Auxílio à pesquisa 21/03328-3 - Aprendizado computacional, Aprendizagem profunda - BV FAPESP
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Desenvolvimento de novas metodologias e soluções tecnológicas inteligentes em segmentação de imagens digitais e enfrentamento da COVID-19

Processo: 21/03328-3
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Wallace Correa de Oliveira Casaca
Beneficiário:Wallace Correa de Oliveira Casaca
Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional  Aprendizagem profunda  Processamento de imagens  Segmentação de imagens  Modelos preditivos  Métodos epidemiológicos  COVID-19  SARS-CoV-2  Pandemias 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Covid-19 | modelos matemáticos preditivos | plataforma computacional | Processamento de imagens | segmentação de imagens digitais | Visão Computacional e Soluções contra COVID-19

Resumo

Este projeto contempla duas linhas distintas de pesquisa: Segmentação de Imagens Digitais e Modelagem Epidemiológica da COVID-19 Dirigida por Dados. Trata-se de um projeto de natureza multidisciplinar que procura aliar desenvolvimentos teóricos e computacionais como solução de diferentes aplicações no âmbito da Inteligência Computacional, com resultados anteriores já publicados em conferências e periódicos de seletivo processo de aceitação como IEEE CVPR, IEEE TIP e IEEE TPAMI. Na frente de segmentação de imagens, serão exploradas novas concepções e estratégias de clustering em grafos construídos a partir de imagens digitais. Para essa tarefa, serão empregadas técnicas de corte espectral e de minimização de funcionais de energia, bem como estratégias de aprendizado profundo (deep learning) a fim de avaliar as potencialidades de operadores diferenciais em grafos no contexto de imagens, ou ainda investigar as entidades espectrais do referido grafo, isto é, seus autovalores e autofunções, viabilizando, desta forma, a formulação de novas metodologias e resultados teóricos. Na linha de enfrentamento da COVID-19, o projeto estende as ações e pesquisas ora em curso conduzidas pelo pesquisador e colaboradores no combate da pandemia no Brasil, que tem compreendido desde iniciativas de inclusão digital da sociedade em meio ao tema até o estudo de novos modelos matemáticos inteligentes para predição de dados epidemiológicos do novo coronavírus. (AU)

