Liang Shen

Possui graduação em Ciências Moleculares pela Universidade de São Paulo (2020) e mestrado em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da USP (IME-USP). Atua na área de inteligência artificial e visão computacional, com foco no uso de aprendizado de máquina para análise de imagens médicas. Durante o mestrado, desenvolveu a dissertação "Classificação de imagens de CT de tórax no contexto da COVID-19", explorando métodos computacionais para avaliação da extensão do acometimento pulmonar por COVID-19 em exames de tomografia computadorizada.Possui experiência em aprendizado profundo (deep learning), classificação de imagens médicas e desenvolvimento de modelos de agregação de predições. Durante a graduação, realizou iniciações científicas na área de neurociência experimental (UFABC), estudando a função do córtex pré-frontal de ratos em tarefas de percepção temporal, e em inteligência artificial aplicada (IME-USP), comparando técnicas de machine learning para previsão de transações de clientes e análise de tweets sobre desastres naturais.Atualmente, tem interesse em continuar suas pesquisas na interface entre visão computacional e aplicações médicas, explorando abordagens de aprendizado de máquina para análise e interpretação de exames de imagem. (Fonte: Currículo Lattes)