Sérgio Anchieta Santiago

Experiência em processamento digital de imagens, recuperação de imagens baseada em conteúdo(CBIR) e sistema de apoio ao diagnóstico(CAD). Atuação na área de desenvolvimento de games, como programador do projeto UFUGames da UFU. Experiência em desenvolvimento de softwares para o mercado financeiro na área de servidores, aplicado na empresa Cedro Finances na cidade de Ubêrlandia.

Informações coletadas do Lattes em 30/10/2022

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em andamento em Ciencias da Computação

2005 - Atual

Universidade Federal de Uberlândia

Idiomas

Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Pouco.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento digital de imagens.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Desenvolvimento de games.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Sistema de apoio ao diagnostico.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Recuperacao de imagens baseada no conteudo.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.

Participação em eventos

8º Fórum Internacional Software Livre. 2007. (Outra).

1 Jornada da Computação - UFU. 2007. (Outra).

XXIV Congresso Nacional de Estudantes de Computação. 2006. (Seminário).

VI Encontro Interno e X Seminario de Iniciação Científica.Recuperação de imagens por conteúdo baseado no extrator de forma índice de espículos obtido pela turning function. 2006. (Encontro).

III Semana Acadêmica. 2006. (Participações em eventos/Outra).. 2006. (Outra).

19 Simposio Brasileiro de Engenharia de Software. 2005. (Simpósio).

Oficina de Animação em Flash. 2005. (Oficina).

Olimpiada de Animação 3D. 2005. (Oficina).

V Olimpiada de Programação. 2005. (Outra).

Curso de C. 2005. (Outra).

Curso Basico de Linux. 2005. (Outra).

Produções bibliográficas

Daloia de Carvalho, Juliano ; Rangayyan, Raj ; Guliato, Denise ; SANTIAGO, S. A. . Polygonal Modeling of Contours using the Turning Angle Function. In: 20th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (IEEE-CCECE 2007), 2007, Vancover. 20th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE 2007), 2007, 2007. p. 1-4.
SANTIAGO, S. A. ; Daloia de Carvalho, Juliano ; Guliato, Denise . Recuperação de imagens por conteúdo baseado em extratores de forma obtidos pela turning function. In: Revista horizonte cientifico, 2007, Uberlandia. Revista horizonte cientifico, 2007. p. 1-20.
Rangayyan, Raj ; Guliato, Denise ; Daloia de Carvalho, Juliano ; SANTIAGO, S. A. . Feature Extraction from the Turning Angle Function for the Classification of Contours of Breast Tumors. In: The International Special Topics Conference on Information Techonology in Biomedicine - IEEE- ITAB2006, 2006, Ionnina - Epirus. Conference on Information Techonology in Biomedicine - IEEE- ITAB2006, 2006. p. 1-6.
SANTIAGO, S. A. ; Daloia de Carvalho, Juliano ; Guliato, Denise . Recuperação de imagens por conteúdo baseado no extrator de forma índice de espículos obtido pela turning function. In: VI Encontro Interno e X Seminario de Iniciação Científica, 2006, Uberlândia. VI Encontro Interno e X Seminario de Iniciação Científica, 2006. p. 1-10.
Guliato, Denise ; Rangayyan, Raj ; Daloia de Carvalho, Juliano ; SANTIAGO, S. A. . Polygonal Modeling of Contours of Breast Tumors with Preservation of Splicules. IEEE Transactions on Biomedical Engineering , 2007.
Guliato, Denise ; Daloia de Carvalho, Juliano ; Rangayyan, Raj ; SANTIAGO, S. A. . Feature Extraction from a Siganture Based on the Turning Angle Function for the Classification of Breast Tumors. Journal of Digital Imaging , 2007.
Rangayyan, Raj ; Guliato, Denise ; Daloia de Carvalho, Juliano ; SANTIAGO, S. A. . Polygonal Approximation of Contours based on the Turning Angle Function.. Journal of Electronic Imaging (Springfield) , 2007.

Outras produções

SANTIAGO, S. A. ; Vella, L. C. ; Gaia, F. N. ; Aguiar, M. A. . Software Livre: Direito Autoral. 2007.

SANTIAGO, S. A. . Extração de Características para Classificar Lesões de Mama. 2007. (Relatório de pesquisa).

SANTIAGO, S. A. ; Daloia de Carvalho, Juliano ; Guliato, Denise . Recuperação de imagens por conteúdo baseado em extratores de forma obtidos pela turning function. 2007. (Relatório de pesquisa).

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal de Uberlândia, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Faculdade de Ciências da Computação. , Avenida João Naves de Ávila, 2121 Bloco B Laboratóro 1B61, Santa Mônica, 38400-000 - Uberlandia, MG - Brasil, Telefone: (034) 32394144, Ramal: 44, Fax: (034) 32394392

Experiência profissional

2008 - 2009

Cedro Market & Finances

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor estagiario, Carga horária: 35, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Estagio na área de desenvolvimento de servidores de negociação de ações do mercado financeiro.

2005 - 2006

Universidade Federal de Uberlândia

Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20

Outras informações:
Sistema de Classificação de Lesões de Mama baseado em Sistemas de Inferência Difusa - PDE - CNPq Descrição: O objetivo geral deste projeto é desenvolver um sistema de apoio ao diagnóstico de câncer de mama baseando-se em achados radiológicos previamente identificados por um radiologista ou por um sistema automático de detecção. Os dados de entrada do sistema CAD sendo proposto associam às características extraídas da lesão, das calcificações, da assimetria entre mama direita e esquerda e da distorção arquitetural, quando presentes, o histórico clínico da paciente e seu estilo de vida para a análise e classificação do mamograma usando regras de inferência difusa. Como resultado o sistema classifica o mamograma com achados radiológicos como pertencendo a uma das cinco classes, definidas pelo Colégio Americano de Radiologia - ACR (http://www.acr.org): lesão benigna, lesão provavelmente benigna, lesão suspeita, lesão altamente suspeita, lesão e necessita complemento. As classes previstas pelo BI-RADS para mamograma normal e com lesão maligna confirmada por biopsia não são tratadas pelo sistema sendo proposto. O sistema CAD proposto disponibilizará uma interface gráfica que considerará requisitos ergonômicos. Especificamente este projeto propõe o desenvolvimento de um módulo a em um sistema de inferência difusa.

Atividades

Ensino, Engenharia Civil, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução a computação 2