Bacharel em Computação com ênfase em Banco de Dados pela Universidade de São Paulo (USP). Mestre e Doutor em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP). Possui Pós-Doutoramento junto ao Departamento de Imagens Médicas, Hematologia e Oncologia Clínica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP), com estágio curto junto ao 3D Imaging Research Lab, MGH, Harvard University - Boston/US. Pesquisas de interesse abrangem o projeto de sistemas de Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo (CBMIR/CBIR), incluindo a análise de Imagens Médicas de diversas modalidades, técnicas de Aprendizado de Máquina e, principalmente, aspectos teóricos e de aplicação de Consultas por Similaridade. Atualmente é Professor Adjunto do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (IC/UFF), atuando nos cursos de Graduação e como Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação em Computação (PGC-IC/UFF). (Fonte: Currículo Lattes)
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Explorar grandes repositórios de dados médicos com critérios baseados em distância é particularmente difícil sempre que os objetos consultados estiverem muito próximos entre si. Por exemplo, estudos prévios sugerem que recuperar imagens muito parecidas pode prejudicar tanto a semântica quanto a aplicabilidade de programas de Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo (CBIR). A principal …
A complexidade dos dados armazenados em grandes bases de dados vem aumentando, gerando a necessidade de novas formas de consulta. Consultas por Similaridade vêm apresentando interesse crescente para tratar dados complexos, sendo as mais representativas a consulta por Abrangência (Range query) e a consulta aos k-Vizinhos mais Próximos (Nearest Neighboor query). Até recentemente, essas cons…
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