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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 de Área (Ciências e Engenharia de Computação) da FAPESP (a partir de 10/2019). 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 Ciência 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)
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...
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 chama...
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.O detalhamento das atividades e o programa premilinar do evento encontra-se no arquivo anexado: DescricaoEvento.pdf. (AU)
O bolsista deverá apoiar atividades voltadas para a organização de um banco de dados de exames de pacientes diagnosticados com Covid-19 e com outras doenças de interesse do projeto, contendo imagens e dados clínicos complementares, obtidos localmente nos serviços relacionados na proposta, bem como a partir da seleção e extração de casos de bases de dados de domínio público. Como parte ...
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 s...
Os trabalhos que vêm sendo desenvolvidos dentro do projeto temático 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 pa...
A produção de documentos como artigos, páginas web, teses e relatórios baseados em conjuntos de imagens (exames médicos, laudos técnicos, etc) vem sendo armazenados em meios digitais em quantidade e complexidade crescente. Tais aplicações desafiam tanto a eficiência quanto a eficácia dos SGBDs. Os problemas de se tratar dados em grande quantidade, escopo, complexidade e distribuição vê...
Em um cenário de intensa geração e disseminação de dados multimídia, é observada uma crescente demanda de tecnologia para processamento, compressão e recuperação destes dados, especialmente, vídeos digitais. Precisão e eficiência são fatores essenciais para viabilizar métodos e aplicações de armazenamento e gerenciamento de grandes volumes de dados de vídeos. Vários sistemas de Content...
O aumento expressivo tanto da quantidade quanto da variedade de dados disponíveis para análise tem alavancado a necessidade do desenvolvimento de metodologias que permitam o entendimento, o processamento e a sumarização de dados de maneira rápida e automática. Um recurso que tem se mostrado fundamental para obter entendimento e conhecimento a partir de grandes porções de dados está rel...
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 ...
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 p...
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...
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
| Publicações | 19 |
| Citações | 29 |
| Cit./Artigo | 1,5 |
| Dados do Web of Science | |
TRAINA, AGMA J. M.; BRINIS, SAFIA; PEDROSA, V, GLAUCO; AVAIHAIS, LETRICIA P. S.; TRAINA JR, CAETANO. Querying on large and complex databases by content: Challenges on variety and veracity regarding real applications. INFORMATION SYSTEMS, v. 86, p. 10-27, DEC 2019. Citações Web of Science: 0. (16/17078-0, 13/27101-1)
BALAN, ANDRE G. R.; TRAINA, AGMA J. M.; RIBEIRO, MARCELA X.; MARQUES, PAULO M. A.; TRAINA, JR., CAETANO. Smart histogram analysis applied to the skull-stripping problem in T1-weighted MRI. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 42, n. 5, p. 509-522, MAY 2012. Citações Web of Science: 3. (07/50285-0, 03/01769-4, 05/04272-9)
MARCOS R. VIEIRA; CAETANO TRAINA JR.; FABIO J. T. CHINO; AGMA J. M. TRAINA. DBM-Tree: trading height-balancing for performance in metric access methods. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 11, n. 3, p. -, Abr. 2006. (01/11987-3, 01/12536-5, 02/07318-1)
BLANCO, GUSTAVO; TRAINA, AGMA J. M.; TRAINA JR, CAETANO; AZEVEDO-MARQUES, PAULO M.; JORGE, ANA E. S.; DE OLIVEIRA, DANIEL; BEDO, MARCOS V. N.. A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 183, JAN 2020. Citações Web of Science: 2. (16/17078-0)
OLIVEIRA, PAULO H.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; OLIVEIRA, WILLIAN D.; PAIXAO, RAFAEL S.; TRAINA, AGMA J. M.; TRAINA, CAETANO. Employing Domain Indexes to Efficiently Query Medical Data From Multiple Repositories. IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, v. 23, n. 6, p. 2220-2229, NOV 2019. Citações Web of Science: 1. (16/17078-0, 15/15392-7, 16/17330-1)
LINARES, OSCAR CUADROS; HAMANN, BERND; BATISTA NETO, JOAO. Segmenting Cellular Retinal Images by Optimizing Super-Pixels, Multi-Level Modularity, and Cell Boundary Representation. IEEE Transactions on Image Processing, v. 29, p. 809-818, 2020. Citações Web of Science: 0. (18/06074-0, 12/24036-1)
