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Desenvolvimento de software de apoio para consultas por similaridade em bases de dados de saúde

Processo: 21/00360-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de março de 2021
Vigência (Término): 28 de fevereiro 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:Ivar Vargas Belizario
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
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):Sistemas de gerenciamento de base de dados   Bases de dados   Desenvolvimento de software   Consultas por similaridade   Interoperabilidade   Algoritmos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Bases de Dados Médicos | Consultas por Similaridade | extração de características de imagens | Funções de Distância | interoperabilidade | Omop | Bases de Dados, Mineração de Dados

Resumo

Os trabalhos sendo desenvolvidos dentro do projeto envolvem tanto aspectos teóricos, com o desenvolvimento de algoritmos e técnicas abordando a resolução de problemas específicos no contexto do projeto global, quanto aspectos práticos que transportam os resultados teóricos em implementações de software na forma de ferramentas prontas para os usuários finais. A maior parte dessas ferramentas incorporam os resultados teóricos de maneira direta, fazendo com que possíveis técnicos que venham a utilizá-las precisem ter conhecimentos aprofundados de todos os aspectos envolvidos. Em contraposição, os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados tendem a disponibilizar recursos que tanto facilitam o desenvolvimento de aplicativos quanto agilizam a sua execução nas tarefas de manipulação de dados. Para incorporar novos algoritmos e tecnologias em um SGBD, é necessário que eles possam ser implementados seguindo a regra de que sejam genéricos o suficiente para interagir de maneira estável e robusta com os demais recursos de manipulação de dados dos SGBD. Este projeto tem desenvolvido conceitos e ferramentas envolvendo consultas por similaridade, e a variedade dessas atividades tem criado na equipe do projeto conhecimento e experiência suficientes para estender um SGBD de produção para incluir o tratamento dessas consultas como parte dos seus recursos.

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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)
BELIZARIO, IVAR VARGAS; LINARES, OSCAR CUADROS; SANTO BATISTA NETO, JOAO DO ESPIRITO. Automatic image segmentation based on label propagation. IET IMAGE PROCESSING, v. 15, n. 11, p. 2532-2547, . (18/06074-0, 21/00360-3)
RAMOS, JONATHAN S.; DE AGUIAR, ERIKSON J.; BELIZARIO, IVAR, V; COSTA, MARCUS V. L.; MACIEL, JAMILLY G.; CAZZOLATO, MIRELA T.; TRAINA, CAETANO, JR.; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO H.; TRAINA, AGMA J. M.; SHEN, L; et al. Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: A Comparison of Traditional Machine Learning and Deep Learning. 2022 IEEE 35TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., . (21/02412-0, 20/11258-2, 16/17078-0, 21/11403-5, 21/00360-3, 21/08982-3, 18/04266-9)

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