Glenda Proença Train

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (2021) e mestrado em andamento na área de Informática (UFPR). Tem experiência na área de Processamento de Imagens, Processamento de Imagens Biomédicas, Séries Temporais e Inteligência Artificial, com foco em Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.

Informações coletadas do Lattes em 04/03/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em andamento em Informática

2022 - Atual

Universidade Federal do Paraná
Título: Geração de Dados Sintéticos para a Classificação de Imagens de Imuno-histoquímica de Câncer de Mama
Lucas Ferrari de Oliveira.Coorientador: Sergio Ossamu Ioshii. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Câncer de Mama; Receptor de Estrogênio; Receptor de Progesterona; Patologia Digital; Aumento de Dados; Reconhecimento de Padrões. Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Patologia Digital.

Graduação em Ciência da Computação

2016 - 2021

Universidade Federal do Paraná
Título: ANÁLISE DAS ETAPAS DE PRÉ-PROCESSAMENTO E MODELOS DE PREVISÃO DE VELOCIDADE DE VENTO UTILIZANDO DADOS EÓLICOS E HIDROLÓGICOS
Orientador: Fabiano Silva

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, 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: Inteligência Artificial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens Biomédicas.

Participação em eventos

II Fórum dos Programas de Pós-Graduação em Computação do Paraná. 2021. (Seminário).

Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS).Análise da Quantidade de Sementes Necessárias para a Segmentação Semi-Automática em Imagens de TC de Pulmão Utilizando Crescimento de Região. 2020. (Simpósio).

Produções bibliográficas

TRAIN, G. P. ; ALVES, J. H. ; OLIVEIRA, L. F. . Análise da Quantidade de Sementes Necessárias para a Segmentação Semi-Automática em Imagens de TC de Pulmão Utilizando Crescimento de Região. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2020, Salvador. Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2020. v. 20. p. 96-107.

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - 2018

Centro de Computação Científica e Software Livre

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio, Carga horária: 20