SPADON, GABRIEL; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A.. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, AUG 13 2019. Citações Web of Science: 0. (16/17078-0, 17/08376-0, 19/04461-9, 13/07375-0, 16/16987-7, 16/18615-0, 14/25337-0)
SINOARA, ROBERTA A.; CAMACHO-COLLADOS, JOSE; ROSSI, RAFAEL G.; NAVIGLI, ROBERTO; REZENDE, SOLANGE O.. Knowledge-enhanced document embeddings for text classification. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 163, p. 955-971, JAN 1 2019. Citações Web of Science: 4. (16/17078-0, 16/07620-2, 13/14757-6)
DE SOUSA‚ E.P.M.; TRAINA‚ A.J.M.; TRAINA‚ C.; FALOUTSOS‚ C.. Measuring evolving data streams’ behavior through their intrinsic dimension. NEW GENERATION COMPUTING, v. 25, n. 1, p. 33-60, 2006. (05/04272-9, 01/03370-6)
ARANTES, ADRIANO SIQUEIRA; VIEIRA, MARCOS R.; TRAINA JUNIOR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. Efficient algorithms to execute complex similarity queries in RDBMS. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 9, n. 3, p. 5-24, Apr. 2004. (01/11987-3, 02/07318-1, 01/02426-8)
BRINIS, SAFIA; TRAINA, JR., CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. Hollow-tree: a metric access method for data with missing values. JOURNAL OF INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS, v. 53, n. 3, SI, p. 481-508, DEC 2019. Citações Web of Science: 0. (16/17078-0)
GIUNTINI, FELIPE T.; CAZZOLATO, MIRELA T.; DOS REIS, MARIA DE JESUS DUTRA; CAMPBELL, ANDREW T.; TRAINA, AGMA J. M.; UEYAMA, JO. A review on recognizing depression in social networks: challenges and opportunities. JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING, JAN 2020. Citações Web of Science: 0. (16/17078-0, 18/24414-2, 13/07375-0, 18/17335-9)
MONTEIRO OLIVEIRA, JADSON JOSE; FERREIRA CORDEIRO, ROBSON LEONARDO. Unsupervised dimensionality reduction for very large datasets: Are we going to the right direction?. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 196, MAY 21 2020. Citações Web of Science: 0. (16/17078-0, 18/05714-5)
MAGALHAES TENORIO, ARIANE PRISCILLA; FALEIROS, MATHEUS CALIL; FERREIRA JUNIOR, JOSE RANIERY; DALTO, VITOR FAEDA; ASSAD, RODRIGO LUPPINO; LOUZADA-JUNIOR, PAULO; YOSHIDA, HIROYUKI; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO HENRIQUE; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI. A study of MRI-based radiomics biomarkers for sacroiliitis and spondyloarthritis. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY, v. 15, n. 10, JUN 2020. Citações Web of Science: 0. (16/17078-0, 14/50889-7)
FELIPE, JOAQUIM CEZAR; TRAINA, JR., CAETANO; MACHADO TRAINA, AGMA JUCI. A New Family of Distance Functions for Perceptual Similarity Retrieval of Medical Images. JOURNAL OF DIGITAL IMAGING, v. 22, n. 2, p. 183-201, APR 2009. Citações Web of Science: 8. (04/02215-5)
BUENO‚ R.; TRAINA‚ A.J.M.; TRAINA‚ C.. Genetic algorithms for approximate similarity queries. DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING, v. 62, n. 3, p. 459-482, 2007. (02/07318-1, 02/11771-3)
FALEIROS, MATHEUS CALIL; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO HENRIQUE; DALTO, VITOR FAEDA; FERREIRA JUNIOR, JOSE RANIERY; MAGALHAES TENORIO, ARIANE PRISCILLA; LUPPINO-ASSAD, RODRIGO; LOUZADA-JUNIOR, PAULO; RANGAYYAN, RANGARAJ MANDAYAM; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI. Machine learning techniques for computer-aided classification of active inflammatory sacroiliitis in magnetic resonance imaging. ADVANCES IN RHEUMATOLOGY, v. 60, n. 1, MAY 7 2020. Citações Web of Science: 1. (16/17078-0, 18/07765-6)
SUNDERMANN, CAMILA VACCARI; DE PADUA, RENAN; TONON, VITOR RODRIGUES; MARCACINI, RICARDO MARCONDES; DOMINGUES, MARCOS AURELIO; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. A context-aware recommender method based on text and opinion mining. EXPERT SYSTEMS, AUG 2020. Citações Web of Science: 1. (16/17078-0, 18/04651-0)
FERREIRA-JUNIOR, JOSE RANIERY; KOENIGKAM-SANTOS, MARCEL; MAGALHAES TENORIO, ARIANE PRISCILLA; FALEIROS, MATHEUS CALIL; GARCIA CIPRIANO, FEDERICO ENRIQUE; FABRO, ALEXANDRE TODOROVIC; NAPPI, JANNE; YOSHIDA, HIROYUKI; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI. CT-based radiomics for prediction of histologic subtype and metastatic disease in primary malignant lung neoplasms. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY, v. 15, n. 1, NOV 2019. Citações Web of Science: 5. (16/17078-0, 14/50889-7)
