CV Lattes
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Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação (2001), mestrado (2002) e doutorado (2005) em Engenharia Mecatrônica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP), pós-doutorado (2006) pela Escola de Economia de São Paulo (FGV) e pós-doutorado (2007-2008) pela University of Pennsylvania Health System. Foi pesquisador na Yale University - School of Medicine (2008-2010) e professor Adjunto II na Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP, campus SJC), onde atuou como Coordenador do Curso de Engenharia Biomédica (2011-2013). Foi Diretor Assistente no Laboratory for Computational Neurodiagnostics (Dept. of Biomedical Engineering, Stony Brook University, SUNY) de 2014-2016. Desde 2016, atua como Associate Research Scientist na Yale University e, atualmente, é Research Engineer na Lockheed Martin em Inteligência Artificial. Tem experiência nas áreas de Engenharia Mecatrônica e Biomédica, com ênfase em Sistemas Inteligentes Embarcados, Modelos Probabilísticos, Imagens Biomédicas e Análise de Sinais Biológicos, atuando principalmente nos seguintes temas: redes Bayesianas, algoritmos aproximados de inferência, métodos de simulacão Monte Carlo Markov Chain, e aplicacão de técnicas de Inteligência Artificial em previsão macroeconômica e financeira. Desde 2007, vem se dedicando a técnicas de processamento de Imagens Biomédicas, Segmentação e Registro de imagens obtidas por ressonância magnética e métodos de conectividade funcional do cérebro. Liderou projetos financiados na área de análise de conectividade funcional de pacientes com epilepsia (Jovem Pesquisador, FAPESP) e tecnologia assistiva para inclusão digital de deficientes físicos utilizando sinais cerebrais (CNPq). Previamente, foi co-Investigador Principal em Projeto Temático FAPESP em Transtorno de Estresse Pós-traumático, componente Neuroimagem. Foi co-lider do Grupo de Investigação Biomédica por Imagens e Sinais (GIBIS) de 2011-2012. (Fonte: Currículo Lattes)
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Recentes avanços em processamento de imagens biomédicas têm propiciado um grande avanço no entendimento de alterações dos circuitos neurais e a repercussão destas mudanças em condições patológicas. Em particular, imagens obtidas por ressonância magnética funcional (RMF) tornaram possível a detecção, de forma não invasiva, de lesões em circuitos cerebrais envolvidos na gênese de crises epi…
Investigações em conectividade funcional, empregando imagens obtidas por ressonância magnética funcional (RMF), exigem a realização de uma série de procedimentos computacionais de pré-processamento das imagens. Fazem parte deste pré-processamento: a correção do tempo de aquisição das seções transversais (time slicing correction), o co-registro das sequências de imagens, e a normalização p…
O objetivo deste trabalho é aplicar em problemas econômicos os mais recentes avanços na área de modelos probabilísticos baseados em grafos. O modelo original que representa esta área é denominado rede Bayesiana, onde um grafo direcionado acíclico é utilizado para representar uma distribuição conjunta de probabilidades. A partir deste modelo, foram propostas generalizações com transições t…
O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos para cálculo de probabilidades marginais em modelos probabilísticos baseados em grafos. Nos últimos anos tais modelos tem sido amplamente adotados na área de inteligência artificial (em sistemas especialistas, em planejamento, em mineração de dados). O modelo original que representa esta área é denominado rede Bayesiana, onde um grafo dir…
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