      Descrição: O melanoma é o tipo de câncer de pele mais letal quando comparado com os demais, porém apresenta índices de recuperação elevados quando descoberto em sua fase primária. Seu diagnóstico prévio ainda apresenta um desafio para pessoas cujo acesso aos médicos especialistas é inviável. Metodologias de detecção e diagnóstico auxiliado por computador têm sido propostos com o objetivo de auxiliar a detecção precoce, indicando áreas suspeitas, bem como anormalidades mascaradas. O objetivo deste projeto de pesquisa científica é propor metodologias para diagnóstico de câncer de pele a partir das imagens dermatoscopicas dos pacientes. A metodologia é definida através de um estudo de características invariantes a escala e rotação aplicadas conjuntamente com técnicas de Deep Learning. Durante a pesquisa, esperamos comprovar que a associação de aprendizado de máquina usando arquitetura com características extraídas invariantes a escala e rotação e fornecer um resultado satisfatório de reconhecimento. Ao fim, o projeto pretende construir uma ferramenta com alto desempenho para ser distribuída para a rede pública de saúde brasileira e também para a população em geral.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso Paiva - Integrante / Vandecia Rejane Monteiro Fernandes - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    6. 2015-2015. Analise do Impacto de Regioes de Fundo e de Sub Padroes Recorrentes no Reconhecimento de Massas em Mamografias
      Descrição: A mamografia é atualmente uma das melhor técnica de detecção precoce de lesões não apalpáveis na mama com altas chances de ser um câncer curável. Todavia, o tempo gasto para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem contribuído para o surgimento de novas metodologias de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. Sistemas de detecção e diagnóstico auxiliado por computador (respectivamente CAD - Computer-Aided Detection e CADx - Computer- Aided Diagnosis) têm sido propostos com o objetivo de auxiliar o radiologista, indicando áreas suspeitas, bem como anormalidades mascaradas. Muito embora uma quantidade ampla de trabalhos tenham sido realizados, inclusive pelo grupo de pesquisa situado nesta universidade, ainda não existe um estudo completo sobre os aspectos recorrentes de textura compreendendo a decomposição e estudo do impacto individual desta para o resultado do reconhecimento e assim a promoção de novas técnicas. Para tanto, essa pesquisa tem como objetivo principal tratar de maneira comparativa esses micropadrões recorrentes e criar metodologias consistentes de comparação e evolução de técnicas de reconhecimento de massas em mamografias.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / Petterson Sousa Diniz - Integrante. Financiador(es): Fundação Universidade Federal do Maranhão - Outra.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    7. 2015-Atual. Tecnologias da Informacao no Apoio a Gestao Publica no Estado do Maranhao
      Descrição: Este projeto visa a pesquisa e desenvolvimento em pontos chaves dessas classes de desafios e requisitos de modo a propor novas soluções para modelagem interativa, escalável e exploratória de informações, visualização e análise visual. Espera-se desenvolver metodologias e ferramentas que possam contribuir para o a gestão pública, contribuindo para um incremento da interação colaborativa, exploração visual, análise de dados e para o processo de tomada decisões.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (3) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Vandecia Rejane Monteiro Fernandes - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / Ivana Marcia Oliveira Maia - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    8. 2014-2016. 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: 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.
