Darlan Bruno Pontes Quintanilha

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• ALMEIDA, MAURICIO M. ; ALMEIDA, JOÃO DALLYSON S. ; QUINTANILHA, DARLAN BRUNO P. ; JÚNIOR, GERALDO BRAZ ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA . A meta-learning based neural network and LSTM for univariate time series missing data imputation. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 1, p. 112845, 2025.

• MENDES, ALISON CORRÊA ; PONTES QUINTANILHA, DARLAN BRUNO ; PINTO PESSOA, ALEXANDRE CÉSAR ; DE PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; DOS SANTOS NETO, PEDRO DE ALCANTARA . Automated Tooth Detection and Numbering in Panoramic Radiographs Using YOLO. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 256, p. 1318-1325, 2025.

• PESSOA, ALEXANDRE C. P. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; ALMEIDA, JOÃO DALLYSON SOUSA DE ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; PAIVA, ANSELMO C. DE ; CUNHA, ANTÓNIO . Evaluating EfficientNet Architectures for Pathology Detection in Endoscopic Gastrointestinal Tract Images. SN Computer Science , v. 6, p. 1-17, 2025.

• DE MELLO, HENRIQUE RIBEIRO ; DE PAIVA, ANSELMO CARDOSO ; SILVA, ARISTÓFANES CORREA ; BRAZ JUNIOR, GERALDO ; DE ALMEIDA, JOÃO DALLYSON SOUSA ; QUINTANILHA, DARLAN BRUNO PONTES ; GATTASS, MARCELO . Application of natural language modeling techniques in natural gas segmentation in seismic reflection images. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS (INTERNET) , v. 1, p. 1, 2024.

• RODRIGUES, F. C. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; PAIVA, A. C. ; SILVA, A. C. ; ALMEIDA, J. D. S. ; BRAZ JÚNIOR, G. . Deep Learning for Detecting Dilated or Contracted Pupils. Biomedical Signal Processing and Control , v. 94, p. 106360, 2024.

• DINIZ, J. O. B. ; DIAS JÚNIOR, D. A. ; DA CRUZ, L. B. ; da Silva, G. L. F. ; FERREIRA, J. L. ; PONTES, D. B. Q. ; SILVA, A. C. ; DE PAIVA, A. C. ; GATTAS, M. . Heart segmentation in planning CT using 2.5D U-Net++ with attention gate. Computer Methods In Biomechanics And Biomedical Engineering-Imaging And Visualization , v. -, p. 1-9, 2022.

• SEPULVEDA, LUIS F.M. ; DINIZ, PETTERSON S. ; DINIZ, JOÃO O.B. ; NETTO, STELMO M.B. ; CIPRIANO, CAROLINA L.S. ; ARAÚJO, ALEXANDRE C. ; LEMOS, VICTOR H.B. ; PESSOA, ALEXANDRE C.P. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; ALMEIDA, JOÃO D.S. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; PAIVA, ANSELMO C. ; BRAZ, GERALDO ; SILVA, MÁRCIA I.A. ; MONTEIRO, ELIANA M.G. ; SILVA, ITALO F.S. ; FERNANDES, EDUARDO C. . Forecasting of individual electricity consumption using Optimized Gradient Boosting Regression with Modified Particle Swarm Optimization. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 105, p. 104440, 2021.

• DINIZ, JOÃO O. B. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SANTOS NETO, ANTONINO C. ; DA SILVA, GIOVANNI L. F. ; FERREIRA, JONNISON L. ; NETTO, STELMO M. B. ; ARAÚJO, JOSÉ D. L. ; DA CRUZ, LUANA B. ; SILVA, THAMILA F. B. ; DA S. MARTINS, CAIO M. ; FERREIRA, MARCOS M. ; REGO, VENICIUS G. ; BOARO, JOSÉ M. C. ; CIPRIANO, CAROLINA L. S. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; DE PAIVA, ANSELMO C. ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; DE ALMEIDA, JOÃO D. S. ; NUNES, RODOLFO A. ; MOGAMI, ROBERTO ; et.al . Segmentation and quantification of COVID-19 infections in CT using pulmonary vessels extraction and deep learning. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (DORDRECHT. ONLINE) , v. 50, p. 29367-29399, 2021.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; DINIZ, J. O. B. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. ; GATTASS, M. . Temporal analysis of lung lesions through dynamic shape features. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING , v. 74, p. 245-258, 2019.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. ; GATTASS, M. . Mixture of Dynamic Textures Applied to Temporal Analysis of Lung Lesions. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience , v. 15, p. 1839-1852, 2018.

• SILVA NETO, O. P. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. ; XAVIER, A. C. G. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; PAULO, D. C. S. S. ; BATISTA, R. S. . Análise temporal de mudanças no tecido tumoral da mama em imagens de ressonância magnética com realce de contraste dinâmico. 1. ed. Teresina: IFPI, 2022. v. 1. 136p .

