CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
cursou Bacharelado em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (1983), mestrado em Ciências de Computação pelo ICMSC da Universidade de São Paulo (1987), doutorado em Física Computacional pela Universidade de São Paulo (1991), e pós-doutorado em Computação pela Carnegie Mellon University (1998-2000). Atualmente é Professora Titular no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, e membro da Coordenação Adjunta para Pesquisa e Inovação da FAPESP (a partir de 03/2021). Atuou na Coordenação de Área (Ciências e Engenharia de Computação) da FAPESP entre 10/2019 a 03/2021. Foi Presidente da Comissão de Pós-Graduação do ICMC-USP (05/2010 a 05/2016) e Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC-USP (12/2006 a 05/2010). Foi Substituta do Pró-Reitor de Pós-Graduação entre 05/2013 a 01/2016 e Assessora em Tecnologia de Informação da Pró-Reitoria de Pós-Graduação da USP no período de 07/2014 a 03/2018. Tem experiência na área de Ciências da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics) e Bases de Dados Multimídia, atuando principalmente nos seguintes temas: recuperação de imagens baseada em conteúdo, imagens médicas, CBIR, consultas por similaridade, extração de características de imagens, visualização de informação e mineração de imagens e dados complexos. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Conexiones climáticas y ambientales |
| Conexões climáticas e ambientais |
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Ciência e Inovação Digital em Saúde |
| Ciência e Inovação Digital em Saúde |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total): |
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| VEICULO: TITULO (DATA) |
Este projeto de pesquisa suplementar visa propor, explorar e desenvolver novos métodos e algoritmos a serem usados em processos de tomada de decisão para diagnóstico médico e prognóstico de pacientes no contexto da COVID-19. Estes métodos e algoritmos serão instanciados em sistemas e aplicativos que serão disponibilizados à comunidade científica para apoiar de modo rápido e preciso tal pr…
Hoje, quase todas as atividades humanas geram e/ou demandam armazenar e processar conjuntos de dados cada vez maiores, que muitas vezes são diversos e complexos. Esse cenário de crescimento vertiginoso, que ocorre tanto no meio científico, acadêmico, empresarial e até mesmo nas atividades de lazer, demanda novos métodos eficientes para organização e acesso. Tal cenário está sendo chamado …
O evento é constituído por seções técnicas de apresentação de artigos científicos, que são selecionados em processo de peer-review sob os cuidados do Comitê de Programa do evento. Há também palestras convidadas, mesa redonda e minicurso convidado... (AU)
Com o advento do big data, dados passaram a ser produzidos e gerados em larga escala, utilizados por modelos de Aprendizado de Máquina (AM) para gerar novos conhecimentos. Diversas áreas tem se beneficiado com o big data e AM, umas delas é a área da saúde, que pode empregar dados complexos como imagens para auxiliarem os especialistas médicos na tomada de decisão. Embora esses conceitos s…
Indexar e recuperar informações organizadas em bases de dados, de modo eficiente e preciso para responder às consultas solicitadas pelos usuários, são pilares do processo de engenharia e ciência de dados. Os sistemas computacionais atuais precisam manipular dados complexos (imagens, textos longos, vídeos, séries temporais, entre outros tipos de dados), que demandam tratamento diferenciado…
Os trabalhos sendo desenvolvidos dentro do projeto envolvem tanto aspectos teóricos, com o desenvolvimento de algoritmos e técnicas abordando a resolução de problemas específicos no contexto do projeto global, quanto aspectos práticos que transportam os resultados teóricos em implementações de software na forma de ferramentas prontas para os usuários finais. A maior parte dessas ferrament…
A pandemia do novo Coronavírus SARS-CoV-2 já teve a confirmação de mais de 40 milhões de casos em todo o mundo, sendo responsável por mais de um milhão de mortes. No Brasil, o estágio da COVID-19, nome dado a síndrome causada pelo SARS-CoV-2, é de mais de um milhão de infectados e mais de 150 mil mortes. Os pacientes diagnosticados com síndromes respiratórias agudas graves (SARS) são subm…
The objective of the work is to develop the machine learning algorithms andmethods being proposed in the project in an efficient platform integrating R, Python andC++. The algorithms are developed by the students and researchers of the project intraditional machine learning (ML) platforms (such as Weka), and efficiency (time ofexecution) is not a goal for the students, when making the wor…
Com a evolução da tecnologia, atualmente há uma enorme quantidade de imagens sendo produzidas diariamente. No cenário médico, não é diferente; muitas imagens provenientes de exames são produzidas e devem ser armazenadas e analisadas para benefício do paciente. Porém, a análise e anotação manual destas imagens demandam muito tempo e conhecimento específico do domínio de cada tipo de exame.…
A enorme quantidade de vídeos disponibilizada on-line todos os dias tem criado uma demanda por ferramentas inteligentes para apoiar necessidades básicas de sistemas multimídia, como indexação, recuperação e rotulação automática. Estratégias robustas de reconhecimento de eventos podem auxiliar diretamente tais necessidades. Uma abordagem comum para esta tarefa é extrair características de …
Nos últimos anos devido aos avanços na tecnologia tem aumentado significativamente a quantidade e variedade de dados disponíveis para análise. Esse cenário intensificou o desenvolvimento de estratégias, para o processamento rápido e automático desses dados. Os métodos de acesso métricos (MAMs) são estratégias para estes prósitos, eles trazem maneiras efetivas para acelerar o tempo de proc…
Serviços de mídias sociais como Facebook, Flickr e Google+ permitem que um usuário compartilhe diversas imagens, vídeos e comentários. Desse modo, ocorre a geração de um grande volume de dados, apresentando um grande desafio para as tarefas de recuperação de informação. Diferentemente de dados convencionais como números e pequenas cadeias de caracteres, não faz sentido comparar imagens e …