    9. 2014-2016. Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama Usando Analise de Diversidade e Analise Geometrica Concava
      Descrição: No Brasil, estimativas para o ano 2014 (INCA, 2014) apontam que 576 mil novos casos de câncer serão registrados (contra 518.510 estimados para 2013), onde 181.550 casos são de câncer de pele não melanoma. Os demais casos são distribuídos 203.930 casos para o sexo masculino e 190.520 no grupo feminino. Para o grupo feminino, o câncer de mama serão predominante, representando 57.120 novos casos, 20,8% de todos os novos casos de câncer no grupo feminino (INCA, 2014). A região Nordeste tem uma estimativa para o ano de 2014 de 10.490 novos casos de câncer de mama, seguindo a média de incidência brasileira. Os exames de rastreamento são apontados como o principal método diagnóstico do câncer de mama em estágios iniciais, sendo capaz de detectar alterações ainda não palpáveis. Entretanto, a sensibilidade desse exame pode variar bastante, em decorrência de fatores como qualidade do exame, experiência do especialista ou idade do paciente resultando em falhas nos laudos emitidos por radiologistas que variam entre 10% a 30% (Bird, 1992). Nesse contexto, técnicas computacionais de processamento de imagens e reconhecimento de padrões têm adquirido importância para o diagnóstico e auxílio na intervenção médica. O tempo gasto para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem contribuído para o surgimento de novas metodologias de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. O objetivo deste projeto de pesquisa científica é propor metodologias para a detecção e diagnóstico de câncer de mama a partir das imagens da mamografia dos pacientes. Para isso, será necessário estudar, implementar e aplicar técnicas de processamento de imagem e reconhecimento de padrões. Assim, a partir deste trabalho, será possível a criação de um software com o objetivo de auxiliar os especialistas da área médica, apresentando uma segunda opinião ao profissional, especialmente em casos de difícil detecção e visualização da anormalidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Simara Veira da Rocha - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / Ricardo Costa da Silva Marques - Integrante / Marcos Vinicius Moreira Serra Benevides - Integrante / Rafael Dias Ferreira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Outra.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
      Descrição: No Brasil, estimativas para o ano 2014 (INCA, 2014) apontam que 576 mil novos casos de câncer serão registrados (contra 518.510 estimados para 2013), onde 181.550 casos são de câncer de pele não melanoma. Os demais casos são distribuídos 203.930 casos para o sexo masculino e 190.520 no grupo feminino. Para o grupo feminino, o câncer de mama serão predominante, representando 57.120 novos casos, 20,8% de todos os novos casos de câncer no grupo feminino (INCA, 2014). A região Nordeste tem uma estimativa para o ano de 2014 de 10.490 novos casos de câncer de mama, seguindo a média de incidência brasileira. Os exames de rastreamento são apontados como o principal método diagnóstico do câncer de mama em estágios iniciais, sendo capaz de detectar alterações ainda não palpáveis. Entretanto, a sensibilidade desse exame pode variar bastante, em decorrência de fatores como qualidade do exame, experiência do especialista ou idade do paciente resultando em falhas nos laudos emitidos por radiologistas que variam entre 10% a 30% (Bird, 1992). Nesse contexto, técnicas computacionais de processamento de imagens e reconhecimento de padrões têm adquirido importância para o diagnóstico e auxílio na intervenção médica. O tempo gasto para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem contribuído para o surgimento de novas metodologias de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. O objetivo deste projeto de pesquisa científica é propor metodologias para a detecção e diagnóstico de câncer de mama a partir das imagens da mamografia dos pacientes. Para isso, será necessário estudar, implementar e aplicar técnicas de processamento de imagem e reconhecimento de padrões. Assim, a partir deste trabalho, será possível a criação de um software com o objetivo de auxiliar os especialistas da área médica, apresentando uma segunda opinião ao profissional, especialmente em casos de difícil detecção e visualização da anormalidade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / Aristófanes Côrrea Silva - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Simara Vieira Rocha - Integrante / Gerado Braz Junior - Coordenador / Ricardo Costa da Silva Marques - Integrante / Marcos Vinicius Moreira Serra Benevides - Integrante / Rafael Dias Ferreira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Outra.
      Membro: Joao Dallyson Sousa de Almeida.
    10. 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: (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.
    11. 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: 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.
