Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico

• Processo: 20/07200-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Agma Juci Machado Traina
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Caetano Traina Junior ; Diego Armando Cardona Cardenas ; Elaine Parros Machado de Sousa ; José Fernando Rodrigues Júnior ; José Raniery Ferreira Junior ; Leticia Rittner ; Marcel Koenigkam Santos ; Marco Antonio Gutierrez ; Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques ; Roberto de Alencar Lotufo ; Robson Leonardo Ferreira Cordeiro
• Vinculado ao auxílio: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 20/12528-3 - Organização de banco de dados e suporte ao aprendizado de máquina para estudos de radiômica de COVID-19, BP.TT; 20/14180-4 - Desenvolvimento de marcadores radiográficos quantitativos para Medicina de Precisão de síndromes respiratórias agudas, BP.PD; 20/10902-5 - Tratamento de consulta por similaridade em dados incompletos em um SGBD Relacional, BP.TT
• Assunto(s): Processamento de imagens Diagnóstico por imagem Radiômica Diagnóstico por computador Algoritmos COVID-19 Pandemias Controle de doenças transmissíveis SARS-CoV-2 Infecções por Coronavirus Mineração de dados complexos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados Complexos | Computer-Aided Diagnosis | Covid-19 | processamento de imagens médicas | Radiômica | sistemas computacionais de apoio ao diagnóstico | Processamento gráfico, bases de dados

Resumo

Este projeto de pesquisa suplementar visa propor, explorar e desenvolver novos métodos e algoritmos a serem usados em processos de tomada de decisão para diagnóstico médico e prognóstico de pacientes no contexto da COVID-19. Estes métodos e algoritmos serão instanciados em sistemas e aplicativos que serão disponibilizados à comunidade científica para apoiar de modo rápido e preciso tal processo de tomada de decisão. Os desafios a serem sobrepujados começam na montagem de bases de dados e imagens provenientes de plataformas distintas e muitas vezes incompletas, e à aplicação da técnica de radiômica sobre imagens de Raio-X (RX) e tomografia computadorizada (TC), com a premissa de que características quantitativas e qualitativas massivas sobre imagens de RX podem trazer a informação necessária ao diagnóstico de COVID-19, do mesmo modo que a TC fornece. A vantagem dessa abordagem que será investigada é o custo menor e a maior disponibilidade de RX, permitindo que mais pacientes sejam beneficiados pelos resultados dessa proposta. Além de disponibilizar material curado e consistente para pesquisas e avanços na área de COVID-19. Além disso, bases de dados e imagens consistentes para pesquisa serão disponibilizadas para a comunidade da área. (AU)

Publicações científicas

(24)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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GIUNTINI, FELIPE TALIAR; DE MORAES, KAUE L. P.; CAZZOLATO, MIRELA T.; KIRCHNER, LUZIANE DE FATIMA; DOS REIS, MARIA DE JESUS D.; TRAINA, AGMA J. M.; CAMPBELL, ANDREW T.; UEYAMA, JO. Tracing the Emotional Roadmap of Depressive Users on Social Media Through Sequential Pattern Mining. IEEE ACCESS, v. 9, p. 97621-97635, 2021. (18/24414-2, 20/07200-9, 13/07375-0, 16/17078-0, 20/11258-2, 18/17335-9)

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DE AGUIAR, ERIKSON J.; MARCOMINI, KAREM D.; QUIRINO, FELIPE A.; GUTIERREZ, MARCO A.; TRAINA, CAETANO, JR.; TRAINA, AGMA J. M.; DRUKKER, K; IFTEKHARUDDIN, KM. Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases. MEDICAL IMAGING 2022: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS, v. 12033, p. 7-pg., 2022-01-01. (20/07200-9, 16/17078-0, 20/14180-4)

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CLEMENTINO JR, JOSE M.; BONES, CHRISTIAN C.; FAICAL, BRUNO S.; LINARES, OSCAR C.; LIMA, DANIEL M.; GUTIERREZ, MARCO A.; TRAINA JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.; DEHERRERA, AGS; GONZALEZ, AR; et al. Bag-of-Attributes Representation: a Vector Space Model for Electronic Health Records Analysis in OMOP. 2020 IEEE 33RD INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS(CBMS 2020), v. N/A, p. 6-pg., 2020-01-01. (18/06228-7, 16/17078-0, 20/07200-9, 19/04660-1, 18/06074-0)

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RAMOS, JONATHAN S.; MACIEL, JAMILLY G.; CAZZOLATO, MIRELA T.; TRAINA JR, CAETANO; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO H.; TRAINA, AGMA J. M.; ALMEIDA, JR; GONZALEZ, AR; SHEN, L; KANE, B; et al. BEAUT: a radiomic approach to identify potential lumbar fractures in magnetic resonance imaging. 2021 IEEE 34TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (20/11258-2, 17/23780-2, 20/07200-9, 16/17078-0, 18/04266-9)

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DE AGUIAR, ERIKSON J.; COSTA, MARCUS V. L.; TRAINA-, CAETANO, JR.; TRAINA, AGORA J. M.; ALMEIDA, JR; SPILIOPOULOU, M; ANDRADES, JAB; PLACIDI, G; GONZALEZ, AR; SICILIA, R; et al. Assessing Vulnerabilities of Deep Learning Explainability in Medical Image Analysis Under Adversarial Settings. 2023 IEEE 36TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS, CBMS, v. N/A, p. 4-pg., 2023-01-01. (16/17078-0, 20/07200-9, 21/08982-3)