Eliana Pantaleão

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Produções bibliográficas

• ANTUNES, MARIA ELIZA ; ARAÚJO, THAISE GONÇALVES ; TILL, TATIANA MARTINS ; PANTALEÃO, ELIANA ; MANCERA, PAULO F. A. ; OLIVEIRA, MARTA HELENA DE . Machine learning models for predicting prostate cancer recurrence and identifying potential molecular biomarkers. FRONTIERS IN ONCOLOGY , v. 15, p. 1-9, 2025.

• PANTALEÃO, ELIANA ; AMARAL, LAURENCE RODRIGUES ; BRAGA E SILVA, GLÁUCIA . Uma abordagem baseada no ambiente Robocode para ensino de programação no Ensino Médio. REVISTA BRASILEIRA DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO , v. 25, p. 95, 2017.

• SCOFIELD, G. B. ; PANTALEÃO, E. ; Negri, Rogério Galante . A Comparison of Accuracy Measures for Remote Sensing Image Classification: Case Study in an Amazonian Region Using Support Vector Machine. Internatiomal Journal of Image Processing , v. 9, p. 11-21, 2015.

• REIS, M. S. ; PANTALEÃO, E. ; SANTANNA, S. J. S. ; DUTRA, L. V. . Análise de índice ponderado para avaliação de segmentação. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online) , v. 67, p. 1421-1437, 2015.

• PANTALEÃO, E. ; DUTRA, L. V. ; SANDRI, S. A. . Scenario analysis for image classification using multi-objective optimization. INFOCOMP (UFLA. Impresso) , v. 11, p. 15-22, 2013.

• PANTALEÃO, E. ; ROBBI, Claudia . Sistema baseado em conhecimento para definição de linguagem cartográfica.. In: Edson Aparecido Mitishita. (Org.). Série em Ciências Geodésicas - Novos Desenvolvimentos em Ciências Geodésicas. 1ed.Curitiba: UFPR, 2003, v. 3, p. -.

• PANTALEÃO, E. ; ROBBI, Claudia . Knowledge-based Systems Applied to Thematic Map Design. In: IASTED. (Org.). Information and Knowledge Sharing.. 1ed.Anaheim: , 2002, v. , p. 218-222.

• REIS, MARIANE S. ; PANTALEAO, ELIANA ; DUTRA, LUCIANO V. ; SANT'ANNA, SIDNEI J. S. ; ESCADA, MARIA ISABEL S. . Effects of Different Methods of Radiometric Calibration on the Use of Training Data for Supervised Classification of Landsat5/TM Images from other Dates. In: IGARSS 2019 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2019, Yokohama. IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2019. p. 1566-1569.

• REIS, MARIANE S. ; DUTRA, LUCIANO V. ; ESCADA, MARIA ISABEL S. ; SANT'ANNA, SIDNEI J. S. ; PANTALEÃO, ELIANA . Efeito da variação de parâmetros de classificadores supervisionados para mapeamento de cobertura da terra utilizando dados ALOS/PALSAR. In: XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2019, Santos - SP. Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2019, 2019. p. 887-890.

• Martins, M. A. ; PANTALEÃO, E. . Localização de placas de trânsito em imagens digitais. In: II Simpósio de Tecnologia e Ciência, 2016, Patos de Minas. Anais do II Simpósio de Tecnologia e Ciência, 2016. p. 97-102.

• REIS, M. S. ; OLIVEIRA, M. A. F. ; KORTING, T. S. ; PANTALEÃO, E. ; SANTANNA, S. J. S. ; DUTRA, L. V. ; LU, D. . Image segmentation algorithms comparison. In: 2015 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium, 2015, Milão. 2015 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium Proceedings. Milão: IEEE, 2015. p. 4340-4343.

• REIS, M. S. ; PANTALEÃO, E. ; SANTANNA, S. J. S. ; DUTRA, L. V. . Classificação de cobertura da terra utilizando dados óticos e de radares de abertura sintética. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: INPE, 2015. p. 4612-4619.