    12. 2013-2015. Diferenciac?a?o do Padra?o de Malignidade e Benignidade de Massas em Mamografias Digitalizadas Usando Geoestati?stica e I?ndices de Diversidade
      Descrição: As ferramentas de detecc?a?o auxiliam os especialistas no planejamento de procedimentos invasivos e as ferramentas de diagno?stico na decisa?o a respeito da realizac?a?o de certos procedimentos, os quais tomados em um espac?o de tempo curto podem ser fundamentais em um tratamento adequado e com grandes chances de sucesso. Juntas, as ferramentas de detecc?a?o e diagno?stico constituem em um importante instrumento de auxi?lio ao especialista a promover o desenvolvimento de tratamentos mais adequados aos pacientes. A necessidade de criac?a?o de novas te?cnicas computacionais mais eficientes, que possam, por sua vez, aumentar as chances de diagno?sticos corretos, provendo uma segunda opinia?o aos especialistas, motiva a realizac?a?o deste trabalho.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Anselmo Cardoso Paiva - Integrante / DA ROCHA, SIMARA VIEIRA - Coordenador.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    13. 2012-2015. 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: 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.
    14. 2012-2014. Deteccao Automatica de Massas em Imagens Digitalizadas de Mamografias atraves de Visao Bilateral utilizando Tecnicas de Segmentacao em Grafos e Aprendizado de Maquina
      Descrição: Estudos indicam que, não importando o nível de habilidade, todos os especialistas falham em detectar uma anormalidade em alguns momentos. Estudos recentes mostram que o índice de detecção da presença de câncer de mama poderia ser aumentado de 5% a 15% se ferramentas CAD fossem utilizadas (Kopans, 2000), (Freer, 2001). O objetivo deste projeto de pesquisa é propor uma metodologia para a detecção de lesões em imagens da mama, especificamente massas. Para isso, será necessário estudar, desenvolver e aplicar técnicas de processamento de imagem e reconhecimento de padrões. Assim, a partir deste trabalho, será possível a construção de um software de detecção auxiliado por computador para a área médica que possa servir como uma segunda opinião ao profissional, especialmente em casos de difícil detecção e diagnóstico de lesões cancerígenas na mama.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / DA ROCHA, SIMARA VIEIRA - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    15. 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: 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.
    16. 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: 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.
    17. 2011-2012. Deteccao e Diagnostico de Lesoes em Tecidos da Mama atraves de Imagens
      Descrição: Na medicina, técnicas de processamento de imagens vêm adquirindo uma importância ímpar para o diagnóstico e auxílio na intervenção médica. O tempo gasto para trabalhar com essas imagens, a subjetividade dos atributos extraídos e a necessidade contínua de investigação para o progresso na área, tem contribuído para o surgimento de novas técnicas de processamento e análise das imagens médicas que melhoram a qualidade do diagnóstico médico. O objetivo deste projeto de pesquisa é propor uma metodologia para a detecção e diagnóstico de lesões (massas e microcalcificações) na mama a partir das imagens térmicas e de mamografia da paciente. Para isso, será necessário estudar, implementar e aplicar técnicas de processamento de imagem e reconhecimento de padrões baseadas em segmentação em grafo, SIFT e geoestatistica espacial.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Coordenador / Anselmo Cardoso Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / Simara Vieira da Rocha - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
    18. 2010-2014. Imagens Medicas: Processamento, Analise e Visualizacao para Deteccao e Diagnostico de Cancer de Mama e Pulmao
      Descrição: Com relação às linhas de pesquisa de detecção e diagnóstico de câncer de pulmão e mama, o objetivo principal é desenvolver uma metodologia auxiliada por computador e baseada em processamento digital de imagens para dar suporte aos médicos na detecção e diagnóstico de câncer de pulmão e de mama, visando fornecer aos profissionais de saúde uma segunda opinião para identificar sua malignidade ou benignidade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . Integrantes: 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.