• SILVA, A. L. ; FRANCA, H. G. ; SANTOS NETO, C. M. ; PESSOA, A. C. P. ; QUINTANILHA, D. B. P. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. . Detection of Pathological Regions of the Gastrointestinal Tract in Capsule Images Using EfficientNetV2 and YOLOv8. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2025, Bélem. Intelligent Systems. BRACIS 2024, 2025. v. 15412.

• BERNHARD, PEDRO ; SOUSA DE ALMEIDA, JOÃO ; CARDOSO DE PAIVA, ANSELMO ; BRAZ JUNIOR, GERALDO ; COELHO DE OLIVEIRA, RENAN ; CABREJOS, LÚIS ; QUINTANILHA, DARLAN . Comparative Study of Large Language Models Applied to the Classification of Accountability Documents. In: 27th International Conference on Enterprise Information Systems, 2025, Porto. Proceedings of the 27th International Conference on Enterprise Information Systems, 2025. p. 944.

• PESSOA, ALEXANDRE ; QUINTANILHA, DARLAN ; SOUSA DE ALMEIDA, JOÃO ; BRAZ JUNIOR, GERALDO ; C. DE PAIVA, ANSELMO ; CUNHA, ANTÓNIO . A Comparative Analysis of EfficientNet Architectures for Identifying Anomalies in Endoscopic Images. In: 26th International Conference on Enterprise Information Systems, 2024, Angers. Proceedings of the 26th International Conference on Enterprise Information Systems, 2024. p. 530.

• SILVA, THALISSON J. C. ; FERNANDES, SAULO E. R. ; ALMEIDA, JOÃO D. S. DE ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; BRAZ JUNIOR, GERALDO . Detecção e diagnóstico automático de patologias na retina utilizando arquitetura baseada em Transformers. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024, Brasil. Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2024). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024. p. 178-189.

• DINIZ, JOÃO O. B. ; DIAS JR, DOMINGOS A. ; CRUZ, LUANA B. DA ; MARQUES, RICARDO C. S. ; GOMES JR, DANIEL L. ; CORTÊS, OMAR A. C. ; CARVALHO FILHO, ANTÔNIO O. DE ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. . EfficientEnsemble: Diagnóstico de câncer de mama em imagens de ultrassom utilizando processamento de imagens e Ensemble de EfficientNets. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024, Brasil. Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2024). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2024. p. 202-213.

• GOMES, CARLOS EDUARDO V. ; CLÍMACO, GLAUBOS ; CARVALHO, JOÃO AUGUSTO F. NUNES DE ; QUINTANILHA, DARLAN BRUNO PONTES . Modelagem Matemática para a Alocação de Leitos de UTI com Diferentes Tipos de Leitos e Taxa de Ocupação. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024, Brasil. Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2024). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2024. p. 226-237.

• SANTOS NETO, CARLOS M. ; SILVA, ANDERSON L. ; PESSOA, ALEXANDRE C. P. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; ALMEIDA, JOÃO D. S. DE ; BRAZ JUNIOR, GERALDO ; DINIZ, JOÃO O. B. . Diagnóstico de Tuberculose em Imagens de Radiografia utilizando CvT. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024, Brasil. Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2024). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024. p. 342-353.

• DINIZ, JOÃO O. B. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; CARVALHO FILHO, ANTONIO O. DE ; GOMES JR, DANIEL L. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; BRAZ JR, GERALDO ; PAIVA, ANSELMO C. DE ; LUZ, DANIEL DE S. . Detecção de COVID-19 em Imagens de Raio-X de Tórax através de Seleção Automática de Pré-processamento e de Rede Neural Convolucional. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2023, Brasil. Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023), 2023. p. 162.

• PIORSKY, D. G. ; FERREIRA, M. P. ; FREULON, G. A. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; PESSOA, A. C. P. ; SILVA, A. C. . Abnormality Detection in Wireless Capsule Endoscopy Images Using Deep Features. In: 12th EAI International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare (EAI MobiHealth), 2023, Vila Real - PT. Proceedings of the 12th EAI International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare (EAI MobiHealth), 2023. p. 173-184.

• FERREIRA, M. P. ; FREULON, G. A. ; PIORSKY, D. G. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; PESSOA, A. C. P. ; SILVA, A. C. . Polyp Segmentation in Colonoscopy Images. In: 12th EAI International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare (EAI MobiHealth), 2023, Vila Real - PT. Proceedings of the 12th EAI International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare (EAI MobiHealth), 2023. v. 578. p. 185-194.

• SOUSA FILHO, EMANUEL L. C. DE ; MAGNO, PAULO G. S. ; SANTOS, CAMYLA J. P. ; SILVA, GIOVANNI L. F. DA ; DINIZ, JOA'O O. B. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. . Um Me¿todo Baseado em Radiomics e MLP para Diagno¿stico Automa¿tico de COVID-19 a partir de Raio-X de To¿rax. In: Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí, 2022, Brasil. Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022). p. 188.