• AMARAL, LAURENCE ; SILVA, GLÁUCIA BRAGA E ; PANTALEÃO, ELIANA . Plataforma Robocode como Ferramenta Lúdica de Ensino de Programação de Computadores - Pesquisa e Extensão Universitária em Escolas Públicas de Minas Gerais. In: XXVI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2015, Maceió, 2015. v. 1. p. 200-208.

• PARREIRA, M. O. ; DUTRA, L. V. ; PANTALEÃO, E. ; RUWER, S. G. ; LU, D. . Sistema Classificador Parreira: um método de combinação de classificações por pares de classes. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR 2015), 2015, João Pessoa. XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015. p. 2929-2936.

• MARTINS-BEDE, F. T. ; DUTRA, L. V. ; PANTALEÃO, E. ; SANDRI, S. A. ; FREITAS, C. C. ; GUIMARAES, R. J. P. S. E. . Mapeamento do risco da esquistossomose em Minas Gerais usando k-NN e arvore de decisão. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR 2015), 2015, João Pessoa. XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015. p. 5912-5918.

• MARTINS-BEDE, F. T. ; REIS, M. S. ; PANTALEÃO, E. ; DUTRA, L. V. ; SANDRI, S. A. . An application of multiple space nearest neighbor classifier in land cover classification. In: 2014 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium ()IGARSS 2014) and 35th Canadian Symposium on Remote Sensing (35th CSRS), 2014, Québec - Canada. 2014 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium ()IGARSS 2014) and 35th Canadian Symposium on Remote Sensing (35th CSRS) Symposium Proceedings, 2014. p. 1713-1716.

• REIS, M. S. ; PANTALEÃO, E. ; SANTANNA, S. J. S. ; DUTRA, L. V. . Proposal of a weighted index for segmentation evaluation. In: 2014 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium (IGARSS 2014) and 35th Canadian Symposium on Remote Sensing (35th CSRS), 2014, Québec. 2014 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium (IGARSS 2014) and 35th Canadian Symposium on Remote Sensing (35th CSRS) Symposium Proceedings, 2014. p. 3742-3745.

• ESPINDOLA, G. M. ; PANTALEÃO, E. . Parzen windows and nonparametric density estimation applied in high resolution imagery classification. In: SBSR - Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal - RN. Anais do XIV SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 2009. p. 6869-6873.

• FONSECA, F. R. ; PEREIRA, T. D. ; DUTRA, L. V. ; PANTALEÃO, E. ; FREITAS, C. C. . Comparação entre classificadores por pixel e por região com imagem SPOT-5 para o estado de Minas Gerais. In: SBSR - Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal - RN. Anais do XIV SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 2009. p. 959-966.

• PANTALEÃO, E. ; SCOFIELD, G. B. . Comparação entre medidas de acurácia de classificação para imagens do satélite ALOS. In: SBSR - Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal - RN. Anais do XIV SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO. p. 7039-7046.

• Negri, Rogério Galante ; PANTALEÃO, E. . Context-Based Support Vector Machine Using Spatial Autocorrelation Function for Image Classification. In: IV Workshop de Visão Computacional, 2008, Bauru - SP. IV Workshop de Visão Computacional, 2008. p. 24-29.

• PANTALEÃO, E. ; SLUTER, C. R. . Aplicação de Técnicas de Sistemas Especialistas em Projeto Cartográfico Temático. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOMÁTICA, 2002, Presidente Prudente - SP. Anais do Simpósio Brasileiro de Geomática, 2002. v. 1. p. 382-392.

• REIS, MARIANE S. ; SANT'ANNA, SIDNEI J. S. ; PANTALEAO, ELIANA . Change detection using polarimetric L band synthetic aperture radar data. In: 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017, Fort Worth. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017. p. 5354.