    19. 2010-2012. Reconhecimento de Face de Personalidades Historicas para Auxiliar na Recuperacao de Documentos em Acervos Digitais
      Descrição: O reconhecimento de faces é uma das ações mais corriqueiras no dia a dia de um ser vivo inteligente. Esta atividade executada com tanta naturalidade por seres humanos, tem despertado o interesse de pesquisadores que trabalham com Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Este projeto de pesquisa tem por objetivo pesquisar a viabilidade de desenvolvimento de uma metodologia para reconhecer faces de personalidades históricas para auxiliar na recuperação de documentos em acervos digital. Uma metodologia híbrida será aplicada ao reconhecimento facial, mesclando características das técnicas de textura com técnicas geométricas para o reconhecimento de faces, às técnicas de aprendizado de máquina. .. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Geraldo Braz Júnior - Integrante / Anselmo Cardoso Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Asla Medeiros e Sá - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
      Membro: Geraldo Braz Junior.
      Descrição: O reconhecimento de faces é uma das ações mais corriqueiras no dia a dia de um ser vivo inteligente. Esta atividade executada com tanta naturalidade por seres humanos, tem despertado o interesse de pesquisadores que trabalham com Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Este projeto de pesquisa tem por objetivo pesquisar a viabilidade de desenvolvimento de uma metodologia para reconhecer faces de personalidades históricas para auxiliar na recuperação de documentos em acervos digital. Uma metodologia híbrida será aplicada ao reconhecimento facial, mesclando características das técnicas de textura com técnicas geométricas para o reconhecimento de faces, às técnicas de aprendizado de máquina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Geraldo Braz Junior - Integrante / Asla Medeiros e Sá - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.
      Membro: Aristofanes Correa Silva.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (8)
    1. Honorable Mention for the work ?Multilevel CNN for Angle Closure Glaucoma Detection Using AS-OCT Images?, 27th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP).. 2020.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    2. Prêmio Fapema Teresinha Rego - Orientador de dissertação na área de Exatas e Tecnológicas, FAPEMA.. 2019.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    3. Melhor trabalho do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada a Saúde (modalidade Pôster) - SBCAS2018, UESC - UERN.. 2018.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    4. Melhor Trabalho na área de Exatas - PIBIC-UFMA - Pôster - Como orientador, PIBIC - UFMA.. 2017.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    5. Melhor trabalho no Encontro Acadêmico de Computação - 2017, UFMA.. 2017.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    6. Prêmio FAPEMA 2016: Maria Aragão - Categoria Jovem Cientísta - Orientador, FAPEMA.. 2016.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    7. Melhor trabalho na Jornada de Informática do Maranhão - 2016, UFMA.. 2016.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.
    8. Prêmio FAPEMA 2014 - Energias Alternativas - Categoria Tese de Doutorado, FAPEMA.. 2014.
      Membro: Geraldo Braz Júnior.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (7)
    1. 13ª Conferencia Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información - CISTI 2018. A webGIS measurement and clustering planning system for electric power consumer units. 2018. (Congresso).
    2. IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC 2018). Tear Film Classification using Phylogenetic Diversity Indexes as Texture Descriptor. 2018. (Congresso).
    3. XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente. Detecção automática de medidores elétricos em imagens utilizando uma combinação de svm e cnn. 2017. (Congresso).
    4. XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente. Segmentação automática de medidores eletromecânico e eletrônico baseado em imagens. 2017. (Congresso).
    5. Digital World - The Fifth International Conference on eHealth, Telemedicine, and Social Medicine eTELEMED 2013. A False Positive Reduction in Mass Detection Approach using Spatial Diversity Analysis. 2013. (Congresso).
    6. eTELEMED 2013, The Fifth International Conference on eHealth, Telemedicine, and Social Medicine. A False Positive Reduction in Mass Detection Approach using Spatial Diversity Analysis. 2013. (Congresso).