• BARBOSA, SAMIRA ; PAIVA, ANSELMO ; RIVERO, LUIS ; ROCHA, SIMARA ; QUINTANILHA, DARLAN ; CASTRO, CARLOS ; SANTOS, ITALO ; ALVES, ERIKA ; SILVA, ARISTÓFANES ; ALMEIDA, JOÃO ; BRAZ JUNIOR, GERALDO . Practical Findings from Applying Quality Assurance Activities in the Development of Three Information Systems for Power Companies. In: 24th International Conference on Enterprise Information Systems, 2022, Online Streaming. Proceedings of the 24th International Conference on Enterprise Information Systems, 2022. p. 159.

• DINIZ, JOÃO O. B. ; FERREIRA, JONNISON L. ; SILVA, GIOVANNI L. F. DA ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; PAIVA, ANSELMO . Segmentação de coração em tomografias computadorizadas utilizando atlas probabilístico e redes neurais convolucionais. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2021, Brasil. Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021), 2021. p. 83-94.

• SILVA, GIOVANNI L. F. DA ; OLIVEIRA, FRANCISCO Y. C. DE ; DINIZ, JOÃO O. B. ; DINIZ, PETTERSON S. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; SILVA, ARISTÓFANES C. ; PAIVA, ANSELMO C. DE ; CAVALCANTI, ELTON A. A. DE . An automatic method for prostate segmentation on 3D MRI scans using local phylogenetic indexes and XGBoost. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2021, Brasil. Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021), 2021. p. 165-176.

• OLIVEIRA, FRANCISCO Y. ; SILVA, ARISTOFANES C. ; ALVES, ERIKA W. B. A. L. ; DE OLIVEIRA, MILTON S. L. ; PINHEIRO, LUCAS P. A. ; CUTRIM, PEDRO T. ; DINIZ, JOAO O. B. ; SILVA, GIOVANNI L. F. ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. ; NETO, OTILIO SILVA ; FERNANDES, VANDECIA R. M. ; JUNIOR, GERALDO BRAZ ; CAVALCANTE, ANDRE B. . Prediction of unregistered power consumption lawsuits and its correlated factors based on customer data using extreme gradient boosting model. In: 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2019, Bari. 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2019. p. 2059-2064.

• OLIVEIRA, MILTON ; W. F. ALMEIDA, DAYVSON ; R. A. GOMES, PAULO ; ALVES DIAS JÚNIOR, DOMINGOS ; Y. C. DE OLIVEIRA, FRANCISCO ; FRANÇA DA SILVA, GIOVANNI ; B. P. QUINTANILHA, DARLAN ; P. SOUSA NETO, OTILIO ; BRAZ JUNIOR, GERALDO ; CAVALCANTE, ANDRE ; SILVA, ARISTOFANES ; ASSIS, ERIKA . Predição de ações judiciais no setor elétrico por falta de fornecimento de energia usando regressão logística. In: ANAIS DO 14º SIMPóSIO BRASILEIRO DE AUTOMAçãO INTELIGENTE, 2019, Ouro Preto. Anais do 14º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2019. v. 1.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; da Silva, G. L. F. ; FALCÃO, CAIO ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. ; ALMEIDA, J. D. S. ; BRAZ JÚNIOR, G. ; AZEVEDO, L. M. ; MONTEIRO, E. M. ; FROZ, B. R. ; SILVA, I. F. S. . Detecção automática de medidores elétricos em imagens utilizando uma combinação de SVM e CNN. In: XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2017, Porto Alegre - RS. XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2017. p. 870-875.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; REIS, A. B. S. ; da Silva, G. L. F. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. ; BRAZ JÚNIOR, G. ; ALMEIDA, J. D. S. ; MONTEIRO, E. M. ; PINHEIRO, L. P. A. ; MELO, W. ; FROZ, B. R. . Medição e Validação de Consumo de Energia Elétrica usando Dispositivos Móveis e Processamento de Imagens. In: 30th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'17), 2017, Niterói, RJ. Workshop of Industry Applications (WIA) in the 30th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI'17), 2017. v. 30.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; COSTA, R. W. S. ; DINIZ, J. O. B. ; ALMEIDA, J. D. S. ; BRAZ JÚNIOR, G. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. ; AZEVEDO, L. M. ; MONTEIRO, E. M. ; FROZ, B. R. ; PINHEIRO, L. P. A. ; MELO, W. . Automatic consumption reading on electromechanical meters using HoG and SVM. In: 7th Latin American Conference on Networked and Electronic Media (LACNEM 2017), 2017, Valparaíso. 7th Latin American Conference on Networked and Electronic Media (LACNEM), 2017. p. 11.

