Busca avançada
Ano de início
Entree

Prognóstico médico avançado baseado em conceitos de grafos e redes neurais artificiais

Processo: 19/04461-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2019
Vigência (Término): 31 de outubro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:José Fernando Rodrigues Júnior
Beneficiário:Gabriel Spadon de Souza
Supervisor no Exterior: Jimeng Sun
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: Georgia Institute of Technology, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:17/08376-0 - Análise e aperfeiçoamento de sistemas urbanos por meio de mapas digitais representados por redes complexas, BP.DR
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Agrupamento de dados   Aprendizagem profunda   Processamento de linguagem natural

Resumo

Aprendizagem profunda (AP) provou ter sucesso em uma ampla gama de domínios, de acústica e imagens até processamento de linguagem natural. No entanto, aplicar aprendizado profundo a dados modelados como grafos é uma tarefa não trivial devido às propriedades únicas dos grafos. Recentemente, uma quantidade significativa de pesquisas têm sido dedicada a essa área, melhorando notavelmente técnicas de análise de grafos. Empregar estas novas técnicas no domínio médico ainda é sem precedentes, mas com grande potencial para contribuições ao analisar Registros Médicos Eletrônicos (RMEs) usando gráficos e redes neurais artificiais. Neste contexto, este projeto tem foco na atividade de fenotipagem computacional por meio da análise das entidades inerentes aos RMEs, estreitando as causas, sintomas, procedimentos e tratamentos de uma ou mais doenças com mais precisão do que os métodos anteriores e também com mais confiabilidade, concisão e auto-interpretabilidade através de agrupamento hierárquico semi-supervisionado em redes neurais de grafos (RNGs). As atividades relacionadas a tal tarefa incluem lidar com as várias questões relacionadas à aplicação da aprendizagem profunda no contexto específico de dados clínicos usando grafos. Esses problemas incluem demandas de pré-processamento para produzir conjuntos de dados clínicos grandes e limpos; modelagem de informações complexas por meio de grafos; aperfeiçoar as arquiteturas de AP em relação aos problemas específicos do tratamento prognóstico; rodadas de testes de treinamento iterativo para obter métodos altamente precisos; e validação clínica dos resultados. Os resultados esperados, por outro lado, são de amplo interesse para a comunidade científica nacional e internacional. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas
(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)
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.
BRANDOLI, BRUNO; SPADON, GABRIEL; ESAU, TRAVIS; HENNESSY, PATRICK; CARVALHO, ANDRE C. P. L.; AMER-YAHIA, SIHEM; RODRIGUES, JR., JOSE F. DropLeaf: A precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 180, JAN 2021. Citações Web of Science: 0.
SPADON, GABRIEL; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, AUG 13 2019. Citações Web of Science: 0.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.