• REIS, MARIANE S. ; SANT'ANNA, SIDNEI J. S. ; DUTRA, LUCIANO V. ; ESCADA, MARIA ISABEL S. ; PANTALEAO, ELIANA . The use of land cover change likelihood for improving land cover classification. In: 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017, Fort Worth. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017. p. 3222.

• ANTUNES, M. E. ; MANCERA, P. F. A. ; ARAUJO, T. G. ; PANTALEÃO, E. ; OLIVEIRA, M. H. . Seleção de Potenciais Biomarcadores para Previsão da Recidiva do Câncer de Próstata Utilizando Modelos de Classificação. In: XLIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Porto de Galinhas. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2024. v. 11.

• PANTALEÃO, ELIANA . Redes Neurais Artificiais: conceitos, aplicações e utilização. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• REIS, M. S. ; SANTANNA, S. J. S. ; PANTALEÃO, E. . Change detection using polarimetric L band synthetic aperture radar data. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• REIS, M. S. ; SANTANNA, S. J. S. ; DUTRA, L. V. ; ESCADA, M. I. S. ; PANTALEÃO, E. . The use of land cover change likelihood for improving land cover classification. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PANTALEÃO, E. . Android (Programação para Android Studio). 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PANTALEÃO, E. . Classification Scenarios: case study. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PANTALEÃO, E. ; SCOFIELD, G. B. ; DUTRA, L. V. . Comparação entre medidas de acurácia de classificação de dados de sensoriamento remoto. 2011. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PANTALEÃO, E. ; DUTRA, L. V. . Avaliação da influência do uso de rotulação hierárquica em classificação de imagens de sensoriamento remoto. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PANTALEÃO, E. ; DUTRA, L. V. ; MACEDO, R. C. . TreeX - um programa para extração de árvores em imagens laserscanner. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PANTALEÃO, E. ; DUTRA, L. V. . Feature Selection with SACI. 2008. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PANTALEÃO, E. ; DUTRA, L. V. ; Dousseau, S. L. . Seleção de Atributos Utilizando Busca Exaustiva e Máquina de Vetores Suporte. 2007. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Avaliação de redes neurais convolucionais para identificação de feridas em ratos, Descrição: Esse projeto de pesquisa tem como objetivo avaliar o desempenho de redes neurais convolucionais (CNNs) com diferentes arquiteturas na identificação de feridas em ratos a partir de imagens. O problema abordado é de grande relevância na área da pesquisa biomédica e possui conexão com pesquisas sendo realizadas nessa área na Unesp de Botucatu. O uso de técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina, como as CNNs, apresenta-se como uma abordagem promissora para a automação desse processo, que atualmente depende principalmente de métodos manuais sujeitos a erros e demanda de tempo. A metodologia proposta envolve a preparação de dados para treinamento, validação e teste que serão usados para avaliar diferentes arquiteturas de CNNs, para identificar qual a mais adequada para a tarefa de identificação de feridas em ratos. Os resultados esperados incluem o desenvolvimento de um modelo de CNN capaz de identificar feridas em imagens de ratos, contribuindo assim para a melhoria do monitoramento do processo de cicatrização em modelos animais utilizados em pesquisa biomédica. Além disso, espera-se que este estudo permita a recomendação de critérios gerais para a escolha da arquitetura de redes neurais convolucionais nessa aplicação específica.EDITAL DIRPE N 1/2024 - PIBIC, proposta 5596513. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / Henrique César Carvalho dos Santos - Integrante.

• 2023 - 2024

  Análise de Imagens de Feridas na Pele para Avaliação do Processo de Cicatrização, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo realizar o processamento de imagens de feridas na pele, em diferentes momentos, a fim de extrair informações relevantes como área e textura. Estas informações serão usadas para criar um modelo que possa avaliar o progresso da cicatrização. A partir da análise das imagens capturadas, serão utilizadas técnicas de processamento de imagem, análise de dados e aprendizado de máquina para extrair informações precisas sobre as características da ferida, fornecendo uma avaliação objetiva do estado de cicatrização.EDITAL DIRPE N 2/2023 - PIBIC, proposta 3992128.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / Laura Garcia Melo - Integrante / Luis Henrique Silva Araújo - Integrante.