• BARROS, R. A. ; CARVALHO, V. P. ; PONTES, D. B. Q. ; PAIVA, A. C. ; MAIA, I. M. O. . Sistema para análise ergonômica do trabalho com uso de câmeras de profundidade. In: V Jornada de Informática do Maranhão - JIM 2014, 2014, São Luís. Jornada de Informática do Maranhão - JIM 2014, 2014. v. V.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; SILVA, A. C. ; PAIVA, A. C. . Estimação e Análise Automática de Parâmetros da Postura Ergonômica utilizando Sensores de Profundidade. In: 5º Congresso Nacional de Biomecânica, 2013, Espinho. Proceedings of the 5th Portuguese Congress on Biomechanics, 2013. p. 307-312.

• QUINTANILHA, D. B. P. ; PAIVA, A. ; SILVA, A. . Segmentação de Massa em Imagens Mamográficas usando LISA (Local Indicator of Spatial Association). In: ERCEMAPI, 2008, São Luís. ERCEMAPI, 2008.

• SANTOS NETO, CARLOS M. ; SILVA, ANDERSON L. ; PESSOA, ALEXANDRE C. P. ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; DE ALMEIDA, JOÃO D. S. ; BRAZ JR, GERALDO ; DINIZ, JOAO O. B. . Diagnóstico de Tuberculose em Imagens de Radiografia utilizando CvT. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SILVA, THALISSON J. C. ; FERNANDES, SAULO E. R. ; ALMEIDA, JOÃO D. S. DE ; QUINTANILHA, DARLAN B.P. ; BRAZ JUNIOR, GERALDO . Detecção e diagnóstico automático de patologias na retina utilizando arquitetura baseada em Transformers. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GOMES, CARLOS EDUARDO V. ; CLÍMACO, GLAUBOS ; CARVALHO, JOÃO AUGUSTO F. NUNES DE ; QUINTANILHA, DARLAN B. P. . Modelagem Matemática para a Alocação de Leitos de UTI com Diferentes Tipos de Leitos e Taxa de Ocupação. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Detecção Automática de Doenças Oftalmológicas e Abdominais usando Deep Learning, Descrição: As técnicas de aprendizado profundo vêm possibilitando o desenvolvimento de soluções computacionais para auxiliar os médicos na realização de análise e diagnóstico precoce de doenças, com o desígnio de realização do tratamento das doenças. Neste contexto, este projeto prevê o desenvolvimento de métodos computacionais aplicados à detecção e diagnóstico de doenças em imagens médicas, abrangendo o processamento e análise de imagens de retinografia, Tomografia Computadorizada (TC), Ressonância Magnética (RM) e imagens e vídeos da face para a detecção e diagnóstico de doenças na retina, detecção e diagnóstico do estrabismo, detecção de doenças em imagens de reflexo vermelho e detecção de doenças na região do abdômen. Serão desenvolvidas pesquisas em duas linhas de atuação. A primeira refere-se às patologias oftalmológicas. Nesta linha pretende-se investigar a utilização de algoritmos de processamento de imagens e redes neurais profundas visando detectar doenças na visão. Na segunda linha de atuação pretende-se explorar as imagens de TC e Ressonância Magnética para detectar doenças e segmentar órgãos na região abdominal, tais como pâncreas e rins, investigando o desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais 2D e 3D. Os resultados dos métodos computacionais propostos poderão ser incorporados em softwares de detecção e diagnóstico, previsto no escopo desse projeto. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Coordenador / ANTÓNIO MANUEL TRIGUEIROS DA SILVA CUNHA - Integrante / JORGE ANTONIO MEIRELES TEIXEIRA - Integrante / ALVARO BRUNO BOTENTUIT SERRA DE CASTRO - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  Inteligência Computacional no Apoio às Ações de Controle Externo (ICCE) - Fase II, Descrição: Este projeto compreende a segunda fase do projeto Inteligência Computacional no Apoio às Ações de Controle Externo (ICCE-II) e visa a pesquisa e desenvolvimento em pontos chaves dos processos de controle externo, propiciando o desenvolvimento de tecnologias e algoritmos baseados em inteligência computacional nas questões relativas à auditoria de contas públicas. Pretende-se desenvolver metodologias e ferramentas que possam contribuir para o controle externo da gestão pública, contribuindo para a melhoria da governança pública em organizações e políticas públicas. Além de contribuir para a busca pela eficiência, eficácia, economicidade e efetividade no gasto governamental, de forma a evitar a ocorrência de desperdício e dano, bem como resguardar o erário.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / SIMARA VIEIRA DA ROCHA - Coordenador / LUIS JORGE ENRIQUE RIVERO CABREJOS - Integrante., Financiador(es): Tesouro Nacional - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  Emprego da tecnologia na atenção à saúde: estimação de volume mamário por aplicativo móvel em cirúrgias plásticas reparadoras no sistema, Descrição: Emprego da tecnologia na atenção à saúde: estimação de volume mamário por aplicativo móvel em cirúrgias plásticas reparadoras no sistemaDescrição: Entre as plásticas mamárias reparadoras, a redução das mamas figura entre as mais realizadas. O volume mamáriooriginal representa uma medida importante para atingir a simetria pós-operatória. Assim, uma correta estimativa dovolume mamário pode ser útil à concretização de um resultado pós-operatório satisfatório. Um cálculo confiável dovolume facilita procedimentos oncológicos, estéticos, de reconstrução e redução mamárias, auxiliando desde aestratificação de pacientes no pré-operatório, quanto à conduta necessária, até a otimização e quantificaçãoobjetiva dos resultados cirúrgicos. Atualmente no SUS, a estimação do volume mamário é corriqueiramente feita deacordo com o julgamento subjetivo do cirurgião, uma vez que o padrão ouro para esse cálculo é o exame de ressonânciamagnética, de custo muito elevado. Neste projeto, propõe-se fazer uso de algoritmos de Visão Computacional e deAprendizado de Máquina para realizar a estimavia de volume de mamas. Tais abordagens permitem interpretar imagensdigitais, possibilitando a extração de medidas de interesse, como o volume. Para tornar a proposta conveniente aouso no SUS, vai-se desenvolver um aplicativo para smarphone para a aquisição de imagens de mamas das pacientes eposterior análise por modelos de visão computacional. Com isso, espera-se difundir uma tecnologia de baixo custo, defácil manuseio e de adequada acurácia na prática médica de cirurgiões plásticos do SUS, impactando na condução decirurgias de redução mamária. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / CARLOS DE SALLES SOARES NETO - Integrante / Bruno Feres de Souza - Coordenador / Omar Andrés Carmona Cortés - Integrante / Rayssa Yasmin Pereira Sauaia - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