    7. International Conference on theoretical, experimental and applied signal and image processing techniques and systems. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (3)
    1. Braz Junior, Geraldo; PAIVA, A. C. ; SILVA, C. A. ; ROCHA, S. V. ; TEIXEIRA, M. A. M. ; OLIVEIRA, A. C. M. ; Vale, Samyr Beliche ; SOUSA, J. R. F. S. ; Soares Neto, Carlos de Sales ; BORCHARTT, T. B. ; CASTRO, C. E. P. S. ; Freire, Maria Auxiliadora. Jornada de Informática do Maranhão 2014. 2014. Congresso
    2. PAIVA, A. C. ; Silva, Aristófanes Corrêa ; ROCHA, Simara Vieira ; Soares Neto, Carlos de Sales ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; Freire, Maria Auxiliadora ; TEIXEIRA, M. A. M. ; OLIVEIRA, A. C. M. ; Coutinho, Luciano Reis ; CASTRO, C. E. P. S.. Jornada de Informática do Maranhão 2012. 2012. Congresso
    3. Braz Junior, Geraldo; PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; Coutinho, Luciano Reis ; SILVA, A. C. ; SILVA, F. J. S. E. ; TEIXEIRA, M. A. M. ; OLIVEIRA, A. C. M. ; ROCHA, Simara Vieira ; Freire, Maria Auxiliadora. Jornada de Informática do Maranhão 2010. 2010. Congresso

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (3)
    • Geraldo Braz Júnior ⇔ Anselmo Cardoso de Paiva (88.0)
      1. PINHEIRO, JULLYANA FIALHO ; DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON SOUSA ; TEIXEIRA, JORGE ANTONIO MEIRELES ; Junior, Geraldo Braz ; DE PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; VERAS, RODRIGO DE MELO SOUZA. Automatic Ocular Version Evaluation in Images using Random Forest. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 176, p. 114847, issn: 0957-4174, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. SOUSA, JEFFERSON ALVES ; PAIVA, ANSELMO ; SILVA, ARISTÓFANES ; ALMEIDA, JOÃO DALLYSON ; Braz Junior, Geraldo ; DINIZ, JOÃO OTÁVIO ; FIGUEREDO, WESLLEY KELSON ; GATTASS, Marcelo. Automatic segmentation of retinal layers in OCT images with intermediate age-related macular degeneration using U-Net and DexiNed. PLoS One. v. 16, p. e0251591, issn: 1932-6203, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. FERNANDES LEITE, FERNANDO HENRIQUE ; SOUSA DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON ; BATISTA DA CRUZ, LUANA ; MEIRELES TEIXEIRA, JORGE ANTONIO ; Junior, Geraldo Braz ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; Cardoso de Paiva, Anselmo. Surgical Planning of Horizontal Strabismus Using Multiple Output Regression Tree. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE. v. 134, p. 104493, issn: 0010-4825, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. DIAS JÚNIOR, DOMINGOS ALVES ; DA CRUZ, LUANA BATISTA ; BANDEIRA DINIZ, JOÃO OTÁVIO ; FRANÇA DA SILVA, GIOVANNI LUCCA ; Junior, Geraldo Braz ; Silva, Aristófanes Corrêa ; DE PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; NUNES, RODOLFO ACATAUASSÚ ; GATTASS, MARCELO. Automatic method for classifying COVID-19 patients based on chest X-ray images, using deep features and PSO-optimized XGBoost. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 183, p. 115452, issn: 0957-4174, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. FERNANDES, VANDECIA ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; de Paiva, Anselmo Cardoso ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; GATTASS, Marcelo. Bayesian convolutional neural network estimation for pediatric pneumonia detection and diagnosis. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE. v. 208, p. 106259, issn: 0169-2607, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. SEPULVEDA, LUIS F.M. ; DINIZ, PETTERSON S. ; DINIZ, JOÃO O.B. ; NETTO, STELMO M.B. ; CIPRIANO, CAROLINA L.S. ; ARAÚJO, ALEXANDRE C. ; LEMOS, VICTOR H.B. ; PESSOA, ALEXANDRE C.P. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; ALMEIDA, JOÃO D.S. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; PAIVA, ANSELMO C. ; BRAZ, GERALDO ; SILVA, MÁRCIA I.A. ; MONTEIRO, ELIANA M.G. ; SILVA, ITALO F.S. ; FERNANDES, EDUARDO C.. Forecasting of individual electricity consumption using Optimized Gradient Boosting Regression with Modified Particle Swarm Optimization. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. v. 105, p. 104440, issn: 0952-1976, 2021.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      7. DINIZ, JOÃO O. B. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SANTOS NETO, ANTONINO C. ; DA SILVA, GIOVANNI L. F. ; FERREIRA, JONNISON L. ; NETTO, STELMO M. B. ; ARAÚJO, JOSÉ D. L. ; DA CRUZ, LUANA B. ; SILVA, THAMILA F. B. ; DA S. MARTINS, CAIO M. ; FERREIRA, MARCOS M. ; REGO, VENICIUS G. ; BOARO, JOSÉ M. C. ; CIPRIANO, CAROLINA L. S. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; DE PAIVA, ANSELMO C. ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; DE ALMEIDA, JOÃO D. S. ; NUNES, RODOLFO A. ; MOGAMI, ROBERTO ; GATTASS, M.. Segmentation and quantification of COVID-19 infections in CT using pulmonary vessels extraction and deep learning. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS. v. 2021, p. 29367-29399, issn: 1380-7501, 2021.
