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

Processo: 20/07200-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2020 - 30 de junho de 2022
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
Pesq. 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
Assunto(s):Processamento de imagens  Diagnóstico por imagem  Radiômica  Diagnóstico por computador  Algoritmos  COVID-19  Pandemias  Coronavírus da síndrome respiratória aguda grave 2  Infecções por Coronavirus  Mineração de dados complexos 

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)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Pós-doutorado em ciências da computação na USP em São Carlos