• 2022 - 2024

  Inteligência Computacional no Apoio às Ações de Controle Externo - ICCE, Descrição: Este projeto visa a pesquisa e desenvolvimento em pontos chaves dos processos de controle externo, propiciando o desenvolvimento de tecnologias e algoritmos baseados em inteligência computacional nas questões relativas à auditoria de contas públicas. Espera-se desenvolver metodologias e ferramentas que possam contribuir para o controle externo da gestão pública, contribuindo para a melhoria da melhoria da governança pública em organizações e políticas públicas. Pretende-se contribuir para a busca pela eficiência, eficácia, economicidade e efetividade no gasto governamental, de forma a evitar a ocorrência de desperdício e dano, bem como resguardar o erário.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Coordenador / Aristófanes Corrêa Silva - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / SIMARA VIEIRA DA ROCHA - Integrante., Financiador(es): Tribunal de Contas do Estado do Maranhão - Cooperação.

• 2022 - Atual

  Detecção automática de patologias em imagens médicas usando aprendizagem profunda, Descrição: O processo de triagem por imagens médica é extremamente importante em períodos epidêmicos, pois pode ser utilizado na reorganização da fila de urgência. Enquanto os pacientes do pronto-socorro fazem os exames, o médico especialista aponta quais pessoas estão com o pior quadro e se beneficiariam de atendimento prioritário. Um importante problema durante este processo é a análise diária excessiva de exames de imagens por médicos especialistas. O médico deve predizer se o paciente apresenta alguma patologia nas imagens adquiridas e, caso tenha, identificar o tipo de patologia e definir a sua gravidade para definir a prioridade do paciente na fila de urgência. Portanto, se faz necessário o desenvolvimento de ferramentas computacionais que utilizem de técnicas de aprendizado de máquina para auxiliar os especialistas na tarefa de interpretação destas imagens. O objetivo deste projeto de pesquisa científica consiste em analisar técnicas de aprendizado profundo aplicadas a construção de ferramentas eficazes na detecção de patologias por meio de imagens médicas. Durante a pesquisa, pretende-se utilizar técnicas de aprendizado de máquina focadas a detecção de anomalias como extratores de características baseados em rede neural convolucional (deep features) juntamente com classificadores de uma classe (one-class), ou métodos baseados em desvio, como autoencoders ou redes adversárias generativas. Por fim, o projeto visa criar uma ferramenta de alto desempenho para será distribuída para a rede pública de saúde brasileira.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa ao Desenvolv. Científico e Tecnológico - MA - Bolsa., Número de produções C, T & A: 13