• 2021 - 2022

  Análise, visualização e predição de sentimentos na plataforma do YouTube, Descrição: Com o aumento crescente nos números de usuários ativos em redes sociais, pessoas são instigadas a comentarem e compartilharem opiniões e sentimentos nestas redes. A partir disto, com o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquinas, minerar este conteúdo emocional tornou-se viável para empresas e também para estudo sem outras áreas. Logo, este trabalho propõe dois métodos para analisar os sentimentos dos comentários de vídeos no YouTube, sendo que cada um destes traz diversos tipos de visualizações gráficas com informações relevantes sobre os comentários e o vídeo. E por fim, um método para predição de sentimentos foi implementado, utilizando de padrões SVM(Support Vector Machines), tendo como fonte um dos métodos de análise de sentimentos apresentados aplicados a 111 vídeos, polarizados em positivos e negativos. Os códigos foram todos construídos com a linguagem R juntamente com pacotes auxiliares para PLN (Processamento de Linguagem Natural) e AM (Aprendizado de Máquina). Após treinamento com validação cruzadas repetida, otimização de parâmetros e teste, o modelo obteve aproximadamente 91 de acurácia com um kappa de aproximadamente 79 para classificação de sentimentos positivos ou negativos em um vídeo, analisando-se todos os comentários do mesmo.Obs.: Projeto sem financiamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / Vinícius Custódio Chelli - Integrante.

• 2017 - 2019

  Desenvolvimento de uma metodologia para identificação automática de placas de veículos, Descrição: O trabalho proposto nesse projeto busca identificar placas de veículos emimagens digitais de forma automática. O principal intuito ao desenvolver este projeto naUFU em Patos de Minas é permitir o futuro desenvolvimento de soluções tecnológicaspara alguns problemas da cidade que envolvem a identificação automática de veículos.Espera-se que a construção dessa metodologia possa despertar o interesse dos alunospara o desenvolvimento de ferramentas tecnológicas inovadoras, contribuindo assimpara sua formação acadêmica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / Lucas André Felipe - Integrante / Marina Albernaz Ferreira - Integrante / Otávio Augusto Rocha da Cruz - Integrante / Kaio Junio Goncalves - Integrante.

• 2016 - 2017

  Algoritmos e Programação de Computadores no Ensino Médio: Utilização do Ambiente Robocode no Ensino de Java, Descrição: O Robocode é um ambiente de simulação de batalha entre robôs, fácil de usar e que roda em qualquer plataforma que suporte Java 2. O principal objetivo é utilizar as classes bases disponíveis pelo ambiente na criação do seu próprio robô e colocá-lo em batalha com outros robôs criados por outros desenvolvedores. Este projeto tem por objetivo utilizar o ambiente Robocode para ensino de algoritmos e linguagens de programação para alunos do ensino médio, proporcionando de forma rápida e divertida o contato precoce dos alunos com a linguagem de programação Java e com estratégias para construção de algoritmos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / Laurence Rodrigues do Amaral - Integrante / Amanda Werneck Braga Santos - Integrante / Arthur Alves de Oliveira Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2016 - 2017

