GPCA – Grupo de Pesquisa em Computação Aplicada do IF SudesteMG

Informática Biomédica

Informática Biomédica

A informática biomédica é uma área de pesquisa que estabelece uma conexão entre as ciências médicas e a ciência da computação. Nesta linha de pesquisa são desenvolvidos trabalhos que analisem informações como imagens, dados e sinais biomédicos além do desenvolvimento de tecnologias assistivas para pacientes com deficiência ou com idade avançada. Nossos projetos utilizam diversos métodos computacionais como a visão computacional e a mineração de dados para implementação de sistemas e soluções inteligentes.

Pesquisadores da Área

Alessandra Martins Coelho
Lucas Grassano Lattari
Matheus de Freitas Oliveira Baffa

Projetos em Desenvolvimento

Trabalhos de Conclusão de Curso – TCC

  • Detecção Automática de Pacientes com COVID-19 em Exames de Radiografia Torácica. Fábio Júnior Barbosa
  • Desenvolvimento de um Módulo Computacional para a Avaliação da Satisfação do Usuário de Tecnologia Assistiva. Lucas Barros da Mota Couto
  • Classificação da Retinopatia Diabética Através da Análise Espacial e das Estruturas Vasculares da Retina. Ítalo Rodrigues Gama
  • Detecção da Retinopatia Diabética em Imagens de Fundo de Olho por Meio da Análise Radiômica em Redes Neurais Profundas. João Victor Gomes Martins
  • Redes Neurais Residuais Aplicadas à Caracterização de Doenças da Pele. Rayanne Bertolace Lima
  • Avaliação de Características Radiômicas Aplicadas ao Diagnóstico da COVID-19 Utilizando Algoritmo de Redução de Dimensionalidade. Fernando Lucas de Lima Martins
  • Classificação de Imagens Infravermelhas da Mama Utilizando Características Radiômicas. Élisson Carlos de Carvalho
  • Segmentação do Crânio em Imagens de Ressonância Magnética Multimodalidades. Adalberto Alvaro de Castro Valadares

Iniciação Científica – PIBIC

  • Classificação da Retinopatia Diabética Orientada às Alterações das Estruturas Vasculares da Retina. Ítalo Rodrigues Gama
  • Caracterização dos Estágios Iniciais da Retinopatia Diabética Utilizando Aprendizado Profundo. João Victor Gomes Martins

Projetos de Pesquisa – PET

  • Classificação Automática de Diferentes Tipos de Pneumonia Viral em Imagens de Raio-X para a Diferenciação do COVID-19. Fernando Lucas de Lima Martins
  • Segmentação de Imagens Infravermelhas da Mama Para a Detecção do Câncer de Mama Utilizando U-Net CNN. Élisson Carlos de Carvalho
  • Identificação Automática de Tumores Cerebrais em Imagens de Ressonância Magnética. Davidson Lucas de Souza.

Projetos Concluídos

Trabalhos de Conclusão de Curso – TCC

  • Uma Metodologia para Classificação de Anomalias Oculares Através do Diagnóstico da Íris. 2020. Luiza Rosa de Moura
  • Database for Ophthalmology Research: Uma Base de Dados de Exames Oftalmológicos com Recuperação de Dados Baseado no Conteúdo. 2019. Matheus Baffa

Iniciação Científica – PIBIC

  • Desenvolvimento de um Sistema para Classificação de Retinopatia Diabética Utilizando Aprendizado Profundo. 2020. Ítalo Rodrigues Gama
  • Uma Metodologia de Segmentação e Classificação de Imagens Laterais Infravermelhas para o Auxílio no Diagnóstico do Câncer de Mama. 2019. Thays Lacerda, Fabíola Freitas
  • Desenvolvimento de um Sistema Orientado ao Diagnóstico de Anomalias das Mamas. 2017. Matheus Baffa
  • Dispositivo não-invasivo para cancelamento de tremor em pacientes com tremor essencial. 2016. Euler Rithiele
  • Uma Metodologia para a Detecção de Anomalias da Mama Utilizando Aprendizado Profundo. 2016. Matheus Baffa
  • Segmentação de Imagens Médicas Semi-Supervisionadas Utilizando Aprendizagem de Máquina. 2013. Matheus Baffa

Projetos de Pesquisa – PET

  • Fully-Connected Neural Network for COVID-19 Chest X-Ray Imaging Classification Using Hybrid Features. 2020. Victor Hugo Viveiros, Fernando Lucas, Rayanne Bertolace
  • Automatic Detection of COVID-19 in X-Ray Images Using Fully-Connected Neural Networks. 2020. Elisson Carvalho, Raian Malta
  • COVID-19 X-Ray Imaging Classification Using Deep Neural Network and Local Binary Patterns. 2020. João Victor Gomes Martins, Mateus Pereira Gregório.