• 2022 - Atual

  Análise e Processamento de Imagens Médicas usando Aprendizagem Profunda, Descrição: Algumas patologias provocam danos irreversíveis, não só financeiros, mas também há o custo humano, que inclui a incerteza e o sofrimento que um diagnóstico possui. A medicina de forma geral tem realizado grandes avanços na prevenção, detecção e tratamento. Parte desses avanços foi possível graças a técnicas de exames por imagem, que consistem em métodos não invasivos de obtenção de informação complementar de forma a auxiliar o médico. Tais imagens possuem um grande volume de informação, mas para que este uso seja totalmente aproveitado se faz necessário a implantação de recursos computacionais de análise e reconhecimento de informações inicialmente não perceptíveis. Este projeto trata de técnicas de aprendizado de máquina para a proposição de métodos eficientes de segmentação, detecção e diagnóstico de patologias através de imagem. O objetivo consiste em analisar e desenvolver técnicas de aprendizado profundo para a construção de ferramentas eficazes no auxílio e diagnóstico de doenças. A aprendizagem profunda tem sido aplicado com sucesso em contextos de imagens naturais e também na área médica, principalmente quando se dispõe de grande quantidade de exames de imagem. Desafios na área estão em lidar com bases de imagens severamente desbalanceadas, bases pequenas, bases não rotuladas, busca automática de hiperparâmetros e com a definição automática da topologia dessas arquiteturas. A metodologia proposta se baseia em pesquisar e desenvolver métodos que buscam a aprendizagem profunda juntamente com conceitos de aprendizagem por contraste, auto-aprendizagem e meta-aprendizagem aplicado aos problemas propostos. Durante a pesquisa, esperamos comprovar que a associação dessas técnicas pode fornecer subsídios para a construção de aplicações inteligentes e inovadoras na área de conhecimento. Ao fim, o projeto pretende contribuir com a construção de ferramentas de alto desempenho para ser distribuída para a rede pública de saúde brasileira. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / SIMARA VIEIRA DA ROCHA - Integrante / LUIS JORGE ENRIQUE RIVERO CABREJOS - Integrante / VANDECIA REJANE MONTEIRO FERNANDES - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2023

  OP-Image Viewer: Um equipamento para auxiliar profissionais da medicina no acompanhamento do tratamento de pacientes com câncer de mama, por meio da inteligência artificial, Descrição: Este projeto tem por objeto desenvolver um produto, composto de hardware e software, para analisar automaticamente imagens de ressonância magnética com realce de contraste dinâmico (DCE-MRI), utilizando algoritmos de inteligência artificial com o intuito de auxiliar profissionais da medicina no acompanhamento do tratamento de pacientes com câncer de mama, possibilitando um aumento na sua taxa de sobrevida.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Otilio Paulo da Silva Neto - Coordenador.

• 2020 - 2022

  Desenvolvimento de Ferramenta Computacional para Análise Sensorial na Indústria de Alimentos, Descrição: A indústria alimentícia utiliza vários métodos para o acompanhamento e aferição do índice de qualidade de seus produtos. Um dos métodos aplicados nesse processo é o da análise sensorial, que consiste em aplicar a um público-alvo distinto, denominado julgadores, amostras do produto que está sendo desenvolvido, buscando encontrar possíveis melhorias e medir o grau de aceitação do mesmo pelo consumidor. Atualmente, o processo para coleta destas informações ocorre via formulários que são preenchidos manualmente pelos julgadores e o processo de digitalização dos formulários é manual, exaustivo e demorado, consequentemente suscetível a erros. Sendo assim, propõe-se a criação de uma ferramenta computacional que permita o preenchimento dos formulários de aceitação e a realização dos testes de análise sensorial, de forma simples e prática, e que possa ser utilizado em pesquisas na universidade e indústrias de alimentos. O sistema de facilitará a coleta e análise de dados feita pelo profissional da Engenharia de Alimentos, fornecendo um banco de dados com informações centralizadas e com resultados em menos tempo, visto que o processo manual é trabalhoso.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Coordenador / ANA LUCIA FERNANDES PEREIRA - Integrante / TATIANA DE OLIVEIRA LEMOS - Integrante.

• 2019 - 2020

  Metodologias para Detecção e Quantificação dos Achados Tomográficos de Infecções da COVID-19 como Mecanismo de Apoio ao Diagnóstico, Prevenção e Tratamento, Descrição: No final de 2019, vários casos de nova pneumonia não identificada são relatados em Wuhan, China. Em dezembro, esta doença é relatada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) e rapidamente é considerada um problema emergencial na saúde global. Apesar de a doença ter sido transmitida por morcegos em uma região da China, ou fato de transmissão entre humanos, fez com que o vírus se alastrasse por todo o mundo de maneira muito rápida e fatal. Alguns estudos que utilizam imagens já foram dirigidos e observaram padrões imagiológicos na radiografia de tórax e na tomografia computadorizada (TC). Os principais padrões encontrados na maioria dos estudos, é a ocorrência de comprometimentos parenquimatosos por lesões causadas por características, opacidades em vidro fosco (GGO) às vezes com uma morfologia arredondada e distribuição pulmonar periférica. O presente projeto tem como objetivo principal desenvolver ferramentas computacionais baseadas em inteligência artificial detecção e quantificação dos achados tomográficos de infecções da COVID-19 como mecanismo de apoio ao diagnóstico.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / DINIZ, JOAO O. B. - Coordenador.

