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Desenvolvimento de plataforma para execução de consultas por similaridade sobre dados complexos usando estruturas de indexação multimétricas

Processo: 21/02412-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de abril de 2021
Vigência (Término): 31 de agosto de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Caetano Traina Junior
Beneficiário:Jonathan da Silva Ramos
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):Diagnóstico por imagem   Consultas por similaridade   Radiômica   Informática médica   Bases de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Apoio a diagnóstico médico | Consultas por Similaridade | Extração de características de imagens médicas | Imagens Médicas | Indexação de dados complexos | Radiômica | Bases de Dados, Mineração de Dados

Resumo

Um dos objetivos do projeto MiVisBD é o tratamento de bases de dados que representam informações médicas. De maneira distinta das bases tradicionais, informações médicas são constituídas de objetos complexos, representados e comparados não diretamente pelas operações correspondentes tradicionais, mas por operações que admitem amplas variações em sua definição, cada uma das quais devem ser especificadas e personalizada de acordo com as necessidades de cada aplicação e instituição. O beneficiário desta bolsa irá integrar algoritmos e métodos desenvolvidos no projeto em uma plataforma que torne acessível, a profissionais de computação, os resultados dos desenvolvimentos mais conceituais envolvendo a busca de dados complexos comparando por múltiplas características, e prover um conjunto básico de representação e de operadores de acesso e comparação para as informações médicas que têm sido produzidas e estudadas no projeto MiVisBD. (AU)

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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)
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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