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
Graduada e Mestra em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), e doutora em Engenharia da Informação pela Universidade Federal do ABC (UFABC) pelo Centro de Matemática, Computação e Cognição. Com experiência nas áreas de Ciência da Computação e Engenharia da Informação, com ênfase em Processamento Digital de Imagens/ Processamento Multimídia, atua no desenvolvimento de sistemas de apoio a diagnósticos (do inglês, Computer-Aided Diagnosis - CAD). Tem pesquisas desenvolvidas e em desenvolvimento para normalização, segmentação, extração e seleção de características, e classificação com aplicação em imagens médicas, incluindo imagens histológicas coradas com hematoxilina-eosina (HE), imagens hematológicas e imagens de ressonância magnética. Seus interesses de pesquisa são relacionados ao processamento de imagens médicas, incluindo técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. É integrante do Laboratório Interdisciplinar de Processamento e Análise de Imagens (https://lipai.unifesp.br/) e colaboradora do Projeto de Extensão CodeLab (https://www.codelab-unifesp.org/). (Fonte: Currículo Lattes)
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Diagnósticos de câncer podem ser confirmados por análises computacionais e visuais de imagens histológicas. Entretanto, variações de cores dessas imagens podem prejudicar o desempenho de métodos computacionais. Técnicas de normalização podem ser utilizadas para corrigir essas variações provocadas pelo processo de coloração de tecidos com corantes de Hematoxilina-Eosina (H&E), comumente ut…
Apesar dos avanços na área de análise de imagens, especialmente a partir de redes neurais convolucionais (do inglês, Convolutional Neural Network - CNN), ainda é possível investigar o poder discriminativo de modelos híbridos de CNNs considerando diferentes formas de representações de imagens, tais como as desenvolvidas para produzir visualizações sobre os padrões de ativação neural de uma…
Diagnósticos de diferentes tipos de câncer podem ser confirmados pela análise de imagens obtidas pela digitalização de amostras de tecido coradas por Hematoxilina-Eosina (H&E). Essas imagens histológicas têm sido comumente utilizadas por pesquisas científicas para propostas de sistemas computacionais que auxiliem patologistas. Entretanto, o desempenho desses sistemas podem sofrer influênc…
Em áreas relacionadas a pesquisas histológicas, a técnica de coloração de tecidos com suspeita de câncer em biópsias é importante para a confirmação ou não das respectivas patologias investigadas. Técnicas de coloração, como o emprego do corante H&E (Hematoxilina-Eosina) são comumente utilizadas em tal prática laboratorial. Entretanto, existem, pela diferença de coloração das amostras, po…
Em áreas relacionadas a pesquisas histológicas, a técnica de coloração de tecidos com suspeita de câncer em biópsias é importante para a confirmação ou não das respectivas patologias investigadas. Técnicas de coloração, como o emprego do corante H&E (Hematoxilina-Eosina) são comumente utilizadas em tal prática laboratorial. Entretanto, existem, pela diferença de coloração das amostras, po…
A crescente incidência de casos de câncer impulsiona investigações científicas dessas doenças em diferentes áreas do conhecimento. A digitalização de amostras de tecido coradas com Hematoxilina-Eosina (H&E) permite a obtenção das chamadas imagens histológicas, utilizadas para definição de diagnósticos e, consequentemente, para a escolha de tratamentos eficazes. Com a obtenção dessas image…
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| 2 | Bolsas no país contratadas |
| 3 | Bolsas no país concluídas |
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