• 2018 - 2020

  Inteligência computacional para identificar a predisposição de consumidores à proposição de ações judiciais (SiPAJu), Descrição: Este projeto pretende desenvolver uma metodologia baseada em mineração de dados e inteligência computacional para analisar e identificar a predisposição do consumidor de energia à proposição de ações judiciais, e fornecer subsídios para as áreas gerenciais das distribuidoras atuarem preventivamente na promoção de melhorias.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Giovanni Lucca França da Silva - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / João Otávio Bandeira Diniz - Integrante., Número de produções C, T & A: 2

• 2016 - 2024

  Imagens Médicas: Processamento, Análise, Classificação e Visualização, Descrição: Imagens médicas têm a capacidade de fornecer muitas informações, documentando com precisão o que está acontecendo com o paciente. São de grande valia na medicina por reduzirem a subjetividade dos diagnósticos e darem maior precisão aos tratamentos invasivos, além de ser importante ferramenta na educação de profissionais de saúde.Com a diversidade de meios de aquisição de imagens médicas e diversos órgãos humanos a serem examinados, é visível a necessidade de desenvolvimento de programas e métodos computacionais para processar, analisar, classificar e visualizar estas imagens, e consequentemente fornecer mais subsídios aos médicos especialistas.O grau de desenvolvimento atual alcançado pelas técnicas de modelagem computacional, em conjunto com o rápido crescimento do desempenho de cálculo dos computadores, tem permitido o estudo, desenvolvimento e solução de modelos altamente sofisticados, capazes de auxiliar, com aceitável grau de precisão, os resultados de importantes procedimentos médicos, como por exemplo, a detecção e o diagnóstico de câncer.Nesse contexto surgiu a motivação para o desenvolvimento de ferramentas para auxílio na análise de lesões, tais ferramentas comumente designadas como CAD e CADx, um acrônimo inglês para {Computer Aided Detection} (detecção auxiliada por computador) e {Computer Aided Diagnosis }(diagnóstico auxiliado por computador), respectivamente, se caracterizam pela aplicação de técnicas da ciência da computação, principalmente processamento de imagens e inteligência computacional.Neste projeto de pesquisa serão abordados quatro grandes linhas de pesquisa baseadas em quatro órgãos humanos: 1) Mama; 2) Pulmão; 3) Rim; e 4) Olhos. Estudando as imagens destes órgãos é possível, por exemplo, identificar cânceres de alto grau de letalidade, como câncer de pulmão e mama, ou ainda analisar o comportamento do rim em determinada doença ou ainda identificar diabetes ou estrabismo analisando a imagem dos olhos. Em resumo, existem um leque muito amplo de doenças que podem ser identificadas com as imagens destes órgãos. Para identificar estas doenças, pretende-se desenvolver metodologias para identificar lesões e doenças utilizando técnicas de processamento de imagem e inteligência computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Giovanni Lucca França da Silva - Integrante / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / João Otávio Bandeira Diniz - Integrante / SIMARA VIEIRA DA ROCHA - Integrante.

• 2016 - 2018

  Medição e validação do consumo de energia usando dispositivos móveis, técnicas de processamento de imagens e inteligência computacional, Descrição: Desenvolver uma ferramenta computacional para realizar a medição e validação do consumo de energia elétrica através da aquisição de imagens e uso de dispositivos móveis.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / João Dallyson Sousa de Almeida - Integrante / João Otávio Bandeira Diniz - Integrante., Número de produções C, T & A: 3

• 2015 - 2019

  Análise temporal de lesões pulmonares, Descrição: O câncer de pulmão ainda é um dos mais incidentes em todo mundo. A detecção tardia da neoplasia e a capacidade de proliferação das células malignas dificultam as terapias direcionadas, que muitas vezes, falha. A avaliação temporal é um instrumento útil para analisar o comportamento biológico de uma lesão pulmonar antes, durante e após o tratamento ou de lesões de diagnóstico ainda indeterminado. Diante disso, informações mais detalhadas sobre as alterações das lesões devem ser extraídas, complementando estudos sobre a atividade biológica de massas e nódulos pulmonares.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2

