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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
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  Coronavirus 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)

Publicações científicas (5)
(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)
CAZZOLATO, MIRELA T.; RAMOS, JONATHAN S.; RODRIGUES, LUCAS S.; SCABORA, LUCAS C.; CHINO, DANIEL Y. T.; JORGE, ANA E. S.; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; JR, CAETANO TRAINA; TRAINA, AGMA J. M. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 134, JUL 2021. Citações Web of Science: 0.
BRANDOLI, BRUNO; DE GEUS, ANDRE R.; SOUZA, JEFFERSON R.; SPADON, GABRIEL; SOARES, AMILCAR; RODRIGUES, JR., JOSE F.; KOMOROWSKI, JERZY; MATWIN, STAN. Aircraft Fuselage Corrosion Detection Using Artificial Intelligence. SENSORS, v. 21, n. 12 JUN 2021. Citações Web of Science: 0.
ALVES, MATHEUS A. C.; CORDEIRO, ROBSON L. F. Effective and unburdensome forecast of highway traffic flow with adaptive computing. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 212, JAN 5 2021. Citações Web of Science: 0.
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. Citações Web of Science: 0.
GIUNTINI, FELIPE TALIAR; DE MORAES, KAUE L.; CAZZOLATO, MIRELA T.; KIRCHNER, LUZIANE DE FATIMA; DOS REIS, MARIA DE JESUS D.; TRAINA, AGMA J. M.; CAMPBELL, ANDREW T.; UEYAMA, JO. Modeling and Assessing the Temporal Behavior of Emotional and Depressive User Interactions on Social Networks. IEEE ACCESS, v. 9, p. 93182-93194, 2021. Citações Web of Science: 0.

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