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Publicações científicas (15)
(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)
AMARAL, FABIO; CASACA, WALLACE; OISHI, CASSIO M.; CUMINATO, JOSE A.. Simulating Immunization Campaigns and Vaccine Protection Against COVID-19 Pandemic in Brazil. IEEE ACCESS, v. 9, p. 126011-126022, . (21/03328-3, 13/07375-0)
COLNAGO, MARILAINE; BENVENUTO, GIOVANA A.; CASACA, WALLACE; NEGRI, ROGERIO G.; FERNANDES, EDER G.; CUMINATO, JOSE A.. Risk Factors Associated with Mortality in Hospitalized Patients with COVID-19 during the Omicron Wave in Brazil. BIOENGINEERING-BASEL, v. 9, n. 10, p. 11-pg., . (21/03328-3, 13/07375-0, 21/01305-6)
BRUZADIN, ALDIMIR; BOAVENTURA, MAURILIO; COLNAGO, MARILAINE; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19. Neurocomputing, v. 522, p. 15-pg., . (21/03328-3, 13/07375-0, 21/01305-6)
PARRA, LARISSA M. P.; SANTOS, FABRICIA C.; NEGRI, ROGERIO G.; COLNAGO, MARILAINE; BRESSANE, ADRIANO; DIAS, MAURICIO A.; CASACA, WALLACE. Assessing the impacts of catastrophic 2020 wildfires in the Brazilian Pantanal using MODIS data and Google Earth Engine: A case study in the world's largest sanctuary for Jaguars. EARTH SCIENCE INFORMATICS, v. N/A, p. 11-pg., . (21/03328-3, 16/24185-8, 21/01305-6)
NEGRI, ROGERIO G.; LUZ, ANDREA E. O.; FRERY, ALEJANDRO C.; CASACA, WALLACE. Mapping Burned Areas with Multitemporal-Multispectral Data and Probabilistic Unsupervised Learning. REMOTE SENSING, v. 14, n. 21, p. 20-pg., . (21/01305-6, 21/03328-3)
ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; BRESSANE, ADRIANO; DIAS, MAURICIO A.; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. ABF: A data-driven approach for algal bloom forecasting using machine intelligence and remotely sensed data series. SOFTWARE IMPACTS, v. 17, p. 3-pg., . (21/03328-3, 16/24185-8, 21/01305-6)
ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; BRESSANE, ADRIANO; COLNAGO, MARILAINE; CASACA, WALLACE. ABD: A machine intelligent-based algal bloom detector for remote sensing images. SOFTWARE IMPACTS, v. 15, p. 3-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
BENVENUTO, GIOVANA A.; COLNAGO, MARILAINE; DIAS, MAURICIO A.; NEGRI, ROGERIO G.; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. A Fully Unsupervised Deep Learning Framework for Non-Rigid Fundus Image Registration. BIOENGINEERING-BASEL, v. 9, n. 8, p. 17-pg., . (13/07375-0, 21/01305-6, 19/26288-7, 21/03328-3)
LUZ, ANDREA ELIZA O.; NEGRI, ROGERIO G.; MASSI, KLECIA G.; COLNAGO, MARILAINE; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. Mapping Fire Susceptibility in the Brazilian Amazon Forests Using Multitemporal Remote Sensing and Time-Varying Unsupervised Anomaly Detection. REMOTE SENSING, v. 14, n. 10, p. 17-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
BENVENUTO, GIOVANA AUGUSTA; COLNAGO, MARILAINE; CASACA, WALLACE; IEEE. UNSUPERVISED DEEP LEARNING NETWORK FOR DEFORMABLE FUNDUS IMAGE REGISTRATION. 2022 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP), v. N/A, p. 5-pg., . (13/07375-0, 19/26288-7, 21/03328-3)
MARINHO, GIOVANNA CARREIRA; MARCILIO JUNIOR, WILSON ESTECIO; DIAS, MAURICIO ARAUJO; ELER, DANILO MEDEIROS; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE. Dimensionality Reduction and Anomaly Detection Based on Kittler's Taxonomy: Analyzing Water Bodies in Two Dimensional Spaces. REMOTE SENSING, v. 15, n. 16, p. 24-pg., . (16/24185-8, 21/03328-3, 20/06477-7, 21/01305-6)
ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; DIAS, MAURICIO A.; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. A Fully Unsupervised Machine Learning Framework for Algal Bloom Forecasting in Inland Waters Using MODIS Time Series and Climatic Products. REMOTE SENSING, v. 14, n. 17, p. 22-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6, 16/24185-8)
GINO, VINICIUS L. S.; NEGRI, ROGERIO G.; SOUZA, FELIPE N.; SILVA, ERIVALDO A.; BRESSANE, ADRIANO; MENDES, TATIANA S. G.; CASACA, WALLACE. Integrating Unsupervised Machine Intelligence and Anomaly Detection for Spatio-Temporal Dynamic Mapping Using Remote Sensing Image Series. SUSTAINABILITY, v. 15, n. 6, p. 19-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
NEGRI, ROGERIO G.; LUZ, ANDREA E. O.; FRERY, ALEJANDRO C.; CASACA, WALLACE; IEEE. Fire Detection with Multitemporal Multispectral Data and a Probabilistic Unsupervised Technique. 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE INTELLIGENCE FOR GEOANALYTICS AND REMOTE SENSING, MIGARS, v. N/A, p. 4-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
DIAS, MAURICIO ARAUJO; MARINHO, GIOVANNA CARREIRA; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE; MUNOZ, IGNACIO BRAVO; ELER, DANILO MEDEIROS. A Machine Learning Strategy Based on Kittler's Taxonomy to Detect Anomalies and Recognize Contexts Applied to Monitor Water Bodies in Environments. REMOTE SENSING, v. 14, n. 9, p. 38-pg., . (20/06477-7, 21/01305-6, 16/24185-8, 21/03328-3)

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