  Identificação de placas de trânsito através da classificação de imagens digitais, Descrição: Esse trabalho propõe o desenvolvimento de uma metodologia para detecção ereconhecimento de placas de trânsito em vias urbanas brasileiras de forma automática. Para isso, pode-se citar como objetivos específicos desenvolver ferramentas para a aquisição de imagens, pré-processamento, extração de características e reconhecimento da placa. O sistemadesenvolvido será usado como tomador de decisão e sua saída será usada para enviarcomandos a um Arduíno Uno, que controla um veículo autônomo seguidor de trilha. Após acomparação de todos os métodos de aprendizado e seleção do mais apropriado, o objetivo étransformar o sistema em um aplicativo para auxiliar o motorista em sua condução nas viasurbanas brasileiras.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / Marconi Amorim Martins - Integrante / Jheyson Fernandes de Paula - Integrante / Daynife Almeida Tizzo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2015 - 2016

  Algoritmos e Programação de Computadores no Ensino Médio: Utilização do Ambiente Robocode no Ensino de Java, Descrição: O Robocode é um ambiente de simulação de batalha entre robôs, fácil de usar e que roda em qualquer plataforma que suporte Java 2. O principal objetivo é utilizar as classes bases disponíveis pelo ambiente na criação do seu próprio robô e colocá-lo em batalha com outros robôs criados por outros desenvolvedores. Este projeto tem por objetivo utilizar o ambiente Robocode para ensino de algoritmos e linguagens de programação para alunos do ensino médio, proporcionando de forma rápida e divertida o contato precoce dos alunos com a linguagem de programação Java e com estratégias para construção de algoritmos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eliana Pantaleão - Coordenador / AMARAL, LAURENCE - Integrante / Mateus Souza Abreu - Integrante / Thallysson Cristiano Caixeta - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2012 - 2019

  CsF - PVE Integration of Multi-sensor and Multi-scale Remote Sensing Data for Examining Land Use/Cover Disturbance at a Regional Scale in the Brazilian Amazon ( Visitante Especial: Dengsheng Lu, Michigan State Un. Coordenador: Luciano Vieira Dutra), Descrição: Integration of Multi-sensor and Multi-scale Remote Sensing Data for Examining Land Use/Cover Disturbance at a Regional Scale in the Brazilian Amazon: The goal of this project is to develop methods/models for mapping and monitoring land use/cover disturbance at a regional scale in the Brazilian Amazon by integrating multi-sensor and multi-scale remote sensing data. Specifically, the objectives of this project are to (1) Develop methods/models to integrate multi-sensor and multi-scale remote sensing data for mapping fractional land use/cover data in the Brazilian Amazon; (2) Conduct uncertainty analysis to identify the major factors influencing land use/cover estimation errors, and then refine the methods/models; (3) Apply the developed methods/models to multitemporalcoarse spatial resolution images for developing time series fractional land use/cover data and examine the land use/cover disturbance at a regional scale; In order to develop the methods/models for regional land use/cover mapping and monitoring, we select four states (Pará, Mato Grosso, Rondônia and Maranhão) coveringa total area of approximately 2,720,600 km2 in the Brazilian Amazon as the study area. Multi-sensor/multi-scale remote sensing data (e.g., high spatial resolution images like QuickBird, IKONOS, RapidEye), medium spatial resolution images like Landsat TM/ETM/CBERS, and coarse spatial resolution images like MODIS/MISR/DMSP-OLS) are used. The methods/models for estimating regional land use/cover data are first developed with 2010 satellite images. Evaluation and uncertainty analysis of the estimates are conducted in order to identify the major factors influencing estimation errors, and refine the methods/models. The developed methods/models are transferred to multitemporal MODIS/MISR/DMSP-OLS data to develop time series land use/cover data for further examination of the land use/cover disturbance at a regional scale.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Eliana Pantaleão - Integrante / Luciano Vieira Dutra - Coordenador / Corina da Costa Freitas - Integrante / Sidnei João de Siqueira Sant'Anna - Integrante / Carlos Alberto Felgueiras - Integrante / Dengsheng Lu - Integrante / Thales Sehn Korting - Integrante / Marinalva Dias Soares - Integrante / Guiying Li - Integrante / Scott Hetrick - Integrante / Flávia de Toledo Martins-Bedê - Integrante.

Prêmios