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      8. LIMA, ALAN C. M. ; JÚNIOR, GERALDO BRAZ ; DE ALMEIDA, JOÃO D. S. ; DE PAIVA, ANSELMO C. ; VERAS, RODRIGO M. S.. An automated CNN architecture search for glaucoma diagnosis based on NEAT. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (DORDRECHT. ONLINE). v. 09, p. 104440, issn: 1380-7501, 2021.
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      9. DE BRITO SILVA, THAMILA FONTENELE ; de Paiva, Anselmo Cardoso ; Silva, Aristófanes Corrêa ; BRAZ JÚNIOR, Geraldo ; DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON SOUSA. Classification of breast masses in mammograms using geometric and topological feature maps and shape distribution. RESEARCH ON BIOMEDICAL ENGINEERING. v. 36, p. 225-235, issn: 2446-4732, 2020.
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      10. DA CRUZ, LUANA BATISTA ; SOUZA, JOHNATAN CARVALHO ; PAIVA, ANSELMO ; DALLYSON, JOAO ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; TEIXEIRA AIRES, KELSON ROMULO ; SILVA, ARISTOFANES ; GATTASS, Marcelo. Tear Film Classification in Interferometry Eye Images using Phylogenetic Diversity Indexes and Ripley's K Function. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. v. 24, p. 3491-3498, issn: 2168-2194, 2020.
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      11. AZEVEDO, L. M. ; ALMEIDA, J. D. S. ; PAIVA, A. C. ; BRAZ JÚNIOR, Geraldo ; VERAS, R. M. S.. DIAGNÓSTICO DE GLAUCOMA EM RETINOGRAFIAS USANDO ÍNDICES TAXONÔMICOS E APRENDIZADO DE MÁQUINA. REVISTA DE SISTEMAS E COMPUTAÇÃO - RSC. v. 10, p. 69-78, issn: 2237-2903, 2020.
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      12. ROMA, J. V. M. ; ALMEIDA, J. D. S. ; TEIXEIRA, J. A. M. ; BRAZ JÚNIOR, Geraldo ; PAIVA, A. C.. Método Computacional para Medição Automática do Diâmetro Limbar Computational Method for Automatic Measurement of the Limbus Diameter. REVISTA DE SISTEMAS E COMPUTAÇÃO - RSC. v. 10, p. 104-115, issn: 2237-2903, 2020.
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      13. DA CRUZ, LUANA BATISTA ; SOUZA, JOHNATAN CARVALHO ; DE SOUSA, JEFFERSON ALVES ; SANTOS, ALEX MARTINS ; de Paiva, Anselmo Cardoso ; DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON SOUSA ; SILVA, Aristófanes Corrêa ; BRAZ JÚNIOR, Geraldo ; GATTASS, Marcelo. Interferometer Eye Image Classification for Dry Eye Categorization using Phylogenetic Diversity Indexes for Texture Analysis. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE. v. 188, p. 105269, issn: 0169-2607, 2019.
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(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:38