CHINO, DANIEL Y. T.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; JORGE, ANA E. S.; TRAINA-, JR., CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 191, JUL 2020. Citações Web of Science: 1. (16/17078-0, 18/24414-2, 16/17330-1, 14/25125-3)
CAZZOLATO, MIRELA T.; SCABORA, LUCAS C.; NESSO-JR, MARCOS R.; MILANO-OLIVEIRA, LUIS F.; COSTA, ALCEU F.; KASTER, DANIEL S.; KOENIGKAM-SANTOS, MARCEL; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; TRAINA-JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. dp-BREATH: Heat maps and probabilistic classification assisting the analysis of abnormal lung regions. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 173, p. 27-34, MAY 2019. Citações Web of Science: 2. (18/24414-2, 16/17078-0, 16/17330-1)
SPADON, GABRIEL; BRANDOLI, BRUNO; ELER, DANILO M.; RODRIGUES-, JR., JOSE F.. Detecting multi-scale distance-based inconsistencies in cities through complex-networks. JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, v. 30, p. 209-222, JAN 2019. Citações Web of Science: 1. (16/17078-0, 17/08376-0, 16/02557-0)
FREITAS, HEITOR; FAICAL, BRUNO S.; CARDOSO E SILVA, ALEF VINICIUS; UEYAMA, JO. Use of UAVs for an efficient capsule distribution and smart path planning for biological pest control. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 173, JUN 2020. Citações Web of Science: 0. (13/07375-0, 18/17335-9, 18/06228-7)
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SILVA, Sergio Francisco da. Seleção de características por meio de algoritmos genéticos para aprimoramento de rankings e de modelos de classificação. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (07/52801-6)
COSTA, Alceu Ferraz. Mineração de Dados de Atividade de Usuários em Serviços de Mídia Social. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (12/00005-0)
BUGATTI, Pedro Henrique. Arcabouço para recuperação de imagens por conteúdo visando à percepção do usuário. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (08/00485-6)
SILVA, Marcelo Ponciano da. Processamento de consultas por similaridade em imagens médicas visando à recuperação perceptual guiada pelo usuário. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (07/53620-5)
CHINO, Daniel Yoshinobu Takada. Mineração de padrões frequentes em séries temporais para apoio à tomada de decisão em agrometereologia. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (11/15017-0)
BUENO, Josiane Maria. Suporte à recuperação de imagens médicas baseadas em conteúdo através de Histogramas Métricos.. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (98/03209-6)
JÚNIOR, José Fernando Rodrigues. "Desenvolvimento de um Framework para Análise Visual de Informações Suportando Data Mining". Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (01/11287-1)
CHINO, Fabio Jun Takada. "Visualizando a organização e o comportamento de estruturas métricas: aplicações em consultas por similaridade". Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (01/12536-5)
BALAN, André Guilherme Ribeiro. Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (03/01769-4)
JÚNIOR, José Fernando Rodrigues. Design espacial-perceptivo: uma nova compreensão para representações visuais interativas. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (03/01144-4)
BALAN, André Guilherme Ribeiro. Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (03/01769-4)
JÚNIOR, José Fernando Rodrigues. Design espacial-perceptivo: uma nova compreensão para representações visuais interativas. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (03/01144-4)
BUGATTI, Pedro Henrique. Análise da influência de funções de distância para o processamento de consultas por similaridade em recuperação de imagens por conteúdo. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (06/54462-1)
RIBEIRO, Marcela Xavier. Suporte a sistemas de auxílio ao diagnóstico e de recuperação de imagens por conteúdo usando mineração de regras de associação. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (04/02215-5)
CHINO, Daniel Yoshinobu Takada. Mineração de padrões frequentes em séries temporais para apoio à tomada de decisão em agrometereologia. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (11/15017-0)
COLTURATO, Danielle Bentivoglio. Ambiente interativo para visualização de dados de neurônios. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (98/16173-0)
SOUZA, Jessica Andressa de. Agrupamento de dados complexos para apoiar consultas por similaridade com tratamento de restrições. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (13/21378-1)