• 2012 - 2013

  Análise de postura ergonômica utilizando sensores de profundidade, Descrição: Durante uma jornada de trabalho, uma pessoa pode assumir inúmeras posturas e demandar esforços musculares que podem causar distúrbios osteomusculares relacionados ao trabalho (DORT). Nesta situação as articulações ficarão desgastadas por um longo período de tempo, causando fadiga, lesões ou, em casos graves, levar à deformação permanente. Nesse sentido, a análise postural é essencial para avaliar a atividade de uma pessoa em um ambiente de trabalho, no entanto os métodos tradicionais de monitoramento são manuais, podendo ser exaustivos, entediantes e ineficientes. Uma abordagem automatizada utilizando sensores de profundidade, por outro lado, pode fornecre informações valiosas sobre o comportamento relacionado à atividade da pessoa. O projeto tem objetivo de auxiliar o profissional de ergonomia na utilização de métodos de avaliação de postura, utilizando um sensor de profundidade para extração de informações precisas para definição de parâmetros de postura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1

• 2006 - 2009

  Imagens Médicas: Processamento, Análise e Visualização, Descrição: Nas últimas duas décadas têm acontecido avanços significativos na área de imagens médicas e processamento de imagens médicas computadorizada. Estes avanços têm conduzido para novas modalidades de imagens em duas, três e multi-dimensões que tem se tornado ferramentas clínicas importantes no diagnóstico radiológico. O grau de desenvolvimento atual alcançado pelas técnicas de modelagem computacional, em conjunto com o rápido crescimento do desempenho de cálculo dos computadores, tem permitido o estudo, desenvolvimento e solução de modelos altamente sofisticados, capazes de auxiliar, com aceitável grau de precisão, os resultados de importantes procedimentos médicos, como por exemplo, o diagnóstico de câncer. Existe uma grande dificuldade na definição qualificada das características benignas ou malignas do nódulo, bem como no acompanhamento do crescimento eventual do mesmo de uma forma mais fidedigna. Muitas vezes, a avaliação do crescimento nodular é feita pela medição do nódulo no filme impresso da tomografia computadorizada, usando uma régua sobre a imagem, resultando em medidas pouco precisas. Embora medidas mais precisas possam ser feitas diretamente com o dado digital, muitas vezes elas não estão disponíveis aos médicos, que freqüentemente têm acesso somente ao filme impresso. A extração cirúrgica do nódulo é a conduta tomada na maioria dos pacientes com nódulo indeterminado. Assim, é fundamental o uso de técnicas mais precisas para melhor avaliar o crescimento nodular e suas características, podendo dessa forma determinar com mais credibilidade a benignidade ou a malignidade do nódulo. As linhas de pesquisa propostas neste projeto pretendem investigar a aplicação de técnicas de processamento de imagens, computação gráfica e visão computacional no desenvolvimento de ferramentas que visem facilitar a identificação e o diagnóstico de nódulos, através do paradigma conhecido como "Diagnóstico Assistido por Computador - Computer-Aided Diagnosis (CAD)".. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (9) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / Geraldo Braz júnior - Integrante / Manoel Marcondes de Oliveira Lima Junior - Integrante / Anselmo Cardoso de Paiva - Integrante / Aristófanes Corrêa Silva - Coordenador / Leonardo de Oliveira Martins - Integrante / Marcelo Gattass - Integrante / Paulo Cézar Carvalho Pinto - Integrante / Rodolfo Acatauassú Nunes - Integrante / Stelmo Magalhães Barros Neto - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - Atual

  Emprego da tecnologia na atenção à saúde: estimação de volume mamário por aplicativo móvel em cirúrgias plásticas reparadoras no sistema, Descrição: Entre as plásticas mamárias reparadoras, a redução das mamas figura entre as mais realizadas. O volume mamáriooriginal representa uma medida importante para atingir a simetria pós-operatória. Assim, uma correta estimativa dovolume mamário pode ser útil à concretização de um resultado pós-operatório satisfatório. Um cálculo confiável dovolume facilita procedimentos oncológicos, estéticos, de reconstrução e redução mamárias, auxiliando desde aestratificação de pacientes no pré-operatório, quanto à conduta necessária, até a otimização e quantificaçãoobjetiva dos resultados cirúrgicos. Atualmente no SUS, a estimação do volume mamário é corriqueiramente feita deacordo com o julgamento subjetivo do cirurgião, uma vez que o padrão ouro para esse cálculo é o exame de ressonânciamagnética, de custo muito elevado. Neste projeto, propõe-se fazer uso de algoritmos de Visão Computacional e deAprendizado de Máquina para realizar a estimavia de volume de mamas. Tais abordagens permitem interpretar imagensdigitais, possibilitando a extração de medidas de interesse, como o volume. Para tornar a proposta conveniente aouso no SUS, vai-se desenvolver um aplicativo para smarphone para a aquisição de imagens de mamas das pacientes eposterior análise por modelos de visão computacional. Com isso, espera-se difundir uma tecnologia de baixo custo, defácil manuseio e de adequada acurácia na prática médica de cirurgiões plásticos do SUS, impactando na condução decirurgias de redução mamária.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Darlan Bruno Pontes Quintanilha - Integrante / CARLOS DE SALLES SOARES NETO - Integrante / Bruno Feres de Souza - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

Prêmios