CV Lattes
Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Medicina (FM) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Física pela Universidade Federal de Goiás (2000), mestrado (2003) e doutorado (2007) no Departamento de Física Geral da Universidade de São Paulo. Ganhou a bolsa Mansfield fellowship no Sir Peter Mansfield Magnetic Imaging Centre da Universidade de Nottingham na Inglaterra e foi bolsista de pós-doutorado dentro do projeto Cinapce/FAPESP na Universidade de Sao Paulo. Foi bolsista pesquisadora do programa DCR-CNPq/FAPEG na Universidade Federal de Goiás. Tem experiência na área de inferência estatística em técnicas não-invasivas para estudo do cérebro, como a imagem funcional por ressonância magnética (fMRI, sigla em inglês) e a Eletroencefalografia (EEG). Tem interesse em tratamento de dados médicos para estudos das funçoes e dinâmicas cerebrais. Tem construído um software de codigo aberto para ser usado como uma ferramenta de rotina para a comunidade científica de fMRI e para uso hospitalar ajudando no diagnóstico, prognósticos de pacientes com doenças diversas. (Fonte: Currículo Lattes)
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No que tange os estudos de conectividade cerebral há hoje dois problemas cruciais: (a) o caso complementar de dados multimodais (EEG, fMRI) e (b) a adequada redução de dimensão para inferências mais robustas. O primeiro problema diz respeito à busca de como melhor fazer uso das informações presentes em sinais de conteúdo dinâmico diverso (taxas de amostragem/ espectros diferentes etc) pos…
Há dois objetivos neste projeto associados à tratamento de imagens fMRI. (1) Método Multigrid Bayesiano. O método é inspirado em técnicas de multigrid. Seu objetivo é construir uma distribuição de probabilidade a priori para atribuição de atividade a um dado pixel a partir das propriedades globais da imagem. Uma vez feito isto, o nível de atividade é proporcional à distribuição de probabi…
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